Автономные автомобили или беспилотные автомобили полагаются на вращающуюся радарную систему под названием LIDAR.
Сегодня на дорогах находятся тысячи автономных автомобилей , также известных как беспилотные автомобили. Кроме того, ожидается, что это число будет расти, и автономные транспортные средства (АВ) составят 25% автомобилей во всем мире. Однако могут ли АВ предотвратить дорожно-транспортные происшествия? Результаты показывают, что использование беспилотных летательных аппаратов останется проблемой, и их будет трудно защищать или противодействовать им. С положительной точки зрения, беспилотники будут способствовать безопасности дорожного движения, увеличивать экономические и социальные выгоды и способствовать защите окружающей среды. Однако, с противоположной точки зрения, AV будут взломаны, откроют наши данные третьим лицам, вызовут проблемы с ответственностью, увеличат выбросы углерода в атмосферу, поставят под угрозу наше здоровье и станут финансовым бременем для экономики.
Сегодня многие транспортные средства оснащены технологиями помощи водителю, которые помогают спасать жизни и предотвращать травмы на дорогах нашей страны. В то время как некоторые технологии помощи водителю предназначены для того, чтобы предупреждать вас о риске надвигающейся аварии, другие предназначены для принятия мер, чтобы избежать аварии.
Продолжающееся развитие автомобильных технологий, включая технологии помощи водителю и автоматизированные системы вождения, направлено на обеспечение еще больших преимуществ в плане безопасности.
Технологии помощи водителю достигли критической точки и готовы взять под контроль большинство, если не все аспекты вождения. Сторонники автоматизированного вождения (AD) с энтузиазмом относятся к его обещанию трансформировать мобильность и реализовать впечатляющие социальные преимущества. В этой статье делается попытка тщательно изучить потенциал AD для реализации преимуществ безопасности, бросить вызов широко распространенным предположениям и более глубоко изучить барьеры, которые до сих пор в значительной степени упускались из виду. Как автоматизированное транспортное средство(AV) технологии развиваются и появляются в вездесущем киберфизическом мире, они поднимают дополнительные проблемы, которые все еще нуждаются в адекватном определении, не говоря уже об исследовании. Проблемы, связанные с автоматизацией, социотехнической сложностью и устойчивостью систем, хорошо известны в контексте авиации и космоса. Из этих приложений можно извлечь важные уроки, которые помогут в разработке автоматизированного вождения.
Согласно пресс-релизу, сотрудничество исследователей из США и Японии продемонстрировало, что лазерная атака может использоваться для ослепления беспилотных автомобилей и удаления пешеходов из поля зрения, подвергая опасности тех, кто находится на его пути.
Автономные или беспилотные автомобили полагаются на радарную систему вращающегося типа, называемую LIDAR, которая помогает транспортному средству ощущать свое окружение. Сокращенно от Light Detection and Ranging, система излучает лазерные лучи, а затем фиксирует их отражения, чтобы определить расстояние между собой и препятствиями на своем пути.
Как предотвратить лазерную атаку?
Это первое сообщение о том, что система LIDAR каким-либо образом подделывается, чтобы помешать ей обнаруживать препятствия. Требуется достаточная степень точности, чтобы синхронизировать лазерный сигнал с датчиком LIDAR для подделки; однако данные, необходимые для синхронизации, общедоступны у производителей лидаров, сообщил в пресс-релизе один из исследователей, связанных с исследованием.
Исследователи провели эти тесты, чтобы помочь создать более надежную систему для датчиков. Производители этих систем теперь могли вносить дополнения в свое программное обеспечение, чтобы иметь возможность обнаруживать случаи такой атаки и переключаться на альтернативную систему обнаружения препятствий. В качестве альтернативы, аппаратное обеспечение также может быть улучшено в будущем, чтобы защитить их от таких атак.
С появлением автономных автомобильных систем атака на систему LIDAR стала вероятным способом запутать автомобили, особенно когда за рулем больше нет людей. Результат таких атак может быть катастрофическим, и на ранних стадиях необходимо предпринимать усилия по минимизации или устранению таких уязвимостей.
Результаты исследования были опубликованы на веб-сайте препринтов arxiv.org, а также будут представлены на симпозиуме по безопасности USENIX 2023 года.
