Zijn auto's zonder bestuurder echt nauwkeurig? Onderzoekers van Duke University zeggen dat ze voor de gek kunnen worden gehouden

Auto's zonder bestuurder beloven comfort en veiligheid voor chauffeurs en passagiers, maar het zou kunnen veranderen met de onthulling van onderzoekers bij Duke University. Volgens het team is er een aanvalsstrategie die criminelen kunnen gebruiken om de sensoren van autonome voertuigen (combinatie van 2D-gegevens van camera's en 3D-gegevens van LiDAR) om nabije objecten dichterbij of verder waar te nemen dan ze lijken. Dit kan problemen en aanzienlijke schade veroorzaken, vooral bij gebruik in militaire situaties waar een enkel voertuig zich vertaalt naar een waardevol doelwit. Sterker nog, onderzoekers onderstreepten dat het voor hackers mogelijk is om een ​​manier te vinden om verschillende voertuigen tegelijk aan te vallen. 

"Ons doel is om de beperkingen van bestaande systemen te begrijpen, zodat we ons kunnen beschermen tegen aanvallen", zegt Miroslav Pajic, Dickinson Family Associate Professor of Electrical and Computer Engineering bij Duke. "Dit onderzoek laat zien hoe het toevoegen van slechts een paar datapunten in de 3D-puntenwolk, voor of achter waar een object zich daadwerkelijk bevindt, deze systemen kan verwarren met het nemen van gevaarlijke beslissingen."

Volgens onderzoekers begint de fout van het systeem wanneer een laserpistool wordt gebruikt om op een LIDAR-sensor te schieten. Dit zal de perceptie van de auto verdraaien, veroorzaakt door de toevoeging van valse datapunten. Volgens Pajic kan het systeem dit herkennen aanvallen als de datapunten sterk verschillen van wat de camera van de auto ziet. Volgens het onderzoek van Duke kan het systeem echter worden misleid wanneer de 3D LIDAR-gegevenspunten precies binnen een bepaald gebied van het 2D-beeldveld van een camera worden geplaatst.

Hierdoor ontstaat een gebied dat kwetsbaar is voor aanvallen. Het heeft de vorm van een afgeknotte bol die voor een cameralens is uitgestrekt of in de vorm van een 3D-piramide waarvan de punt is afgesneden.

"Deze zogenaamde afgeknotte aanval kan adaptieve cruisecontrol voor de gek houden door te denken dat een voertuig vertraagt ​​of versnelt", zei Pajic. "En tegen de tijd dat het systeem ontdekt dat er een probleem is, is er geen manier om te voorkomen dat je de auto raakt zonder agressieve manoeuvres die nog meer problemen kunnen veroorzaken."

Pajic en zijn team hebben gelukkig een haalbare oplossing voor het risico door middel van extra redundantie, zoals stereocamera's met overlappende gezichtsvelden. Deze technici zullen volgens hen samenwerken om afstanden goed te berekenen en de fout tussen de LIDAR-gegevens en cameraperceptie te bepalen.

"Stereocamera's zijn waarschijnlijk een betrouwbare consistentiecontrole, hoewel er geen software voldoende is gevalideerd om te bepalen of de LIDAR-/stereocameragegevens consistent zijn of wat te doen als blijkt dat ze inconsistent zijn", zegt Spencer Hallyburton, hoofdauteur van de studie en een Ph.D. kandidaat in Pajic's Cyber-Physical Systems Lab. "Bovendien zou het perfect beveiligen van het hele voertuig meerdere sets stereocamera's rond het hele lichaam vereisen om 100% dekking te bieden."

Pajic introduceerde ook een systeem waarmee auto's bij elkaar in de buurt gegevens kunnen delen. Het onderzoek en de suggesties van het team zullen van 10 tot 12 augustus worden gepresenteerd op het USENIX Security Symposium in 2022.