據外媒報道，盡管自動駕駛汽車可以避免人為操作失誤，從而挽救生命，但歐洲網絡安全局(ENISA)最近的一份報告指出，自動駕駛汽車“極易受到各種攻擊”，可能會對乘客、行人和其他車輛造成危險。這份報告中提到的攻擊方法包括使用光束的傳感器攻擊、使對象檢測系統過載、惡意后端行為以及在訓練數據或物理世界中呈現的對抗性機器學習攻擊。
(來源:VentureBeat)
報告顯示:“這些攻擊可能使人工智能無法‘看到’行人，例如，通過操縱圖像識別組件對行人進行錯誤分類。這可能會在路上造成混亂，因為自動駕駛汽車可能會撞到路上或人行橫道上的行人。開發者和系統設計者在人工智能網絡安全方面缺乏足夠的安全知識和專業技能，這是汽車行業安全整合的主要障礙。”
報告顯示，為自動駕駛汽車提供計算能力的人工智能系統和傳感器增加了攻擊范圍。該報告的作者表示，為了解決漏洞問題，政策制定者和企業將需要在整個汽車供應鏈中建立安全文化，包括第三方供應商。該報告還敦促汽車制造商采取相應措施，將機器學習系統的創建視為汽車行業供應鏈的一部分，以降低安全風險。
這份報告主要關注使用對抗性機器學習的網絡安全攻擊，這種攻擊包含人類無法檢測到的惡意攻擊風險。報告還發現，如果在車輛中使用機器學習技術，車輛將需要持續檢查系統，以確保它們沒有被惡意攻擊篡改。報告中提出的場景包括對運動規劃和決策算法進行攻擊的可能性，以及的可能性，例如愚弄自動駕駛車輛，使其無法識別周圍的車輛、人員和墻壁。
在過去的幾年中，許多研究表明，物理干擾幾乎不費吹灰之力就可以自動駕駛汽車。2017年，研究人員在停車標志上使用噴漆或貼紙，以自動駕駛車輛將標志誤認為限速標志。2019年，騰訊安全研究人員使用貼紙將特斯拉的自動駕駛系統轉入錯誤的車道。去年，一些研究人員證明，通過有目的地在道路上放置幾個磁帶，可以引導自動駕駛車輛系統快速將速度從35英里/小時提高到85英里/小時。據外媒報道，盡管自動駕駛汽車可以避免人為操作失誤，從而挽救生命，但歐洲網絡安全局(ENISA)最近的一份報告指出，自動駕駛汽車“極易受到各種攻擊”，可能會對乘客、行人和其他車輛造成危險。這份報告中提到的攻擊方法包括使用光束的傳感器攻擊、使對象檢測系統過載、惡意后端行為以及在訓練數據或物理世界中呈現的對抗性機器學習攻擊。
(來源:VentureBeat)
報告顯示:“這些攻擊可能使人工智能無法‘看到’行人，例如，通過操縱圖像識別組件對行人進行錯誤分類。這可能會在路上造成混亂，因為自動駕駛汽車可能會撞到路上或人行橫道上的行人。開發者和系統設計者在人工智能網絡安全方面缺乏足夠的安全知識和專業技能，這是汽車行業安全整合的主要障礙。”
報告顯示，為自動駕駛汽車提供計算能力的人工智能系統和傳感器增加了攻擊范圍。該報告的作者表示，為了解決漏洞問題，政策制定者和企業將需要在整個汽車供應鏈中建立安全文化，包括第三方供應商。該報告還敦促汽車制造商采取相應措施，將機器學習系統的創建視為汽車行業供應鏈的一部分，以降低安全風險。
本報告主要研究利用對抗性機器學習的網絡安全攻擊……這包含了人類無法察覺的惡意攻擊的風險。報告還發現，如果在車輛中使用機器學習技術，車輛將需要持續檢查系統，以確保它們沒有被惡意攻擊篡改。報告中提出的場景包括對運動規劃和決策算法進行攻擊的可能性，以及的可能性，例如愚弄自動駕駛車輛，使其無法識別周圍的車輛、人員和墻壁。
在過去的幾年中，許多研究表明，物理干擾幾乎不費吹灰之力就可以自動駕駛汽車。2017年，研究人員在停車標志上使用噴漆或貼紙，以自動駕駛車輛將標志誤認為限速標志。2019年，騰訊安全研究人員使用貼紙將特斯拉的自動駕駛系統轉入錯誤的車道。去年，一些研究人員證明，通過有目的地在道路上放置幾個磁帶，可以引導自動駕駛車輛系統快速將速度從35英里/小時提高到85英里/小時。
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