在新的研究中，易受攻击的区域在相机镜头前延伸，呈fru stum形状——一个顶端被切掉的3D金字塔。鸣谢:斯潘塞·哈利伯顿，杜克大学杜克大学的研究人员展示了第一种攻击策略，可以欺骗行业标准的自动车辆传感器，使其相信附近的物体比它们看起来更近(或更远)，而不会被检测到。这项研究表明，增加光学3D功能或与附近汽车共享数据的能力可能是完全保护自动驾驶汽车免受攻击所必需的。
研究结果将于8月10日至12日在2022年USENIX安全研讨会上公布，这是该领域的顶级会议。
开发自动驾驶系统的研究人员必须担心的最大挑战之一是防止攻击。确保安全的一个常见策略是将来自不同仪器的数据相互核对，以确保它们的测量结果在一起有意义。
当今自动驾驶汽车公司使用的最常见的定位技术结合了来自相机的2D数据和来自激光雷达的3D数据，激光雷达本质上是基于激光的雷达。这种组合已被证明对各种试图欺骗视觉系统错误地看待世界的攻击非常鲁棒。
至少，直到现在。
“我们的目标是了解现有系统的局限性，以便我们能够防范攻击，”杜克大学电气和计算机工程的迪金森家族副教授Miroslav Pajic说。“这项研究表明，在物体实际位置的前方或后方，只需在3D点云中添加几个数据点，就可以让这些系统做出危险的决定。”
这种新的攻击策略是通过向汽车的激光雷达传感器发射激光枪来给汽车的感知添加错误的数据点。如果这些数据点与汽车摄像头看到的很不一致，以前的研究表明，该系统可以识别攻击。但是Pajic和他的同事的新研究表明，小心放置在相机2D视野的特定区域内的3D激光雷达数据点可以欺骗系统。
这个易受攻击的区域在相机镜头前以平截头体的形状延伸——一个顶端被切掉的3D金字塔。对于安装在汽车上的前置摄像头，这意味着放置在附近另一辆汽车前面或后面的几个数据点可以将系统对它的感知移动几米。
研究人员表明，一种保护激光雷达传感器免受“幼稚攻击”的流行方法在较长距离内仍然容易受到攻击，并且仅在短距离内有效。在这里，激光雷达系统被愚弄，以为汽车在其他地方，直到它变得太晚，以避免突然和激烈的课程修正。来源:杜克大学Spen cer Hallyburton“这种所谓的截锥攻击可以欺骗自适应巡航控制系统，使其认为车辆正在减速或加速，”帕伊奇说。“当系统发现有问题时，如果不进行激进的操作，将无法避免撞到汽车，这可能会产生更多的问题。”
根据Pajic的说法，有人花时间在汽车或路边物体上安装激光来欺骗高速公路上经过的单个车辆并没有太大的风险。然而，在单车可能成为高价值目标的军事情况下，这种风险会大大增加。如果黑客能够找到一种方法来虚拟地创建这些错误的数据点，而不需要物理激光，许多车辆就可以同时受到攻击。
Pajic说，防止这些攻击的方法是增加冗余。例如，如果汽车有重叠视野的“立体摄像机”，它们可以更好地估计距离，并注意到与它们的感知不匹配的激光雷达数据。
“立体相机更有可能是一种可靠的一致性检查，尽管没有软件经过充分验证，如何确定激光雷达/立体相机数据是否一致，或者如果发现它们不一致该怎么办，”斯潘塞·哈利伯顿说，他是Pajic网络物理系统实验室的博士候选人，也是该研究的第一作者。“此外，完美地保护整个车辆需要在整个车身周围安装多套立体摄像机，以提供100%的覆盖范围。”
Pajic建议，另一种选择是开发一种系统，让彼此距离很近的汽车共享一些数据。物理攻击不太可能一次影响许多汽车，而且由于不同品牌的汽车可能有不同的操作系统，网络攻击也不太可能一击命中所有汽车。
“有了这个领域正在进行的所有工作，我们将能够建造你可以放心生活的系统，”帕伊奇说。“这可能需要10年以上的时间，但我相信我们会实现这一目标。”
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