Selbstfahrende Autos sind zu einer technologischen Sensation geworden und verlassen sich auf fortschrittliche Sensorsysteme und leistungsstarke Computer, um autonom zu navigieren und zu fahren. Diese Fahrzeuge nutzen eine Kombination aus Kameras, Radar- und Lidar-Sensoren, um Daten über ihre Umgebung zu sammeln und fundierte Entscheidungen auf der Straße zu treffen. Allerdings haben aktuelle Forschungen gezeigt, dass selbstfahrende Autos, ähnlich wie KI-Systeme, getäuscht oder „halluziniert“ werden können, indem sie Dinge sehen, die nicht existieren.
Ingenieure der Duke University haben ein System namens „MadRadar“ entwickelt, das die Radarsensoren eines Autos manipulieren und sie dazu bringen kann, falsche Gegenstände wahrzunehmen oder sogar echte zu verbergen. Das Team unter der Leitung der Professoren Miroslav Pajic und Tingjun Chen hat gezeigt, dass sie ein „Phantomauto“ erzeugen können, das aus dem Nichts auftaucht, die Position vorhandener Fahrzeuge ändert oder die Anwesenheit anderer Autos vollständig verschleiert.
Die Angriffsmethode, die von MadRadar verwendet wird, beinhaltet zunächst die Erkennung der Radarparameter eines Autos, was innerhalb von Sekunden möglich ist. Sobald die Parameter bekannt sind, kann das System täuschende Signale an das Radar des Zielfahrzeugs anpassen und übertragen, wodurch es seine Umgebung fehlinterpretiert. In einem Szenario wurde das Opferfahrzeug dazu gebracht zu glauben, dass ein anderes Auto auf es zukommt, was potenziell zu einer gefährlichen Kollision oder zu unkontrollierten Fahrmanövern führen könnte.
Diese Forschung verdeutlicht eine bedeutende Schwachstelle in den Sensorsystemen autonomer Fahrzeuge, insbesondere im Radarbereich. Obwohl die Hinzufügung von Systemen zur Zufallsgenerierung der Radarparameter und die Implementierung von Schutzmaßnahmen zur Erkennung solcher Angriffe eine gewisse Verteidigung bieten könnten, sind weitere Maßnahmen erforderlich, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit von selbstfahrenden Autos zu gewährleisten.
Die Auswirkungen gehen über die Automobilindustrie hinaus, da ähnliche Angriffe möglicherweise auf andere auf Radar-Technologie angewiesene Maschinen angewendet werden könnten. Prof. Pajic deutet darauf hin, dass diese Erkenntnisse auch breitere Auswirkungen auf die Drohnentechnologie haben könnten, insbesondere in Szenarien, die Such- und Rettungsmaßnahmen oder Aufklärungsoperationen betreffen.
Da die Technologie weiterhin die Grenzen der Innovation verschiebt, ist es für Forscher, Fahrzeughersteller und Entscheidungsträger entscheidend, sich dieser Schwachstellen bewusst zu sein und robuste Verteidigungsmechanismen zu entwickeln. Die Präsentation der Fähigkeiten von MadRadar wird auf dem Network and Distributed System Security Symposium im Jahr 2024 stattfinden und soll die Industrie dazu aufrufen, das Design und die Sicherheit von Radarsystemen in autonomen Fahrzeugen und darüber hinaus neu zu überdenken.
Häufig gestellte Fragen zu Schwachstellen bei selbstfahrenden Autos
The source of the article is from the blog dk1250.com