特斯拉司機輔助駕駛系統(tǒng)中使用的機器學習存在弱點 在限速標志上粘貼電子膠帶誘使其在限速區(qū)超速
據(jù)外媒報道,計算機安全解決方案供應商McAfee的研究人員日前發(fā)現(xiàn),電動汽車制造商特斯拉的司機輔助駕駛系統(tǒng)存在潛在漏洞。他們通過在限速標志上粘貼電子膠帶,從而誘使特斯拉汽車在限速區(qū)超速行駛。
McAfee的技術(shù)人員將電子膠帶以水平方式粘貼在時速35公里限速標志上。根據(jù)McAfee周三發(fā)布的研究顯示,這一變化導致特斯拉車輛讀取的限速數(shù)據(jù)為每小時137公里,從而促使其巡航控制系統(tǒng)自動加速。
McAfee表示,這個問題對司機來說并不算是個嚴重的風險。沒有人受傷,方向盤后面的研究人員能夠安全地讓汽車減速。
但McAfee高級威脅研究主管史蒂夫·波沃爾尼(Steve Povolny)表示,去年結(jié)束的18個月研究結(jié)果表明,特斯拉司機輔助駕駛系統(tǒng)中使用的機器學習存在弱點。其他研究表明,物理世界的變化會使這些系統(tǒng)變得混亂。
測試涉及2016年生產(chǎn)的Model S和Model X,它們使用了Mobileye公司提供的攝像頭系統(tǒng),Mobileye現(xiàn)在是英特爾旗下子公司。多家汽車制造商都在使用Mobileye的系統(tǒng),盡管特斯拉在2016年停止使用它們。
據(jù)McAfee稱,對Mobileye最新攝像系統(tǒng)的測試沒有發(fā)現(xiàn)同樣的漏洞,特斯拉的最新車輛顯然不依賴于交通標志識別。特斯拉沒有回復尋求對該研究發(fā)表評論的電子郵件。
波沃爾尼表示:“制造商和供應商意識到了這個問題,他們正在從這個問題中吸取教訓,但這并不能改變這個行業(yè)存在很多盲點的事實。”
可以肯定的是,今天發(fā)生這樣的事件對現(xiàn)實世界的威脅是有限的。首先,自動駕駛汽車仍處于開發(fā)階段,大多數(shù)汽車正在接受安全司機的測試?,F(xiàn)在有先進的司機輔助駕駛系統(tǒng)的車輛仍然需要人類司機保持專心。
McAfee的研究人員只能通過復制特定的序列來欺騙系統(tǒng),這些序列包括當司機輔助功能打開并遇到改變的限速標志時才會發(fā)揮作用。制造商也在將地圖技術(shù)集成到反映適當限速的系統(tǒng)中。
波沃爾尼說:“我們不太可能在野外看到這種情況,或者攻擊者會試圖利用這一點,直到我們擁有真正的自動駕駛汽車。不過到那時,我們希望這些類型的缺陷應該已經(jīng)得到解決。”
Mobileye在一份聲明中表示,人類司機也可能被這樣的修改所愚弄,研究人員測試的系統(tǒng)旨在幫助人類司機,而不是支持自動駕駛。
該公司表示:“自動駕駛汽車技術(shù)將不僅僅依賴于傳感器,還將得到其他各種技術(shù)和數(shù)據(jù)的支持,如眾包地圖,以確保從攝像頭傳感器接收到的信息的可靠性,并提供更強大的冗余和安全。”
McAfee的研究緊跟在被稱為對抗性機器學習的類似學術(shù)工作之后,這是個相對較新的領(lǐng)域,該研究基于計算機的學習系統(tǒng)如何被操縱。例如,2017年的研究人員發(fā)現(xiàn),在停車標志上的特定位置放置四個黑白貼紙可以“欺騙”計算機視覺系統(tǒng),讓其無法看到時速72公里的限速標志。
杜克大學機器人學教授、自動駕駛汽車專家米西·卡明斯(Missy Cummings)表示,這個問題并不是特斯拉或Mobileye特有的,而是驅(qū)動自動駕駛汽車的先進系統(tǒng)固有的一個更廣泛的弱點。研究人員已經(jīng)表明,在沒有訪問系統(tǒng)本身的情況下改變物理環(huán)境,會導致潛在的嚴重故障。
卡明斯解釋稱:“這就是為什么它是如此危險的原因,因為你不需要進入系統(tǒng)來黑它,你只需要改變我們所在的世界即可。”(騰訊科技審校/金鹿)
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