動力電池產能利用率整體偏低，2018年擴產呈現新特點

研究人員表示，對交通算法的新攻擊將使聯網車輛對車輛的位置和速度撒謊，從而對智能城市和交通狀況構成威脅，例如造成嚴重的交通堵塞。汽車可以相互交流的時間（汽車可以與紅綠燈、停車標志、護欄甚至人行道上的標志進行交流）正在迅速到來。在減少交通擁堵和避免碰撞的目的驅動下，這些系統已經在美國各地的道路上推出。例如，在美國交通部的支持下開發的智能交通信號系統已經在亞利桑那州和加利福尼亞州的公共道路上進行了測試，并在紐約和佛羅里達州坦帕市進行了更廣泛的部署。該系統允許車輛與紅綠燈共享實時位置和速度，可以根據實時交通需求有效優化交通時間，從而大大減少車輛在十字路口的等待時間。密歇根大學和密歇根交通實驗室的RobustNet研究團隊的研究重點是確保這些下一代交通系統的安全，防止它們受到攻擊。到目前為止，他們發現自己實際上相對容易上當受。只要一輛汽車在傳輸虛假數據，就會造成嚴重的交通堵塞，幾次攻擊可能會導致整個地區的交通癱瘓。特別令人擔憂的是，這些研究人員發現，問題不在于底層的通信技術，而在于用于管理流量的算法。

誤導算法一般來說，該算法是接收各種輸入信息，如十字路口附近不同位置有多少輛車，并計算滿足特定目標的輸出信息，如最大限度地減少紅綠燈處的集體延誤。與大多數算法一樣，被戲稱為“I-SIG”的智能交通信號系統中的交通控制算法假設其獲得的輸入信息是真實的。這不是一個可靠的假設。現代汽車的硬件和軟件可以通過汽車的診斷端口或無線連接進行修改，從而引導汽車傳輸錯誤的信息。想要破壞I-SIG系統的人可以使用這種方法入侵他們的汽車，將其開到目標十字路口，然后在附近停車。研究人員發現，一旦車輛停在十字路口附近，攻擊者可以利用紅綠燈控制算法中的兩個漏洞來延長特定車道的綠燈時間。同樣，這也會延長其他車道的紅燈時間。研究人員發現的第一個漏洞被稱為“最后一個車輛優勢”，可以用來延長綠燈信號的長度。該算法將監控接近十字路口的車輛，估計車輛排隊的長度，并確定所有車輛通過十字路口所需的時間。這種邏輯有助于系統在每一輪紅綠燈變化中為盡可能多的車輛提供服務，但它可能會被濫用。攻擊者可以指示車輛向系統發送錯誤報告，表明車輛很晚才會加入車隊。然后，該算法將使被攻擊的綠燈保持足夠長的時間，以讓不存在的汽車通過。因此，其他車道的紅燈比道路上的實際汽車需要更長的時間。研究人員將第二個漏洞稱為“過渡的詛咒”或“幽靈車攻擊”。“I-SIG算法是為了應對并非所有車輛都能相互通信的事實而構建的。”它利用較新聯網車輛的駕駛模式和信息來推斷不支持通信的舊車輛的實時位置和速度。因此，如果聯網的汽車報告它在遠離十字路口的地方停了下來，算法會假設汽車前面排著長隊。然后，系統會為該車道分配一個長綠燈，因為它認為交通隊列很長，但實際上并不長。這些攻擊是通過讓汽車謊報其位置和速度而發生的。這與已知的網絡攻擊方法非常不同，例如將消息注入未加密的通信或允許未經授權的用戶登錄特權帳戶。因此，針對這些攻擊的已知保護措施對于謊報信息的車輛來說是無用的。由于被誤導的算法，使用這兩種攻擊方法中的任何一種，或將其結合使用，攻擊者都可以將長綠燈分配給沒有車輛或車輛很少的車道，并將長紅燈分配給最繁忙的車道。……

