自動運転システムに対する新たな潜在的攻撃が特定dent

自動運転車システムに対する新たなタイプの攻撃がdentされました。この攻撃は、AIに道路脇の交通標識を無視させるものです。この技術では、自動運転車の認識に不可欠なカメラベースのコンピュータービジョンが車両に搭載されている必要があります。この攻撃は、LEDを用いてカメラのローリングシャッターを悪用し、車両のAIシステムを誤誘導するものです。.

自動運転システムは危険にさらされる可能性がある

CMOS カメラは、その動作原理により、高速で点滅するダイオードから放射される急速に変化する光を利用して色の認識を変えることができるため、自動車で最も多く使用されているカメラです。. 

これは、光が目に急速に照射され、色の見え方が数秒間変化したときに人間が感じるのと同じ効果です。. 

カメラのセンサーの種類は、一般的に電荷結合素子（CCD）と相補型金属酸化膜半導体（CMOS）の2種類があります。前者はすべてのピクセルを一度に露光するため、画像フレーム全体を捉えますが、CMOSはtronシャッターを使用して画像を1行ずつ捉えるため、全く異なります。例えば、画像を形成するために線状に印刷する従来の家庭用コンピュータープリンターを考えてみましょう。.

しかし、欠点は、CMOS 画像ラインが異なる時間にキャプチャされてフレームが形成されるため、変化する光が急速に入力されると、センサーで異なる色合いが生成され、画像が歪む可能性があることです。. 

しかし、車載カメラを含むあらゆる種類のカメラにCMOSカメラが広く採用されている理由は、コストが低く、画質とコストのバランスが優れているためです。テスラをはじめとする自動車メーカーも、CMOSカメラを車両に採用しています。.

研究結果

最近の研究では、研究者らdent、攻撃者が入力光源を制御して、撮影した画像に異なる色の縞模様を作り出し、コンピューター ビジョン システムによる画像の解釈を誤らせることができるため、上記のプロセスが自動運転車の潜在的なリスク要因であると特定しました。.

研究者らは発光ダイオード（LED）を使って明滅する光の環境を作り出し、攻撃を受けているエリアでの画像分類を誤らせようとした。また、カメラのレンズにレーザーを照射すると、レンズが色の縞模様を作り出して物体の検出を妨害した。. 

これまでの研究は単一フレームのテストに限られており、研究者は制御された環境で継続的な安定した攻撃をシミュレートするために一連のフレームを作成するまでには至っていなかったが、今回の 研究は 、自動運転車に対するサーバーセキュリティへの影響を示す安定した攻撃をシミュレートすることを目的としていた。

交通標識のすぐ近くでLEDを点灯させ、制御された揺らめく光を標識に投影しました。揺らめく周波数は人間の目には見えないため、LEDは無害な照明装置のように見えます。しかし、カメラで撮影した結果は全く異なり、色の縞模様が現れ、交通標識の認識を誤認させる原因となりました。.

しかし、攻撃によって 自動運転システムが 、誤った判断が行われるためには、連続する複数のフレームにわたって結果が同じである必要があります。攻撃が安定していないと、システムがdent、手動運転に切り替えるなど、車両をフェイルセーフ モードにする可能性があるためです。