O pesquisador em segurança de computadores Yoshi Kohno descreveu um algoritmo de ataques que usa imagens impressas afixadas em sinais de trânsito. Essas imagens aplicadas em sinais podem confundir as câmeras dos veículos autodirigidos. Em um exemplo, pequenos adesivos acrescentados a um sinal de parada padrão (STOP) levaram o sistema de visão do veículo a identificá-lo erroneamente como um sinal de limite de velocidade (45 MPH).
Os sistemas de visão dos carros autônomos tipicamente dispõem de um detector de objetos e um classificador: o primeiro detecta pedestres, luzes, sinais e outros veículos, e o segundo decide o que é o objeto e o que os sinais estão dizendo. Os ataques descritos por Kohno supõem que os hackers consigam acessar esse classificador e, usando seu algoritmo e uma foto do sinal de trânsito alvo, venham a gerar uma imagem personalizada.
Esses sistemas de visão podem ser sensíveis a perturbações mal-intencionadas - mudanças pequenas e precisamente criadas em suas entradas - que podem fazer com que os veículos autônomos se comportem de maneira inesperada e potencialmente perigosas.
Researchers Find a Malicious Way to Meddle with Autonomous Cars, Car and Driver
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