行业互联网腾讯吕一平:安全左移,智能网联安全从研发做起 | CCF( 三 )


行业互联网腾讯吕一平:安全左移,智能网联安全从研发做起 | CCF
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日前 , 一辆特斯拉Model3在台湾高速公路上直接撞向了一辆侧翻在地的厢式货车 。 事故发生当时前方的白色卡车是横向插入特斯拉所在车道 。 事故发生前 , 这辆特斯拉Model3开启了自动辅助驾驶 , 但驾驶员没有专注前方道路 , 因此造成事故发生 。 也就是说 , 特斯拉自动驾驶的传感器并没有发现前方有一辆侧翻的货车 。
通过对特斯拉的研究发现 , 在安全领域又有一个新的攻击角度 , 就是特斯拉上面的APE模块 , 这本身是跟互联网发生交互的 。 因为车辆是联网的 , 如果我们把自动驾驶的角色搞定之后 , 通过一个游戏机的手柄就可以控制车辆 。
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那么 , 我们在算法层面上如何更安全、又如何规避更多的样本对抗问题?如何保证自动驾驶系统安全可以做的更好?
当我们把这些问题报给特斯拉以后 , 比如系统安全的问题 , 特斯拉很快给了回应 , 称很好解决 。 在我们报告问题一个月之后 , 特斯拉官网就做了调整 , 他们就自动驾驶算法、样本对抗修复的过程与我们进行了沟通 。
与此同时 , 特斯拉也给了一种说法 , 启动L2级自动驾驶时 , 驾驶员的手不能脱离方向盘 , 要高度保持关注度 。 当然 , 这是他们看到我们报告的问题之后进行的策略调整 。
智能网联汽车的安全问题
当自动驾驶引入以后 , 特别是算法层面的问题 , 其修复成本和代价会变高 。 因为 , 调整算法意味着要重新采集数据、重新做数据训练、重新做仿真、路测 , 最后再做验证算法 。
刚才滴滴也提到了安全问题 , 但是他们关注的是行驶安全 , 我们把驾驶交给系统以后 , 对算法进行任何的调整 , 都要进行大量的实践 。
所以 , 在自动驾驶系统设计阶段 , 安全性的考量会变的更加重要 , 如果在设计阶段我们不去考虑这些问题 , 应用之后再做修复和调整的话 , 代价会比系统级带来的安全问题更高 。
对于智能网联汽车而言 , 常见的问题有:
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如上图所示 , 越往左边 , 整个设计架构能够解决的问题 , 大家在设计的时候就尽量要考虑这些问题、并且解决掉 。 右边的是比较困难的 , 可以选择在工程实践阶段解决这些问题 。
简言之 , 在设计方面解决的问题越多 , 成本就会越低 。
如果在设计层面把安全做好 , 对于自动驾驶而言就是原生安全 。
对于汽车而言 , 是一个碎片化非常严重的行业 。 面对价格体系千差万别的汽车行业 , 要把重点要放在人身安全上 。
那么 , 如何保证人身安全?
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目前的自动驾驶汽车操作系统不统一 , 硬件也不统一 , 整个供应链也处于非常碎片化、甚至非常复杂的阶段 。 此外 , 它不可能像PC和移动一样有通用的操作系统 。
在我们看来 , 如果在设计阶段 , 自动驾驶系统本身安全性做的很好的话 , 就可以解决该问题 。
针对上述问题 , 如何应对和实践就变得非常重要 。
自动驾驶信息安全问题要如何解决
首先 , 在研发阶段引入更多的工具来解决这个问题 , 该措施在互联网领域已经使用很多了 , 比如可以通过监控来解决这个问题 。
未来 , 自动驾驶算法的研发和迭代的速度与原来都会不同 , 包括OTA功能引入以后 , 很多软件迭代的速度也会越来越快 。
所以从安全角度来讲 , 需要考虑当原来传统的VModel逐步转向快速迭代的软件定义汽车的时候 , 如何在研发过程当中考虑到安全实践是非常重要的 。


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