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自动驾驶仿真环境跟车2分钟，就让自动驾驶系统撞上马路牙子，攻破率超90％( 二 )


也就是说 ， 在2分钟内 ， 如果攻击算法让车子偏离了车道、或是开到了逆向车道上 ， 那么攻击就成功了 。
如下图 ， 两种攻击方式分别可以实现至少97%和91%的成功率 。
自动驾驶仿真环境跟车2分钟，就让自动驾驶系统撞上马路牙子，攻破率超90％
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也就是说 ， 在FusionRipper的攻击下 ， 跟车2分钟内 ， 自动驾驶汽车就有97%的几率偏离车道行驶 ， 91%的可能开到逆向车道 。
不仅如此 ， 与其他攻击算法对比的结果发现 ， FusionRipper甚至能完美攻击目前「最强的」自动驾驶算法 。
在3种比较先进的MSF算法上 ， 研究者们将FusionRipper和普通的随机攻击算法进行了对比测试 。
下图是测试的结果 ， 可以看见 ， 在JS-MSF和ETH-MSF这两种自动驾驶算法上 ， 普通的随机攻击还是很有用的 ， 导致车辆偏离车道的成功率会比导致其逆向行驶的成功率更高 。

自动驾驶仿真环境跟车2分钟，就让自动驾驶系统撞上马路牙子，攻破率超90％
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然而 ， 当普通的随机攻击算法遇上BA-MSF后 ， 就「蔫了」 ， 从图中显示的数据结果来看 ， 成功让汽车偏离车道、或是逆向行驶的几率 ， 只有3.7%和0.2% 。
相对的 ， FusionRipper算法却依旧保持了强劲的势头 。
即使在面对BA-MSF时 ， FusionRipper也有97%的几率让自动驾驶汽车偏离轨道 。
事实上 ， 由于这种算法对攻击参数的选择非常敏感 ， 研究者们提出了一种离线方法 ， 可以在实际攻击前选出高效的攻击参数 。
当然 ， 这让攻击条件本身也受到限制 ， 攻击者需要拥有与受害者型号相同的自动驾驶车辆 ， 也就是需要有相同的传感器组 ， 攻击才能被完成 。
如下图 ， 测试结果表明 ， 这种离线方法在攻击时 ， 最终能成功实现偏离车道和发生逆行的概率都至少能达到80%以上 。
自动驾驶仿真环境跟车2分钟，就让自动驾驶系统撞上马路牙子，攻破率超90％
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听起来 ， 这个漏洞后果很严重 ， 不过研究者表示 ， 能找到解决的办法 。
这种攻击的根本原理 ， 依旧是GPS信号欺骗 。
如果利用现有的GPS信号欺骗检测技术（例如监控信号功率、基于多天线的信号到达角度检测、或基于密码认证的GPS基础架构） ， 某种程度上可以进行防御 ， 但这些现有技术 ， 都无法完全解决问题 。
从根本上来说 ， 需要提高的是MSF的定位置信率 ， 这是克服系统弱点的唯一方法 ， 但尚不清楚目前何时能实现这样的突破 。
不过 ， 通过独立的定位源来交叉检查定位结果、减轻攻击 ， 仍然是一个可行的方向 ， 其中一种方法就是基于摄像头的车道检测 。
自动驾驶仿真环境跟车2分钟，就让自动驾驶系统撞上马路牙子，攻破率超90％
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当然 ， 要实现这样的攻击 ， 成本其实也并不低 。
据作者介绍 ， 硬件方面主要包括两个部分：价值在2500美元（约合1.7万人民币）左右的高端GPS spoofer ， 以及一辆能够实时跟车、精准定位目标车辆的自动驾驶车辆 。
所以 ， 研究者表示 ， 文中提到这种攻击算法可能被应用的一种比较现实的情况 ， 是攻击者是自动驾驶行业的竞争对手 。
瞄准最强自动驾驶开源系统
不挑特斯拉 ， 不选谷歌 ， 团队这次专门挑了百度的Apollo下手 ， 原因何在？
对此 ， 论文一作、UCI在读博士生沈骏杰表示 ， 选择Apollo的原因 ， 其实比较现实：它的系统开源 。
自动驾驶仿真环境跟车2分钟，就让自动驾驶系统撞上马路牙子，攻破率超90％
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Apollo有着目前世界上最大的自动驾驶开源社区 ， 影响范围广、便于研究 。
当然 ， 选择Apollo的原因也不仅于此 。


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