Xe Không Người Lái Có Thực Sự Chính Xác? Các nhà nghiên cứu của Đại học Duke nói rằng họ có thể bị lừa

Ô tô không người lái hứa hẹn sự thoải mái và an toàn giữa người lái xe và hành khách, nhưng nó có thể thay đổi theo tiết lộ của các nhà nghiên cứu tại Đại học Duke. Theo nhóm nghiên cứu, có một chiến lược tấn công mà bọn tội phạm có thể thực hiện để đánh lừa các cảm biến của xe tự hành (kết hợp dữ liệu 2D từ máy ảnh và dữ liệu 3D từ LiDAR) để cảm nhận các đối tượng lân cận gần hơn hoặc xa hơn chúng xuất hiện. Điều này có thể đồng nghĩa với các vấn đề và thiệt hại đáng kể, đặc biệt là khi được sử dụng trong các tình huống quân sự khi một phương tiện di chuyển đến một mục tiêu có giá trị. Thậm chí, nhiều nhà nghiên cứu còn nhấn mạnh rằng tin tặc có thể tìm ra cách tấn công các phương tiện khác nhau cùng một lúc. 

Miroslav Pajic, Phó Giáo sư Kỹ thuật Điện và Máy tính của Dickinson Family tại Duke cho biết: “Mục tiêu của chúng tôi là hiểu được những hạn chế của các hệ thống hiện có để chúng tôi có thể bảo vệ khỏi các cuộc tấn công. “Nghiên cứu này cho thấy việc chỉ thêm một vài điểm dữ liệu trong đám mây điểm 3D, phía trước hoặc phía sau vị trí thực sự của một đối tượng, có thể khiến các hệ thống này đưa ra các quyết định nguy hiểm như thế nào.”

Theo các nhà nghiên cứu, lỗ hổng của hệ thống sẽ bắt đầu khi súng laser được sử dụng để bắn cảm biến LIDAR. Điều này sẽ làm thay đổi nhận thức về ô tô do việc bổ sung các điểm dữ liệu sai. Theo Pajic, hệ thống có thể phát hiện ra điều này tấn công nếu các điểm dữ liệu khác nhiều so với những gì camera của ô tô nhìn thấy. Tuy nhiên, theo nghiên cứu tại Duke, hệ thống có thể bị đánh lừa khi các điểm dữ liệu 3D LIDAR được đặt chính xác trong một khu vực nhất định của trường nhìn 2D của máy ảnh.

Điều này tạo ra một khu vực dễ bị tấn công. Nó có hình dạng một khối đá được kéo dài ra trước ống kính máy ảnh hoặc dưới dạng một kim tự tháp 3D với một đầu cắt ra.

Pajic nói: “Cuộc tấn công được gọi là bực bội này có thể đánh lừa hệ thống kiểm soát hành trình thích ứng nghĩ rằng một chiếc xe đang giảm tốc độ hoặc đang tăng tốc. “Và vào thời điểm hệ thống có thể phát hiện ra vấn đề, sẽ không có cách nào để tránh va vào ô tô mà không có những động tác tích cực có thể tạo ra nhiều vấn đề hơn nữa”.

May mắn thay, Pajic và nhóm của anh ấy có một giải pháp khả thi cho rủi ro thông qua việc bổ sung dự phòng như camera âm thanh nổi có trường nhìn chồng lên nhau. Theo họ, những công nghệ này sẽ làm việc cùng nhau để tính toán chính xác khoảng cách và xác định sai số giữa dữ liệu LIDAR và cảm nhận của camera.

Spencer Hallyburton cho biết: “Máy ảnh âm thanh nổi có nhiều khả năng là một công cụ kiểm tra tính nhất quán đáng tin cậy, mặc dù không có phần mềm nào đủ xác thực để xác định xem dữ liệu LIDAR / máy ảnh âm thanh nổi có nhất quán hay không hoặc phải làm gì nếu phát hiện ra chúng không nhất quán. tác giả chính của nghiên cứu và một Tiến sĩ. ứng cử viên trong Phòng thí nghiệm Hệ thống Vật lý Mạng của Pajic. “Ngoài ra, việc bảo vệ toàn bộ chiếc xe một cách hoàn hảo sẽ yêu cầu nhiều bộ camera âm thanh nổi xung quanh toàn bộ thân xe để cung cấp phạm vi phủ sóng 100%.”

Pajic cũng giới thiệu việc tạo ra một hệ thống cho phép những chiếc xe ở gần nhau chia sẻ dữ liệu. Nghiên cứu và các đề xuất của nhóm sẽ được trình bày từ ngày 10 đến ngày 12 tháng 2022 tại Hội nghị chuyên đề về bảo mật USENIX năm XNUMX.