据国外媒体报道，杜克大学的研究人员展示了第一种攻击策略，这种策略可以行业标准的自动驾驶汽车传感器，使其相信附近的物体比实际距离更近(或更远)，而不会被发现。研究表明，有必要添加光学3D功能或与附近的汽车共享数据，以保护自动驾驶汽车免受攻击。
图片来源:杜克大学
研究人员表示，开发自动驾驶的最大挑战之一是防止攻击。保证安全的常用策略之一是检查不同仪器的数据，确保测量结果一致。
目前，自动驾驶汽车公司最常用的定位技术是结合摄像头的2D数据和激光雷达的3D数据。事实证明，这种组合对于各种试图视觉系统错误看待世界的攻击都是非常有效的，现在依然如此。
杜克大学电气和计算机工程迪金森家族副教授米罗斯拉夫·帕伊奇(Miroslav Pajic)说:“我们的目标是了解现有系统的局限性，以便我们能够抵御攻击。这项研究表明，在3D点云中某个对象的实际位置之前或之后添加几个数据点会混淆这些系统，并做出危险的决策。”
最新的攻击策略可以通过发射激光向汽车的激光雷达传感器添加错误的数据点。如果这些数据点与车载摄像头看到的完全不同，之前的研究表明，该系统可以识别攻击。但是Pajic和他的同事们的新研究表明，在相机2D视野的特定区域仔细放置3D激光雷达数据点可以系统。
脆弱区域在相机镜头前呈截锥形延伸，即一个顶端被切掉的3D金字塔。对于安装在汽车上的前置摄像头来说，这意味着位于另一辆附近汽车前方或后方的一些数据点可以改变系统对位置的感知，并产生几米的误差。
图片来源:杜克大学
据帕伊奇称，在汽车或路边物体上设置激光来高速公路上路过的个别汽车的风险很小。然而，在单个车辆可能成为非常高价值的目标的军事情况下，这种风险将大大增加。如果黑客能够找到一种方法，在几乎没有物理激光的情况下创建这些假数据点，那么许多车辆可能会同时受到攻击。
帕伊奇说，防止这些攻击将增加冗余。例如，如果汽车有一个重叠视图的“立体摄像机”，汽车可以更好地估计距离，并注意到与其感知不匹配的激光雷达数据。
Pajic网络物理系统实验室(CPSL @杜克)的博士生、该研究的主要作者斯潘塞·哈利伯顿(Andrew Hallyburton)说:“立体相机更有可能是一种可靠的一致性检查，尽管没有任何软件经过充分验证来确定激光雷达/立体相机数据是否一致或找到不一致的对策。此外，为了完美地保护全车，需要在其整个车身周围安装多组立体摄像机，以提供100%的覆盖。”
Pajic建议可以开发一个系统，与附近的车辆共享一些数据。物理攻击无法同时影响多辆汽车，而且由于不同品牌的汽车可能有不同的操作系统，网络攻击也无法一次击中所有汽车。
帕伊奇说:“随着在这一领域的所有成功，我们将能够建立一个可靠的系统。虽然可能还需要十年，但我们相信未来将是可能的。”据国外媒体报道，杜克大学的研究人员展示了第一种攻击策略，这种策略可以行业标准的自动驾驶汽车传感器，使其相信附近的物体比实际距离更近(或更远)，而不会被发现。研究表明，有必要添加光学3D功能或与附近的汽车共享数据，以保护自动驾驶汽车免受攻击。
图片来源:杜克大学
研究人员表示，开发自动驾驶的最大挑战之一是防止攻击。保证安全的常用策略之一是检查不同仪器的数据，确保测量结果一致。
目前，自动驾驶汽车公司最常用的定位技术结合了……相机的数据和激光雷达的3D数据。事实证明，这种组合对于各种试图视觉系统错误看待世界的攻击都是非常有效的，现在依然如此。
杜克大学电气和计算机工程迪金森家族副教授米罗斯拉夫·帕伊奇(Miroslav Pajic)说:“我们的目标是了解现有系统的局限性，以便我们能够抵御攻击。这项研究表明，在3D点云中某个对象的实际位置之前或之后添加几个数据点会混淆这些系统，并做出危险的决策。”
最新的攻击策略可以通过发射激光向汽车的激光雷达传感器添加错误的数据点。如果这些数据点与车载摄像头看到的完全不同，之前的研究表明，该系统可以识别攻击。但是Pajic和他的同事们的新研究表明，在相机2D视野的特定区域仔细放置3D激光雷达数据点可以系统。
脆弱区域在相机镜头前呈截锥形延伸，即一个顶端被切掉的3D金字塔。对于安装在汽车上的前置摄像头来说，这意味着位于另一辆附近汽车前方或后方的一些数据点可以改变系统对位置的感知，并产生几米的误差。
图片来源:杜克大学
据帕伊奇称，在汽车或路边物体上设置激光来高速公路上路过的个别汽车的风险很小。然而，在单个车辆可能成为非常高价值的目标的军事情况下，这种风险将大大增加。如果黑客能够找到一种方法，在几乎没有物理激光的情况下创建这些假数据点，那么许多车辆可能会同时受到攻击。
帕伊奇说，防止这些攻击将增加冗余。例如，如果汽车有一个重叠视图的“立体摄像机”，汽车可以更好地估计距离，并注意到与其感知不匹配的激光雷达数据。
Pajic网络物理系统实验室(CPSL @杜克)的博士生、该研究的主要作者斯潘塞·哈利伯顿(Andrew Hallyburton)说:“立体相机更有可能是一种可靠的一致性检查，尽管没有任何软件经过充分验证来确定激光雷达/立体相机数据是否一致或找到不一致的对策。此外，为了完美地保护全车，需要在其整个车身周围安装多组立体摄像机，以提供100%的覆盖。”
Pajic建议可以开发一个系统，与附近的车辆共享一些数据。物理攻击无法同时影响多辆汽车，而且由于不同品牌的汽车可能有不同的操作系统，网络攻击也无法一次击中所有汽车。
帕伊奇说:“随着在这一领域的所有成功，我们将能够建立一个可靠的系统。虽然可能还需要十年，但我们相信未来将是可能的。”
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