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越智能越可怕,未来汽车真的安全吗?

智能化是汽车三化(电动化、智能化、共享化)中的重要一部分,未来汽车将不再是简简单单的一个交通工具,而是成为网络中的重要一个节点,并且随着自动驾驶的发展,汽车将更加智能。但是,我们往往只看到了好的一面,随着汽车越来越智能,可以被攻击的点就更多,汽车安全将成为一个非常大的难题!

智能网联汽车

智能网联是指搭载先进的传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,具备复杂环境感知、智能化决策、自动化控制功能,与外部节点间实现信息共享与控制协同,实现“零伤亡、零拥堵”,达到智能、高效、节能驾驶的新一代汽车。

智能网联汽车技术包括车载传感器、控制器、执行器等装置,现代通信与网络技术,智能公路和辅助设施等智能出行系统。智能网联汽车可以提供更智能、节能、环保、舒适的出行方式。

汽车自动驾驶也是汽车智能化的一部分,自动驾驶汽车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。

汽车智能网联化无疑让我们的出行更加方便,但是汽车越智能,被攻击的方式将更多,安全性将成为一个重大难题。

汽车智能安全性

走在汽车智能化最前沿的当属特斯拉了,马斯克也宣布将在未来几年内实现特斯拉汽车的全自动驾驶,野心勃勃,但是我们来看看之前黑客是如何黑掉特斯拉的吧。

去年8月份,由美国南卡罗来纳州大学(University of South Carolina)、中国浙江大学以及中国安全厂商奇虎360相关人员共同组成的研究团队称他们利用现有的无线电设备以及声光发生器成功欺骗了特斯拉自动驾驶系统的传感器并使其失效,在实验中特斯拉的车载电脑因此出现了虚警和漏警现象。

上面的这个还只是近距离、物理式的攻击,更厉害的攻击方式是“远程无物理接触”方式,说白了就是通过远程互联网化的方式对汽车进行攻击。

同样是在去年,科恩实验室的对特斯拉汽车进行了一次远程攻击,并成功无物理接触远程攻入特斯拉汽车车电网络,并实现对特斯拉进行任意的车身和行车控制。最终特斯拉在10日内紧急修复了系统漏洞。想想是不是很可怕,以后开着自己的车,就被别人给远程控制了,那还怎么得了。

自动驾驶汽车攻击

其实攻击一辆自动驾驶汽车是非常简单的一件事情,在自动驾驶汽车上面安装有各种各样的传感器,可以通过干扰这些设备,造成智能网联汽车,甚至于无人驾驶汽,偏行、紧急停车等。

超声波雷达在自动驾驶汽车中负责对近距的物体进行探测,现在一般的车上面都会配这种传感器,就是快靠近一些物体的时候,发出“滴滴滴”声音告诉我们汽车要撞上周边物体的。对于自动驾驶汽车来说,一旦检测到障碍物,它会根据算法采取避让或者是急停的措施。那么好了,只要干扰一个超声波传感器就会造成整车的控制措施被干扰。超声波发射仪发出短暂的 40KHz 信号,反射后的超声波经超声波接收器作为系统的输入,只要控制一个超声波设备发送跟汽车同样周期,同样频率的波。这时就可以干扰汽车。干扰后可以达到让周围的障碍物隐身等效果。

毫米波雷达也是自动驾驶汽车中必不可少的传感器,毫米波雷达主要用在车道保持,自动变道等方面。对于单毫米波雷达的欺骗攻击目前也是存在的,攻击者可以伪造障碍物干扰毫米波雷达判断,最后可以逼停自动驾驶汽车或者干扰偏离自动驾驶。

高清摄像头是智能网联汽车的“眼睛”,通过高清摄像头可以识别车道,道路标识,判断前车的车速,判断行人的速度,从而做到行人保护等功能。针对目前高清摄像头的攻击方法,大多数都是采用强光导致摄像头致盲的方案;除此之外,也可以从图像识别层面去攻击,有的也有可能会从车身网络传输方面进行攻击导致摄像头失效。

激光雷达是自动驾驶汽车中非常重要的一个传感器,也是非常多厂商选择的一个解决方案。激光雷达的原理是向物体发出激光束,通过测量光反射所用的时间来检视周围坏境。攻击者们可以向激光雷达发射伪造的信号,并且这些伪造的信号可以模拟汽车、墙壁、行人等好几种障碍物的信号反射,同时还能“克隆出”好多个信号备份,造成障碍物在移动的假象。当然还有更厉害的,就是直接攻击激光雷达系统,让它无法发射激光信号也无法接到反射信号,这样直接造成自动驾驶汽车无法探测障碍物,撞车可能就在一瞬间。

看了这么多,是不是觉得汽车智能的世界太危险?当然随着智能化的发展,汽车厂商对汽车安全也会更加重视,针对黑客的攻击也会有更多的应对措施,安全性会受到很大的重视。

来源:第一电动网

作者:汽车前沿

本文地址:https://www.d1ev.com/kol/49261

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大牛作者

汽车前沿

汽车前沿,纪录汽车新时代!重点关注新能源汽车、自动驾驶、汽车行业动态等领域。 作者:李永超,从事创投行业,主要关注汽车行业的创业,个人微信号:Automobile_Pioneer,欢迎加好友交流。

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