Устройство за $60 обманывает лидар беспилотного автомобиля

Устройство за $60 обманывает лидар беспилотного автомобиля

Одна из самых дорогих деталей современного беспилотного автомобиля — сканирующий лидар (LiDAR, LIght Identification Detection and Ranging), который получает информацию об удаленных объектах с помощью активных оптических систем. Учитывая отражение и рассеяние световых лучей, лидар составляет трехмерную картину окружающего пространства.

К сожалению, приборы стоимостью в тысячи долларов легко поддаются взлому. Инженеры из компании Security Innovation и Ирландского национального университета в Корке показали, что можно «скормить» лидару фальшивые показания с помощью простого устройства из комплектующих за 60 долларов.

Если злоумышленник сымитирует появление «машины-призрака» в произвольной окружающей точке пространства, это заставит беспилотный автомобиль совершить резкий маневр и приведет к возникновению аварийной ситуации. Или, к примеру, можно заставить автомобиль совершить вынужденную остановку, соорудив вымышленное препятствие на его пути. Возможно, такие разработки понравятся правоохранительным органам, пишет xakep.ru.

Гаджет для обмана лидара состоит из лазерного излучателя низкой мощности и генератора импульсов. Пульт управления легко собрать из Raspberry Pi или Arduino, говорят авторы. Они провели эксперимент на коммерческом лидаре IBEO Lux. Как выяснилось, сигнал лидара не зашифрован и никоим образом не кодируется. Единственным затруднением было обеспечить синхронизацию отраженного сигнала с импульсами излучателя. Исследователям удалось успешно сымитировать фальшивый автомобиль, фальшивых пешеходов на расстоянии 20-350 метров, многочисленные копии различных препятствий, в том числе подвижных препятствий. «Я могу подделать тысячи объектов и реально провести DoS-атаку на систему слежения, так что она не сможет отслеживать настоящие объекты», — сказал Джонатан Пти (Jonathan Petit), один из авторов научной работы.

Научная работа с описанием способов взлома лидаров будет опубликована к конференции Black Hat Europe, которая состоится в ноябре 2015 года.

В последние годы независимые исследователи нашли способы обмануть показания GPS-навигаторов и беспроводных датчиков в шинах беспилотных автомобилей. Если автомобиль не способен получать достоверные показания сенсоров, то высокотехнологическая машина превращается в кучу бесполезной электроники или, что хуже, в боевой снаряд с дистанционным управлением.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru