LiDAR (Light Detection And Ranging) é um dos sensores mais inovadores da última década. A tecnologia provou ser útil na direção autônoma. Ele permite detecção 3D precisa de longo e amplo alcance, o que permitiu a rápida implantação de veículos autônomos. No entanto, existem preocupações com a segurança, uma vez que o LiDAR não está

LiDAR (Light Detection And Ranging) é um dos sensores mais inovadores da última década. A tecnologia provou ser útil na direção autônoma. Ele permite detecção 3D precisa de longo e amplo alcance, o que permitiu a rápida implantação de veículos autônomos.

No entanto, existem preocupações com a segurança, uma vez que o LiDAR não está imune a ataques maliciosos. Uma equipe de pesquisa liderada pela Universidade da Califórnia, em Irvine, demonstrou as vulnerabilidades potencialmente perigosas associadas à tecnologia.

A equipe inclui cientistas da computação e engenheiros elétricos da UCI e da Universidade Keio do Japão. Eles mostraram como usar lasers para enganar o LiDAR, fazendo-o “ver” objetos que não estão presentes e perder aqueles que estão – deficiências que podem causar frenagens ou colisões injustificadas e inseguras.

Em um estudo, os pesquisadores investigaram ataques de falsificação em nove sistemas LiDAR disponíveis comercialmente e descobriram que as versões de primeira geração e até mesmo de gerações posteriores apresentam deficiências de segurança.

“Esta é, até o momento, a investigação mais extensa sobre vulnerabilidades LiDAR já conduzida”, disse Sato. “Através de uma combinação de testes reais e modelagem computacional, conseguimos chegar a 15 novas descobertas para informar o projeto e a fabricação de futuros sistemas de veículos autônomos.”

De acordo com os pesquisadores, LiDAR é uma tecnologia preferida de navegação e detecção usada em vários sistemas de veículos autônomos, como Waymo do Google e Cruise da General Motors, e também é um componente importante em modelos operados pelo consumidor vendidos por empresas como Volvo, Mercedes-Benz e Huawei.

Para testar a eficácia dos sistemas LiDAR, os pesquisadores conduziram um ataque conhecido como “injeção de objeto falso” em sistemas LiDAR de primeira geração. Neste ataque, os sensores LiDAR são induzidos a perceber um pedestre ou a frente de outro carro quando não há nada ali. O sistema LiDAR comunica então o falso perigo ao computador do veículo autónomo, o que pode desencadear um comportamento inseguro, como uma travagem de emergência.

“Este cenário de injeção de padrão escolhido funciona apenas em sistemas LiDAR de primeira geração; versões de nova geração empregam randomização de tempo e impressão digital de pulso para combater essa linha de ataque”, disse Sato.

No entanto, os pesquisadores da UCI e da Universidade Keio encontraram outra maneira de confundir o LiDAR da próxima geração. Eles conseguiram ocultar cinco carros existentes dos sensores do sistema LiDAR usando um laser personalizado e um aparelho de lentes.

“As descobertas deste artigo revelam capacidades de ataque sem precedentes em sensores LiDAR, que podem permitir a falsificação direta de carros e pedestres falsos e o desaparecimento de carros reais no olho do AV. Eles podem ser usados ​​para acionar diretamente vários comportamentos inseguros de direção AV, como frenagens de emergência e colisões frontais”, disse o coautor sênior Qi Alfred Chen, professor assistente de ciência da computação da UCI.

A equipe por trás da pesquisa sobre segurança LiDAR espera que seu estudo aumente a conscientização sobre as vulnerabilidades do LiDAR e dos veículos autônomos aos ataques a laser. Eles também esperam inspirar o desenvolvimento de contramedidas para proteção contra tais ataques.

Além disso, a equipe planeja continuar pesquisando outros aspectos da segurança AV, como vulnerabilidades de comunicação e software, para garantir a segurança dos veículos autônomos no futuro.

Referência:

  1. Takami Sato, Yuki Hayakawa, Ryo Suzuki, Yohsuke Shiiki, Kentaro Yoshioka, Qi Alfred Chen Spoofing encontra a nova geração: melhorias de capacidade, suposições quebradas e novas estratégias de ataque.

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Atualizado em by Jeanice Pingree
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