Er førerløse biler virkelig nøyaktige? Duke University-forskere sier at de kan bli lurt

Førerløse biler lover komfort og sikkerhet blant sjåfører og passasjerer, men det kan endre seg med avsløringen av forskere kl Duke University. Ifølge teamet er det en angrepsstrategi som kriminelle kan gjøre for å lure de autonome kjøretøysensorene (kombinasjon av 2D-data fra kameraer og 3D-data fra LiDAR) for å oppfatte nærliggende objekter nærmere eller lenger enn de ser ut. Dette kan bety problemer og betydelige skader, spesielt når det brukes i militære situasjoner der et enkelt kjøretøy oversettes til et verdifullt mål. Enda mer understreket forskere at det er mulig for hackere å finne en måte å angripe forskjellige kjøretøy på en gang. 

"Målet vårt er å forstå begrensningene til eksisterende systemer slik at vi kan beskytte oss mot angrep," sa Miroslav Pajic, førsteamanuensis i Dickinson Family i elektro- og datateknikk ved Duke. "Denne forskningen viser hvordan det å legge til noen få datapunkter i 3D-punktskyen, foran eller bak der et objekt faktisk er, kan forvirre disse systemene til å ta farlige beslutninger."

Ifølge forskere vil feilen i systemet starte når en laserpistol brukes til å skyte en LIDAR-sensor. Dette vil vri oppfatningen av bilen forårsaket av tillegg av falske datapunkter. Ifølge Pajic kan systemet oppdage dette angripe hvis datapunktene er svært forskjellige fra det bilens kamera ser. Imidlertid, ifølge forskningen ved Duke, kan systemet bli lurt når 3D LIDAR-datapunktene er nøyaktig plassert innenfor et bestemt område av et kameras 2D-synsfelt.

Dette skaper et område som er sårbart for angrep. Den er i form av en avstumning strukket ut foran en kameralinse eller i form av en 3D-pyramide med en tupp skåret av.

"Dette såkalte frustum-angrepet kan lure adaptiv cruisekontroll til å tro at et kjøretøy bremser ned eller øker hastigheten," sa Pajic. "Og når systemet kan finne ut at det er et problem, vil det ikke være mulig å unngå å treffe bilen uten aggressive manøvrer som kan skape enda flere problemer."

Pajic og teamet hans har heldigvis en levedyktig løsning på risikoen gjennom ekstra redundans som stereokameraer med overlappende synsfelt. Disse teknologiene, ifølge dem, vil jobbe sammen for å beregne avstander på riktig måte og bestemme feilen mellom LIDAR-dataene og kameraoppfatningen.

"Stereokameraer er mer sannsynlig å være en pålitelig konsistenssjekk, selv om ingen programvare har blitt tilstrekkelig validert for hvordan man kan avgjøre om LIDAR/stereokameradataene er konsistente eller hva man skal gjøre hvis det blir funnet at de er inkonsekvente," sa Spencer Hallyburton. hovedforfatter av studien og en Ph.D. kandidat i Pajics Cyber-Physical Systems Lab. "I tillegg vil en perfekt sikring av hele kjøretøyet kreve flere sett med stereokameraer rundt hele kroppen for å gi 100 % dekning."

Pajic introduserte også å lage et system som lar biler i nærheten av hverandre dele data. Forskningen og teamets forslag vil bli presentert fra 10. til 12. august på USENIX Security Symposium 2022.