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【据photonics网站2022年3月30日报道】杜克大学(Duke University)研究人员展示的一种攻击策略在试验中欺骗了符合行业标准的自动驾驶汽车传感器，让它们误信附近的物体比实际位置更近或更远。这项工作表明，增加光学3D功能或与附近的汽车共享数据，可能对保护自动驾驶汽车免受攻击有帮助。
这种攻击策略的工作原理是将激光对准汽车的激光雷达传感器，在其感知中添加虚假的数据点。之前的研究表明，如果这些数据点与汽车摄像头所看到的情况严重不符，该系统可以识别攻击。但是杜克大学的研究表明，将3D激光雷达数据点小心地放置在相机的2D视场的特定区域内，就可以欺骗系统。
易受攻击的区域在相机镜头前呈截锥体的形状——一个顶部被移除的三维金字塔。以安装在汽车上的前置摄像头为例，这意味着在附近的另一辆汽车前面或后面放置几个数据点，就可以使系统对该汽车的感知发生几米的变化。
摄像机镜头前的一个截锥体范围是易受攻击的区域
研究人员表示，这种所谓的截锥体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，等到系统发现问题时，如果不采取激进的操作，就无法避免撞到汽车，甚至造成更多问题。
在汽车或路边物体上设置激光来欺骗高速公路上经过的车辆并没有太大的风险。在单一车辆可能成为高价值目标的军事情况下，风险确实会急剧增加。如果黑客能找到一种方法在虚拟环境中创建虚假数据点，而不需要物理激光，许多车辆就能同时受到攻击。
抵御这种攻击的途径是增加冗余：如果汽车有重叠视野的立体相机，它们就能更好地估计距离，并注意到与感知不匹配的激光雷达数据。此外，要确保整个车辆的安全，还需要在整个车身周围安装多套立体摄像头，以提供100%的覆盖。
另一种选择是开发系统，让距离很近的汽车共享一些数据。网络攻击不太可能同时影响多辆汽车，而且由于不同品牌的汽车可能有不同的操作系统，网络攻击不太可能一次性攻击到所有汽车。
（天津津航技术物理研究所 刘兴旺）
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文章转载自微信公众号：津航光电