我dent了一种针对自动驾驶汽车系统的新潜在攻击

一种针对自动驾驶汽车系统的新型攻击已被dent，该攻击会迫使人工智能忽略路边的交通标志。这项技术要求汽车配备基于摄像头的计算机视觉系统，因为这是自动驾驶车辆感知能力的首要条件。该攻击利用发光二极管（LED）来干扰摄像头的滚动快门，从而误导车辆的人工智能系统。

自动驾驶系统可能面临风险

由于 CMOS 相机的工作原理，快速闪烁的二极管发出的快速变化的光线可以用来改变颜色感知，因此 CMOS 相机是汽车上最常用的相机。. 

这与人类眼睛快速受到强光照射时，颜色感知在几秒钟内发生变化时所感受到的效果相同。. 

相机传感器类型通常分为电荷耦合器件 (CCD) 和互补金属氧化物半导体 (CMOS)。CCD 一次性曝光所有像素，从而捕捉整个画面；而 CMOS 则不同，它使用电子tron逐行捕捉图像。以传统的家用电脑打印机为例，它也是逐行打印形成图像。.

但缺点是 CMOS 图像行是在不同时间捕获以形成帧的，因此快速输入变化的光线会在传感器中产生不同的颜色色调，从而导致图像失真。. 

但CMOS摄像头之所以被广泛应用于包括车载摄像头在内的各种类型的摄像头中，是因为它们成本更低，并且在图像质量和成本之间取得了良好的平衡。特斯拉和其他一些汽车制造商也在其车辆中使用CMOS摄像头。.

研究结果

在最近的一项研究中，研究人员将上述过程dent为自动驾驶汽车的潜在风险因素，因为攻击者可以控制输入光源，在捕获的图像上产生不同颜色的条纹，从而误导计算机视觉系统对图像的解释。.

研究人员利用发光二极管 (LED) 制造出闪烁的光环境，试图误导受攻击区域的图像分类；同时，当激光照射到镜头上时，相机镜头会产生彩色条纹，从而干扰物体检测。. 

虽然之前的研究仅限于单帧测试，研究人员也没有深入到创建帧序列来模拟受控环境中的连续稳定攻击，但目前的 研究 旨在模拟稳定的攻击，以展示对自动驾驶车辆服务器安全的影响。

一个LED灯被放置在交通标志牌附近，向标志牌投射出可控的、波动的光线。这种波动频率人眼无法察觉，因此我们看不到它，LED灯看起来就像一个无害的照明设备。但在摄像机的镜头下，结果却截然不同，它产生了彩色条纹，导致交通标志识别出现误判。.

但要使攻击完全误导 自动驾驶系统 并做出错误决策，结果应该在多个连续帧中保持一致，因为如果攻击不稳定，系统可能会dent出故障并将车辆置于故障安全模式，例如切换到手动驾驶。