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.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru