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據外媒報道，自動駕駛汽車雖可以避免人為的操作失誤，從而拯救生命，但是歐盟網絡安全局(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、使物體檢測系統過載、后端惡意行為，以及在訓練數據或物理世界中呈現的對抗性機器學習攻擊。
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。開發人員和系統設計人員在人工智能網絡安全方面缺乏足夠的安全知識和專業技能，這是阻礙汽車行業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，政策制定者和企業將需要在整個汽車供應鏈中，包括第三方供應商，建立一種安全文化。報告還敦促汽車制造商采取相應措施，將創建機器學習系統視為汽車行業供應鏈的一部分，以降低安全風險。
這份報告關注的是采用對抗式機器學習的網絡安全攻擊，這種攻擊含有人類無法察覺的惡意攻擊風險。報告還發現，如果在車輛中使用了機器學習技術，那么車輛將需要持續對系統進行檢查，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，研究人員在停車標志上利用噴漆或貼紙，騙過了自動駕駛車輛，使其將該標志誤認為限速標志。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轉入了錯誤的車道。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，引導自動駕駛車輛系統將車速從35英里/小時快速提升到85英里/小時。
浙公網安備 33010602000006號
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