[视频]腾讯科恩实验室再次发布特斯拉Autopilot安全性研究三大成果

事实上在2018年Black Hat USA大会上，科恩实验室就曾发表相关议题，面向全球首次公布了针对特斯拉Autopilot系统的远程无接触攻击（相关攻击链已经被特斯拉修复）。在后续的高级辅助驾驶安全研究中，科恩实验室重点关注在视觉AI模型对抗研究、Autopilot系统架构与网络安全等方面。以特斯拉Model S（软件版本2018.6.1）为对象，针对其搭载的Autopilot系统进行安全研究，科恩实验室取得了以下三个研究成果。

成果一、雨刷的视觉识别缺陷

特斯拉Autopilot系统借助图像识别技术，通过识别外部天气状况实现自动雨刷功能。科恩实验室通过研究发现，利用AI对抗样本生成技术生成特定图像并进行干扰时，该系统输出了“错误”的识别结果，导致车辆雨刷启动。

图一 特斯拉自动雨刷功能的视觉神经网络

成果二、车道的视觉识别缺陷

特斯拉Autopilot系统通过识别道路交通标线，实现对车道的识别和辅助控制。科恩实验室通过研究发现，在路面部署干扰信息后，可导致车辆经过时对车道线做出错误判断，致使车辆驶入反向车道。

成果三、遥控器操控车辆行驶

利用已知漏洞在特斯拉Model S（版本2018.6.1）获取Autopilot控制权之后，科恩实验室通过实验证明，即使Autopilot系统没有被车主主动开启，也可以利用Autopilot功能实现通过游戏手柄对车辆行驶方向进行操控。

本文素材来自互联网