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據(jù)外媒報道，自動駕駛汽車雖可以避免人為的操作失誤，從而拯救生命，但是歐盟網(wǎng)絡(luò)安全局(ENISA)的一份新報告指出，自動駕駛車輛“極易遭受各種攻擊”，這可能對乘客、行人和其他車輛造成危險。這份報告中提及的攻擊手段包括利用光束進行傳感器攻擊、使物體檢測系統(tǒng)過載、后端惡意行為，以及在訓(xùn)練數(shù)據(jù)或物理世界中呈現(xiàn)的對抗性機器學(xué)習(xí)攻擊。
報告顯示：“這些攻擊可能會使人工智能無法‘看到’行人，例如通過操縱圖像識別組件，對行人進行錯誤分類。這可能會在道路上導(dǎo)致混亂，因為自動駕駛汽車可能會撞到路上或人行橫道上的行人。開發(fā)人員和系統(tǒng)設(shè)計人員在人工智能網(wǎng)絡(luò)安全方面缺乏足夠的安全知識和專業(yè)技能，這是阻礙汽車行業(yè)對其進行安全整合的主要障礙。”
該報告顯示，為自動駕駛汽車提供算力的人工智能系統(tǒng)和傳感器等，增加了攻擊面的范圍。報告的作者表示，要想解決漏洞問題，政策制定者和企業(yè)將需要在整個汽車供應(yīng)鏈中，包括第三方供應(yīng)商，建立一種安全文化。報告還敦促汽車制造商采取相應(yīng)措施，將創(chuàng)建機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)視為汽車行業(yè)供應(yīng)鏈的一部分，以降低安全風(fēng)險。
這份報告關(guān)注的是采用對抗式機器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)安全攻擊，這種攻擊含有人類無法察覺的惡意攻擊風(fēng)險。報告還發(fā)現(xiàn)，如果在車輛中使用了機器學(xué)習(xí)技術(shù)，那么車輛將需要持續(xù)對系統(tǒng)進行檢查，以確保它們沒有被惡意攻擊所篡改。報告中提出的場景包括運動規(guī)劃和決策算法受到攻擊的可能性，以及欺騙的可能性，例如可以愚弄自動駕駛車輛，使其無法識別周圍的車輛、人員和墻壁。
在過去幾年里，多項研究表明，物理干擾可以在幾乎毫不費力的情況下欺騙自動駕駛汽車。2017年，研究人員在停車標(biāo)志上利用噴漆或貼紙，騙過了自動駕駛車輛，使其將該標(biāo)志誤認(rèn)為限速標(biāo)志。2019年，騰訊安全研究人員利用貼紙讓特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)轉(zhuǎn)入了錯誤的車道。去年，有研究人員證明，可以通過在道路上有目的性地放置幾條膠帶，引導(dǎo)自動駕駛車輛系統(tǒng)將車速從35英里/小時快速提升到85英里/小時。
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