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【激光雷达】研究人员发现激光雷达传感器漏洞 会遭虚假信号欺骗


研究人员发现激光雷达感知系统也可以被欺骗 。 攻击者可通过发送虚假信号 ， 欺骗车辆激光雷达感知系统 ， 使其看到根本不存在的障碍 。
盖世汽车讯对自动驾驶汽车而言 ， 最重要的是感知周围发生的事情 。 与人类驾驶员一样 ， 自动驾驶汽车也需要即时决策的能力 。 目前 ， 大多数自动驾驶汽车依靠多个传感器感知世界 。 大多数系统使用摄像头、雷达传感器和激光雷达传感器组合 。 车载计算机将这些数据融合在一起 ， 形成对汽车周围情况的全面了解 。 没有这些数据 ， 自动驾驶汽车就无法安全行驶 。 由于每个系统都可以检测其他系统 ， 因此使用多个传感器系统的汽车性能更好 ， 也更安全 。 但这些系统并非万无一失 ， 简单地在交通标志上贴上标签 ， 完全改变其含义 ， 就可以欺骗摄像头感知系统 。

【激光雷达】研究人员发现激光雷达传感器漏洞 会遭虚假信号欺骗
本文插图

据外媒报道 ， 密歇根大学究小组与加州大学欧文分校的计算机科学家和SPQR实验室的同事们合作研究发现 ， 激光雷达感知系统也可以被欺骗 。 通过欺骗激光雷达传感器信号 ， 从而欺骗车辆激光雷达感知系统 ， 使其看到根本不存在的障碍 。 如果发生这种情况 ， 车辆可能会突然刹车而导致撞车 。
激光雷达感知系统有两个组成部分 ， 即传感器和处理传感器数据的机器学习模型 。 激光雷达传感器通过发出光信号 ， 并测量光信号从物体反射回传感器的时长 ， 计算自身与周围环境之间的距离 ， 这种来回的时间也称为飞行时间 。
【【激光雷达】研究人员发现激光雷达传感器漏洞 会遭虚假信号欺骗】激光雷达装置每秒发出成千上万的光信号 。 随后 ， 其机器学习模型利用返回的脉冲绘制汽车周围的世界 ， 这类似于蝙蝠在夜间利用回声定位感知障碍物的位置 。 但是这些脉冲可以被欺骗 。 攻击者可以向传感器发出光信号 ， 以混淆传感器 。
然而 ， 欺骗激光雷达传感器 ， 使其看到不存在的车辆更加困难 。 由于信号以光速传播 ， 攻击者需要以纳秒级精度计算发射到目标激光雷达上的信号的时间 。 当激光雷达使用飞行时间来计算距离时 ， 细微的差异会显现出来 。
如果攻击者成功地欺骗了激光雷达传感器 ， 还必须欺骗机器学习模型 。 OpenAI研究实验室的研究表明 ， 机器学习模型很容易受到特殊信号或输入的影响 ， 这称为对抗样本 。 例如 ， 特殊制成的交通标志贴纸可以欺骗摄像头传感器 。
研究人员发现攻击者可以使用类似的方法干扰激光雷达 。 攻击者利用专门用于欺骗机器学习模型的信号 ， 让其误以为存在障碍 。 激光雷达传感器将黑客的虚假信号输入机器学习模型 ， 机器学习模型会识别这些信号 ， 而误以为存在障碍 。 对抗样本经过精心设计 ， 可满足机器学习模型的期望 。 例如 ， 攻击者可能会发出卡车静止的信号 。 为了实施攻击 ， 攻击者可能将其设置在十字路口 ， 或者将虚假信号置于自动驾驶汽车前面的车辆 。
研究人员选择了一个有较多汽车制造商使用的自动驾驶系统 ， 并使用该团队收集的真实世界传感器数据 ， 演示了两种不同的攻击 。 在"紧急刹车攻击"中 ， 展示了攻击者如何让车辆误以为路上出现了障碍物 ， 而突然刹车 。 在"自动驾驶冻结攻击"中 ， 研究人员使用虚假障碍 ， 愚弄一辆在红灯前停下的车辆 ， 使其在红灯变绿后仍然停滞不前 。
研究人员表示 ， 希望通过利用自动驾驶感知系统的漏洞 ， 为构建自动驾驶技术的团队敲响警钟 。 关于自动驾驶系统中新型安全问题的研究才刚刚开始 ， 研究人员希望在系统被攻击前发现更多潜在漏洞 。


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