Los piratas informáticos usan láseres
Roberto Klatt
- la Detección de la fase del semáforo desde auto sin conductor se puede hacer con uno manipular láseres
- gracias a válvula de compuerta la cámaras consigue el Información incorrecta en los sistemas de análisis
- En 86 por ciento de los casos entonces reconocen uno semáforo rojo que verde
Hasta ahora, la detección de fase de semáforo de los automóviles autónomos no podía ser engañada. Un simple truco ahora ha logrado una tasa de éxito muy alta.
Hangzhou (China). Cada vez más empresas están probando vehículos de motor con funciones de conducción automatizada y autónoma. Según un estudio en los Estados Unidos, estos podrían completar la mayoría de los viajes de camiones de larga distancia en los próximos años sin conductores humanos. Para que esto sea una realidad, además del marco legal, se requieren sistemas técnicos que estén protegidos contra ataques.
Hasta ahora, la mayoría de las vulnerabilidades se han dirigido contra el reconocimiento de imágenes de vehículos, que se basa principalmente en una red neuronal. Sin embargo, según una publicación en la revista comercial Cryptography and Security, los científicos ya pudieron demostrar en 2017 que la inteligencia artificial (IA) se puede manipular utilizando entradas de datos modificadas (ataques contradictorios). Investigadores de la Universidad de Stanford (PDF) han demostrado cómo es posible engañar prácticamente a la IA de un coche autónomo mediante el uso de tiras adhesivas para unir un patrón discreto de líneas y puntos a las señales de tráfico. Luego, la IA reconoció las imágenes de forma completamente incorrecta en el experimento.
Fases del semáforo difíciles de hackear
Sin embargo, la detección autónoma de las fases del semáforo difícilmente puede ser engañada con los métodos probados hasta ahora. Hasta la fecha, solo un grupo ha logrado hacer esto y publicó sus resultados en las Actas de la Conferencia ACM Sureste de 2020. Para hacer esto, redireccionaron el reconocimiento de imagen del semáforo a otra sección de la imagen. Sin embargo, los científicos de la Universidad de Stanford (PDF) no pudieron reproducir este ataque.
En la conferencia Usenix (PDF), científicos de la Universidad de Zhejiang han presentado ahora una forma de engañar al reconocimiento de imágenes de un vehículo autónomo con una alta tasa de éxito. En casi todos los casos (86%) el vehículo reconoció una luz verde, aunque en realidad era roja. Por el contrario, la tasa de éxito (30%) fue significativamente menor.
Ataque a nivel físico
Los investigadores que trabajaron con Chen Yan lograron hacer esto al atacar el reconocimiento del semáforo a nivel físico. Para ello, apuntaron un láser a los sensores de cinco modelos de cámaras con las que el vehículo reconoce la fase del semáforo. Las imágenes capturadas son analizadas por dos paquetes de software de código abierto.
Según los autores, un láser es suficiente para sobreexponer las cámaras del automóvil. Por lo tanto, el reconocimiento de imágenes ya no encuentra un semáforo, aunque según los datos del mapa debería haberlo. El vehículo autónomo termina entonces su viaje y entra en un estado.
Engañar al sistema con el color de semáforo equivocado
Sin embargo, el objetivo real de los científicos era que los sistemas de vehículos autónomos reconocieran el color incorrecto del semáforo. Entonces no pudieron iluminar las cámaras con una luz tan intensa que dejaron de funcionar porque eso les hubiera impedido ubicar el semáforo y detener el vehículo.
Para resolver este problema, los científicos utilizaron el llamado «obturador enrollable», que utilizan muchas cámaras en los automóviles autónomos. Este es un proceso en el que no se expone todo el sensor al mismo tiempo, pero el sensor registra y transmite la información de la imagen línea por línea. La imagen se graba como si una rendija se moviera a través del sensor. Los científicos pudieron aprovechar esto activando el láser solo brevemente cuando el sensor detecta una nueva línea. Crearon una franja horizontal de color que engañó al reconocimiento de imágenes.
La manipulación funciona en la práctica.
Para demostrar su método de ataque, los científicos conectaron el láser a un pequeño telescopio. Consiguieron impactar contra la cámara de un coche autónomo que circulaba a 20 km/h desde una distancia de unos 40 metros. Los científicos recomiendan que las cámaras de los vehículos autónomos ya no procesen las imágenes línea por línea, sino que salten aleatoriamente entre líneas para cerrar la brecha de seguridad.
Cifrado y Seguridad, doi: 10.48550 / arXiv.1707.08945
Actas de la Conferencia ACM South-East 2020, doi: 10.1145 / 3374135.3385288
