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攻击|仿真环境跟车2分钟，就让自动驾驶系统撞上马路牙子，攻破率超90%，多传感器融合系统都失效( 三 )


能带偏毫无防备的自动驾驶系统 ， 那不算什么 。
但 ， 如果能拐跑这种自带防御能力的高级系统呢？
在这种情况下 ， Apollo就算是躺着也能「中枪」了：
研究团队的算法 ， 直接就带偏了「多传感器融合」这一防御算法 。 攻击|仿真环境跟车2分钟，就让自动驾驶系统撞上马路牙子，攻破率超90%，多传感器融合系统都失效
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他们在实验时 ， 特意将Apollo作为一个案例 ， 并发现通过特定的GPD信号欺骗方式 ， 可以让汽车在某些情况下发生大于10m以上的偏移 ， 并且这种攻击成功率在90%以上 。
作者表示 ， 目前他们已经联系了29家自动驾驶公司 ， 就这一新攻击算法进行了交流 。 在收到的回复里 ， 已经有17家开始针对这个问题展开调查 。 其中有1家已经开始着手研发防御/缓解手段 。
这种攻击有现实可行性吗？
百度Apollo也同样和研究团队进行了一系列沟通 。
对于这项技术 ， Apollo官方回应 ， 在接到研究报告的第一时间 ， 出于对人身安全、无人车安全的极大重视 ， 他们已经在现实环境中对实车进行了测试 。
不过 ， 与研究团队给出的仿真结果不同 ， Apollo的工程师发现FusionRipper对实车并没有影响 。 攻击|仿真环境跟车2分钟，就让自动驾驶系统撞上马路牙子，攻破率超90%，多传感器融合系统都失效
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Apollo方面还进一步进行了解释：无人车是软、硬件结合的产物 。 真正投入运营的车辆 ， 无论是硬件设备还是软件系统 ， 与实验室条件完全不同 。
在实际测试 ， Apollo实车采用RTK GPS技术 ， 该技术定位精度在厘米级别 ， 远高于平常所用的GPS接收器的米级别精度 。 如果受到论文所假设的欺骗干扰 ， 不能产生厘米级置信度的错误RTK 。
如果试图欺骗GNSS接收机并产生错误的RTK结果 ， 需要极高的硬件成本 ， 对抗数十个卫星校验 ， 以及车上双天线校验 ， 理论上几乎不可能完成 。 最后 ， Apollo有多传感器融合和GPS伪造检测能力辅助识别欺骗 。
另外 ， Apollo工程师指出 ， 该项研究采用的Apollo MSF是2018版本 ， 之所以能在仿真场景中攻击成功 ， 是因为当时版本中的MSF并未实时将LiDAR等传感器数据与GNSS位置信息进行强校验 。
而在最新的工程实践中 ， Apollo已经对此完成了优化 。 即使攻击者通过近距离长期尾随自动驾驶车辆 ， 并持续发射GPS欺骗信号 ， 导致无人车车载高精度接收机的所有信道都被欺骗 ， 最终位置输出偏差 ， MSF也可以通过新增的相对稳定、不受外界干扰的激光定位作为观测值强校验 ， 进行规避 。
Apollo方面还建议 ， 类似的硬件安全研究 ， 应该在真实环境中进行进一步测试 ， 以便最终落地工业 。 为此 ， Apollo未来也计划与各个高校建立合作 。
说到底 ， 把自动驾驶车辆忽悠瘸 ， 本就不是攻防研究的本质目的 。
挖掘现有方法背后的安全问题 ， 让自动驾驶系统更加安全 ， 才是相关研究的意义所在 。
相信开放的技术交流、合作 ， 也会让我们离更加安全的自动驾驶更进一步 。
你说呢？

本文首发于微信公众号：量子位 。 文章内容属作者个人观点 ， 不代表和讯网立场 。 投资者据此操作 ， 风险请自担 。
（责任编辑：王治强 HF013）


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