特斯拉被黑客“攻入”后有什么风险，实际操作来看有哪些需要注意的？智能出行500miles作为关注特斯拉商业与技术的媒体，在11月7日，联合车云网、充电网和360汽车信息安全实验室，推出了首个V-Hacker(Vehicle Hacker)自动驾驶安全训练营。

啥是V-Hacker训练营？简单说，V-Hacker(Vehicle Hacker)自动驾驶安全训练营是继360公司推出Y-Hacker(Young Hacker)年轻黑客智能硬件破解训练营后的首个专注于汽车信息安全的培训项目，宗旨是将安全信息技术向更多的普通人做传播和培训，让更多的人了解并懂得如何在生活中注意信息安全带来的隐患。

360汽车信息安全实验室负责人刘健皓进行自动驾驶风险演示

作为V-Hacker第一次活动，特斯拉成为了这一次被讲解的对象。而讲解人正是360汽车信息安全实验室负责人刘健皓，他曾多次在各类场合破解特斯拉系统，并提交信息漏洞给予特斯拉公司，被称为“特斯拉破解第一人”。

那么，炫酷的特斯拉召唤功能目前存在哪些局限？在活动现场，360汽车信息安全实验室负责人刘健皓启动了自动驾驶召唤功能，按照特斯拉的“嗅觉”来说，前方50厘米出现障碍物，特斯拉自动驾驶制动功能应该紧急启动，做出刹车动作，但特斯拉并没有做出这样的动作，而且障碍物位于车辆后方时，特斯拉仍然“受骗”。

这是咋回事？刘健皓表示特斯拉传感器系统并不是绝对可靠，需要传感器、毫米波雷达、摄像头等多个部分配合，信息融会贯通后，特斯拉才会做出报警、刹车等反应，但是在“黑客”简单干扰下，传感器“致盲”，就会发生误报。刚才的演示就是其通过“影响”自动泊车系统，而改变了其内部系统发生配合的一次操作。

现场参加培训的部分车主的特斯拉

“现阶段自动驾驶的模型和算法还存在缺陷，需要去解决。”刘健皓介绍，传感器被干扰之后系统得到错误的结果，一是传感器本身没有「弹性」机制，二则是在决策算法上，没有进行容错。以毫米波雷达为例，Model S毫米波雷达的频率与波长都是被逆向得出，如果设置了弹性机制，频率随机，那么逆向的难度自然会加大。而从算法层面来说，目前Model S虽然进行了不同传感器的数据融合，但是并没有针对异常数据有分析过程。

V-Hacker自动驾驶安全训练营培训现场

智能出行500miles了解到，360汽车信息安全实验室与浙江大学关于自动驾驶传感器出错的研究议题，曾经登上2016年美国黑客大会Defcon上，这是此议题首次在国内公开演示。

“不能将自动驾驶看成无人驾驶，现阶段仍然只是辅助驾驶手段。”刘健皓认为，自动驾驶仍然是最火热的汽车科技，但是在特斯拉行驶过程中，车主要注意很多安全问题。

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