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美大學開發可阻擋惡意攻擊的自駕車系統

德州農工大學(Texas A&M University)開發出智慧交通系統原型,可以避免自動駕駛車碰撞,並防止駭客入侵。

Traffic Technology Today報導,自動駕駛仰賴感應器來提供資訊,另外也會透過網路來提供安全或資訊娛樂應用,但這些都可能成為駭客攻擊的弱點。隨著自動駕駛車逐漸推廣,許多駭客可能會想辦法控制器車的感應器,進而造成判斷失誤與碰撞。

確保自動駕駛車的安全與一般通訊網路不同,因為兩者的感應器與致動器在網路實體層的角色就不一樣。德州農工大學實驗室教授P R Kumar等人使用「動態水印」理論在感應器上,藉此阻擋針對自駕車的惡意攻擊。

該研究使用10台相機記錄了自動駕駛車原型車的移動。視覺感應器接收影像,並準確計算車輛的位置。然後這些感應器將資訊傳給伺服器,進而控制汽車。如果感應器被惡意軟體綁架,這些感應器可能提供錯誤資訊,導致汽車碰撞。

為了解決這個問題,Kumar團隊增加了一個隨機的「水印」訊號給致動器。系統裡的每一個結點都知道這個水印及其屬性,但真正的隨機值並未揭露。當傳感器報告的數據結果沒有該水印的正確屬性時,致動器會假設感應器或其數據已經被篡改。

有了這些新信息,研究人員可以預測碰撞,而且當感應器被竄改時,車輛的致動器已經自行停止。該技術已經在實驗室中證實有效。

Kumar表示,這只是虛擬實體系統的資安問題之一,現在越來越多虛擬實體基礎設施互相整合,例如智慧電網或自動交通系統與網路系統的整合,都可能有這樣的弱點。如果這類技術要在社會上普及,必須要能阻擋惡意攻擊。

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