他的行為最終會導致大規模的交通堵塞。這種對紅綠燈的攻擊可能只是為了好玩，也可能是為了攻擊者自己的利益。例如，想象一下，有人為了更快的通勤速度而調整車道上的紅綠燈時間，而其他司機卻被延誤了。犯罪分子也可能試圖逃離犯罪現場，或者通過攻擊紅綠燈來擺脫追趕的警車。這種攻擊甚至在或經濟上都是危險的：陰謀組織可能會破壞城市幾個關鍵路口的紅綠燈系統，以勒索贖金。這比其他堵塞十字路口的方法（如在車流中停車）更具破壞性，也更容易逃脫。由于這類攻擊本身使用的是智能交通控制算法，修復它需要交通領域和網絡安全領域的共同努力。這包括考慮到這類研究的一個主要教訓：支持交互式系統的傳感器，如I-SIG系統中的車輛，并不完全可靠。算法在進行計算之前應該嘗試驗證它們使用的數據。例如，交通控制系統可以使用其他傳感器，例如已經在全國范圍內使用的道路傳感器，來檢查道路上有多少輛汽車。這只是研究人員對未來智能交通系統中新的安全問題進行研究的開始。他們希望這項研究不僅能發現漏洞，還能找到未來保護道路和司機的方法。研究人員表示，對交通算法的新攻擊將使聯網車輛對車輛的位置和速度撒謊，從而對智能城市和交通狀況構成威脅，例如造成嚴重的交通堵塞。汽車可以相互交流的時間（汽車可以與紅綠燈、停車標志、護欄甚至人行道上的標志進行交流）正在迅速到來。在減少交通擁堵和避免碰撞的目的驅動下，這些系統已經在美國各地的道路上推出。例如，在美國交通部的支持下開發的智能交通信號系統已經在亞利桑那州和加利福尼亞州的公共道路上進行了測試，并在紐約和佛羅里達州坦帕市進行了更廣泛的部署。該系統允許車輛與紅綠燈共享實時位置和速度，可以根據實時交通需求有效優化交通時間，從而大大減少車輛在十字路口的等待時間。密歇根大學和密歇根交通實驗室的RobustNet研究團隊的研究重點是確保這些下一代交通系統的安全，防止它們受到攻擊。到目前為止，他們發現自己實際上相對容易上當受。只要一輛汽車在傳輸虛假數據，就會造成嚴重的交通堵塞，幾次攻擊可能會導致整個地區的交通癱瘓。特別令人擔憂的是，這些研究人員發現，問題不在于底層的通信技術，而在于用于管理流量的算法。

誤導算法一般來說，該算法是接收各種輸入信息，如十字路口附近不同位置有多少輛車，并計算滿足特定目標的輸出信息，如最大限度地減少紅綠燈處的集體延誤。與大多數算法一樣，被戲稱為“I-SIG”的智能交通信號系統中的交通控制算法假設其獲得的輸入信息是真實的。這不是一個可靠的假設。現代汽車的硬件和軟件可以通過汽車的診斷端口或無線連接進行修改，從而引導汽車傳輸錯誤的信息。想要破壞I-SIG系統的人可以使用這種方法入侵他們的汽車，將其開到目標十字路口，然后在附近停車。研究人員發現，一旦車輛停在十字路口附近，攻擊者可以利用紅綠燈控制算法中的兩個漏洞來延長特定車道的綠燈時間。同樣，這也會延長其他車道的紅燈時間。研究人員發現的第一個漏洞被稱為“最后一個車輛優勢”，可以用來延長綠燈信號的長度。該算法將監控接近十字路口的車輛，估計車輛排隊的長度，并確定所有車輛通過十字路口所需的時間。這種邏輯有助于系統在每一輪紅綠燈變化中為盡可能多的車輛提供服務，但它可能是……

sed中。攻擊者可以指示車輛向系統發送錯誤報告，表明車輛很晚才會加入車隊。然后，該算法將使被攻擊的綠燈保持足夠長的時間，以讓不存在的汽車通過。因此，其他車道的紅燈比道路上的實際汽車需要更長的時間。研究人員將第二個漏洞稱為“過渡的詛咒”或“幽靈車攻擊”。“I-SIG算法是為了應對并非所有車輛都能相互通信的事實而構建的。”它利用較新聯網車輛的駕駛模式和信息來推斷不支持通信的舊車輛的實時位置和速度。因此，如果聯網的汽車報告它在遠離十字路口的地方停了下來，算法會假設汽車前面排著長隊。然后，系統會為該車道分配一個長綠燈，因為它認為交通隊列很長，但實際上并不長。這些攻擊是通過讓汽車謊報其位置和速度而發生的。這與已知的網絡攻擊方法非常不同，例如將消息注入未加密的通信或允許未經授權的用戶登錄特權帳戶。因此，針對這些攻擊的已知保護措施對于謊報信息的車輛來說是無用的。由于這種被誤導的算法，使用這兩種攻擊方法中的任何一種，或將其結合使用，攻擊者都可以將長綠燈分配給沒有車輛或車輛很少的車道，并將長紅燈分配給最繁忙的車道。這最終將導致大規模的交通堵塞。這種對紅綠燈的攻擊可能只是為了好玩，也可能是為了攻擊者自己的利益。例如，想象一下，有人為了更快的通勤速度而調整車道上的紅綠燈時間，而其他司機卻被延誤了。犯罪分子也可能試圖逃離犯罪現場，或者通過攻擊紅綠燈來擺脫追趕的警車。這種攻擊甚至在或經濟上都是危險的：陰謀組織可能會破壞城市幾個關鍵路口的紅綠燈系統，以勒索贖金。這比其他堵塞十字路口的方法（如在車流中停車）更具破壞性，也更容易逃脫。由于這類攻擊本身使用的是智能交通控制算法，修復它需要交通領域和網絡安全領域的共同努力。這包括考慮到這類研究的一個主要教訓：支持交互式系統的傳感器，如I-SIG系統中的車輛，并不完全可靠。算法在進行計算之前應該嘗試驗證它們使用的數據。例如，交通控制系統可以使用其他傳感器，例如已經在全國范圍內使用的道路傳感器，來檢查道路上有多少輛汽車。這只是研究人員對未來智能交通系統中新的安全問題進行研究的開始。他們希望這項研究不僅能發現漏洞，還能找到未來保護道路和司機的方法。

標簽：比亞迪日產

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