Pesquisadores da Universidade de Duke desenvolveram um sistema inovador que expõe vulnerabilidades em sensores de radar automotivo, revelando o potencial de manipulação e engano. Conhecido como MadRadar, esse sistema revolucionário tem a capacidade de fazer com que veículos “alucinem” vários cenários, como criar um carro fantasma ou ocultar a aproximação de um veículo em direção.
Ao contrário de métodos anteriores, o MadRadar não requer conhecimento prévio das configurações de radar do veículo alvo, tornando-se uma ferramenta versátil para a decepção. Identificando rapidamente os parâmetros de radar do veículo alvo, o MadRadar pode então iniciar seus próprios sinais de radar para enganar o sistema.
Embora o radar seja essencial para os veículos modernos equipados com tecnologias de assistência e direção autônoma, a ampla variedade de veículos nas estradas tornou desafiador falsificar sinais de radar. O MadRadar supera esse obstáculo estimando efetivamente a configuração do radar do veículo alvo e executando ataques com base nessa estimativa. Esse framework geral de ataque a radar em caixa-preta opera em tempo real, permitindo a manipulação das detecções de objetos de um cenário de um veículo alvo.
Estudos de casos do mundo real demonstraram a viabilidade dos ataques do MadRadar usando um protótipo físico em tempo real em uma plataforma de rádio definido por software. As descobertas desta pesquisa serão apresentadas no Simpósio de Segurança de Sistemas Distribuídos e de Rede de 2024, destacando a necessidade urgente de medidas de segurança aprimoradas nos sistemas de radar.
O engenheiro responsável, Miroslav Pajic, enfatiza que o objetivo do MadRadar não é causar danos, mas sim expor as fraquezas existentes nos sistemas de radar atuais. Isso destaca a necessidade de uma reformulação fundamental desses sistemas para garantir maior segurança e proteção contra possíveis ataques maliciosos.
Conforme a indústria automotiva avança em direção à autonomia, o desenvolvimento de sistemas disruptivos, como o MadRadar, serve como um importante alerta para os fabricantes priorizarem medidas de segurança robustas. Ao abordar essas vulnerabilidades agora, o futuro da direção autônoma pode ser construído sobre uma base sólida de confiança e confiabilidade.
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