360汽車信息安全干擾傳感器的“N”種方法

之所以從傳感器入手，是因為360在研究自動駕駛過程中，巧合發(fā)現(xiàn)了傳感器接收到錯誤數(shù)據(jù)對系統(tǒng)的影響。不過，干擾傳感器并不是根本目的，劉健皓表示，「我們研究的還是自動駕駛，干擾傳感器只是想說明現(xiàn)階段自動駕駛的模型和算法還存在缺陷，需要去解決」。選擇Model S，也是因為Autopilot能夠在車輛停止時打開，便于試驗研究。目前特斯拉也已經(jīng)與360聯(lián)系，雙方將共同研究這一問題。

傳感器被干擾之后系統(tǒng)得到錯誤的結(jié)果，從劉健皓的角度來看，一方面是傳感器本身沒有「彈性」機制，二則是在決策算法上，沒有進行容錯。以毫米波雷達為例，Model S毫米波雷達的頻率與波長都是被逆向得出，如果設(shè)置了彈性機制，頻率隨機，那么逆向的難度自然會加大;而從算法層面來說，目前Model S雖然進行了不同傳感器的數(shù)據(jù)融合，但是并沒有針對異常數(shù)據(jù)有分析過程。

在劉健皓去美國之前，車云菌在360的地下車庫觀看了他們對超聲波干擾的實時演示。除了錯誤的信息得到的錯誤判斷之外，其實還順帶發(fā)現(xiàn)了另外一個問題：

在正常狀態(tài)下，開啟Autopilo之后，如果車輛處于前進狀態(tài)，那么后方是否存在障礙物是不會影響車輛狀態(tài)。但是如果此時將干擾設(shè)備放在后方傳感器附近(實測3米左右就可以)，那么車輛就會自動剎停。車輛倒車時，干擾前方超聲波傳感器可以得到同樣的效果。

倒車時干擾前方超聲波傳感器，Autopilot自動剎車 造成這一結(jié)果的原因尚未得知，不過可以知道還是出在Autopilot系統(tǒng)本身的判斷機制上。

360和自動駕駛

很容易想到的一個問題是，360為什么開始研究自動駕駛了?在這點上，360攻防實驗室的想法和成立了Comma的黑客George Hotz相類似。

據(jù)劉健皓介紹，他們目前正在將一輛混合動力車改裝成自動駕駛車輛。不過實現(xiàn)的手段與目前其他團隊的方式有所不同?，F(xiàn)在通過改裝車實現(xiàn)自動駕駛相關(guān)功能的，都是通過新增執(zhí)行器的方式，讓執(zhí)行器變成電子控制的。而執(zhí)行器的技術(shù)則被一級供應(yīng)商所壟斷。

劉健皓認為，如果要讓自動駕駛普及的話，那么可以通過軟件改裝的方式來實現(xiàn)。只要車輛的轉(zhuǎn)向、動力和剎車等控制是可以電控的，那么就可以而通過逆向執(zhí)行器控制協(xié)議的方式，拿到控制權(quán)。而后在加裝傳感器，讓車輛變成具備L2輔助駕駛功能的車輛。

關(guān)于目前的改裝進度，劉健皓并沒有透露太多。從理論上來說，這個方式是可以實現(xiàn)的。雖然實際操作過程中會存在很多問題，比如逆向控制協(xié)議的過程，再比如他們需要對車輛的執(zhí)行控制需要有很長時間的研究，不過這個方式也給汽車圈帶來了新的思路。

車云小結(jié)

聊到最后的時候，似乎「360要研究自動駕駛」這件事情比「干擾傳感器」更能引起車云菌的興趣。畢竟干擾傳感器這事兒的實現(xiàn)難度擺在那里。但是不可忽視的是，自動駕駛車的安全問題正是為人們所擔憂的。在傳感器之外，數(shù)據(jù)傳輸、V2X以及CAN總線架構(gòu)，都是需要注意的節(jié)點。