Ali so avtomobili brez voznika res natančni? Raziskovalci z univerze Duke pravijo, da jih je mogoče preslepiti

Avtomobili brez voznika obljubljajo udobje in varnost med vozniki in potniki, vendar se lahko spremeni z razkritjem raziskovalcev na Duke University. Po mnenju ekipe obstaja strategija napada, ki jo lahko storijo kriminalci, da preslepijo avtonomne senzorje vozila (kombinacija 2D podatkov iz kamere in 3D podatki iz LiDAR), da zaznajo bližnje predmete bližje ali dlje, kot se zdijo. To lahko pomeni težave in znatno škodo, še posebej, če se uporablja v vojaških situacijah, kjer se eno vozilo pretvori v dragocen cilj. Še več, raziskovalci so poudarili, da je možno, da hekerji najdejo način za napad na različna vozila naenkrat. 

"Naš cilj je razumeti omejitve obstoječih sistemov, da se lahko zaščitimo pred napadi," je povedal Miroslav Pajic, izredni profesor za elektrotehniko in računalništvo družine Dickinson pri Dukeu. "Ta raziskava kaže, kako lahko dodajanje le nekaj podatkovnih točk v oblak 3D točk, pred ali za tem, kje dejansko je predmet, zmede te sisteme v sprejemanje nevarnih odločitev."

Po mnenju raziskovalcev se bo napaka sistema začela, ko se laserska pištola uporabi za streljanje senzorja LIDAR. To bo spremenilo dojemanje avtomobila zaradi dodajanja napačnih podatkovnih točk. Po Pajičevih besedah ​​sistem to lahko opazi napad če se podatkovne točke močno razlikujejo od tistega, kar vidi kamera avtomobila. Vendar pa je glede na raziskavo pri Dukeu mogoče sistem zavajati, če so podatkovne točke 3D LIDAR natančno nameščene znotraj določenega območja 2D vidnega polja kamere.

To ustvarja območje, ranljivo za napade. Je v obliki frustuma, raztegnjenega pred objektivom kamere, ali v obliki 3D piramide z odrezano konico.

"Ta tako imenovani napad frustum lahko zavede prilagodljivi tempomat, da misli, da vozilo upočasnjuje ali pospešuje," je dejal Pajić. "In ko bo sistem ugotovil, da obstaja težava, se ne bo mogoče izogniti udarcu v avto brez agresivnih manevrov, ki bi lahko povzročili še več težav."

Pajić in njegova ekipa imata na srečo izvedljivo rešitev za tveganje z dodatno redundanco, kot so stereo kamere s prekrivajočimi se vidnimi polji. Ti tehniki bodo po njihovem mnenju sodelovali pri pravilnem izračunu razdalj in določitvi napake med podatki LIDAR in zaznavanjem kamere.

"Stereo kamere so bolj verjetno zanesljivo preverjanje doslednosti, čeprav nobena programska oprema ni bila dovolj potrjena, da bi ugotovili, ali so podatki LIDAR/stereo kamere skladni ali kaj storiti, če se ugotovi, da niso dosledni," je dejal Spencer Hallyburton, glavni avtor študije in dr. kandidat v Pajičevem laboratoriju za kibernetične sisteme. "Prav tako bi za popolno zavarovanje celotnega vozila potrebovali več kompletov stereo kamer okoli celotnega telesa, da bi zagotovili 100-odstotno pokritost."

Pajić je predstavil tudi ustvarjanje sistema, ki bo avtomobilom v bližini omogočil izmenjavo podatkov. Raziskava in predlogi ekipe bodo predstavljeni od 10. do 12. avgusta na varnostnem simpoziju USENIX 2022.