根据最新研究，目前自动驾驶汽车上的行业标准传感器仍有漏洞。
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就像间谍电影中的画面一样，研究人员展示了第一个攻击策略，这种策略是可以愚弄行业标准的自动驾驶汽车传感器，让他们相信附近的物体比看起来的更近或更远（而不会被检测到）。
研究表明，为了充分保护无人驾驶汽车免受攻击，可能需要添加3D摄像头功能或与附近汽车共享数据的能力。调查结果将于今年8月在美国举行的2022年USENIX安全研讨会上公布。
自动驾驶系统最大的发展挑战之一是防止攻击，一种常见的方法是让单独的仪器相互检查数据，以确认其测量是否合理。
自动驾驶汽车公司目前使用的最常用的技术是行业标准的双摄像头激光雷达传感器，它结合了相机的2D数据和激光雷达的3D数据。
LIDAR（光检测和测距）是一种遥感方法，使用激光脉冲测量距离范围。与物体的距离是通过用激光瞄准物体并测量反射光返回传感器所花费的时间来计算的。
到目前为止，这种组合在试图欺骗系统时非常成功（至少现在情况是这样）。
攻击策略通过向无人驾驶汽车的激光雷达传感器发射激光枪来添加虚假数据点。之前的研究表明，如果这些数据点与其相机所看到的严重不一致，无人驾驶汽车可以识别攻击。但这项新研究显示，激光小心放置在相机2D视野的特定区域内的3D激光雷达数据点可能会愚弄系统。
来源：斯宾塞·哈利伯顿/杜克大学
研究人员已经表明，保护激光雷达传感器免受“攻击”的流行方法在较远的距离上仍然脆弱，并且只能在短距离内工作。在这里，激光雷达系统被愚弄了，以为汽车在其他地方，直到为时已晚，无法避免突然和剧烈的航向校正。
这个脆弱的区域以某种形状伸展在相机镜头前（一个没有尖端的3D金字塔）。如果攻击激光将几个数据点放置在附近的另一辆车前面或后面，那么“汽车”系统对该汽车的感知可能会移动几米。
“这种所谓的挫折攻击可以愚弄自适应巡航控制，使其认为车辆正在减速或加速”。“当系统发现存在问题时，如果不及时采取措施，可能会造成更多的激进操作等问题，导致无法避免撞车的风险”。
对于日常无人驾驶汽车来说，这不是一个大问题，因为有人花时间在汽车或在路边的物体上安装激光的可能性会很小（恶作剧或故意为之除外）。但如果是在单辆车可以成为高价值目标的情况下（比如军事、重要人物等等），就会增加风险。
那么，如何防止这种情况呢？
例如，如果汽车有“立体声相机（一种具有两个或多个镜头的相机，可以捕获3D图像）——具有重叠的视野，就可以更好地估计距离并评估与其感知不匹配的激光雷达数据。另一种选择是开发系统，使彼此相邻的汽车能够共享一些数据。
“在信息科学家们的不断努力下，构建一个安全可靠的系统预计需要花上10年以上的时间”。
为了人类的科技进步和文明进程，在这里我们祝愿那些在科研岗位上勤恳工作的科学家们，祝愿身体健康，长命百岁！！！