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Un esquema del ataque, que puede eliminar los datos LIDAR de una región frente a un vehículo, lo que genera un movimiento inseguro del vehículo. Abajo, que muestra la eliminación de datos LIDAR para un peatón frente a un vehículo, visible abajo a la izquierda pero invisible abajo a la derecha. Crédito: Sara Rampazzi/Universidad de Florida
Los automóviles autónomos, al igual que los conductores humanos que los precedieron, necesitan ver lo que les rodea para evitar obstáculos y conducir con seguridad.
Los vehículos autónomos más sofisticados suelen utilizar lidar, un dispositivo de tipo radar giratorio que actúa como los ojos del automóvil. Lidar proporciona información constante sobre la distancia a los objetos para que el automóvil pueda decidir qué acciones es segura tomar.
Pero resulta que estos ojos pueden ser engañados.
Una nueva investigación revela que los láseres cronometrados por expertos que brillan en un sistema lidar que se aproxima pueden crear un punto ciego frente al vehículo lo suficientemente grande como para ocultar completamente a los peatones en movimiento y otros obstáculos. Los datos borrados hacen que los coches piensen que la carretera es segura para seguir avanzando, poniendo en peligro todo lo que pueda estar en el punto ciego del ataque.
Esta es la primera vez que se engaña a los sensores lidar para que eliminen datos sobre obstáculos.
La vulnerabilidad fue descubierta por investigadores de la Universidad de Florida, la Universidad de Michigan y la Universidad de Electro-Comunicaciones en Japón. Los científicos también proporcionan actualizaciones que podrían eliminar esta debilidad para proteger a las personas de ataques maliciosos.
Los hallazgos se presentarán en el Simposio de seguridad USENIX 2023 y actualmente se publican en arXiv.
Lidar funciona emitiendo luz láser y capturando los reflejos para calcular distancias, al igual que la ecolocalización de un murciélago utiliza ecos de sonido. El ataque crea reflejos falsos para codificar el sensor.
«Imitamos los reflejos de lidar con nuestro láser para hacer que el sensor descarte otros reflejos que provienen de obstáculos genuinos», dijo Sara Rampazzi, profesora de informática e ingeniería de la información y la UF que dirigió el estudio. «El lidar aún recibe datos genuinos del obstáculo, pero los datos se descartan automáticamente porque nuestros reflejos falsos son los únicos que percibe el sensor».
Los científicos demostraron el ataque a vehículos y robots en movimiento con el atacante colocado a unos 15 pies de distancia al costado de la carretera. Pero, en teoría, podría lograrse desde más lejos con equipos mejorados. La tecnología requerida es bastante básica, pero el láser debe sincronizarse perfectamente con el sensor lidar y los vehículos en movimiento deben rastrearse cuidadosamente para mantener el láser apuntando en la dirección correcta.
Un GIF animado que muestra cómo el ataque usa un láser para inyectar puntos de datos falsos en el sensor lidar, lo que hace que descarte datos genuinos sobre un obstáculo frente al sensor. Crédito: Sara Rampazzi/Universidad de Florida
«Es principalmente una cuestión de sincronización del láser con el dispositivo lidar. La información que necesita generalmente está disponible públicamente del fabricante», dijo S. Hrushikesh Bhupathiraj, estudiante de doctorado de la UF en el laboratorio de Rampazzi y uno de los autores principales del estudio. .
Usando esta técnica, los científicos pudieron eliminar datos de obstáculos estáticos y peatones en movimiento. También demostraron con experimentos del mundo real que el ataque podría seguir a un vehículo en movimiento lento utilizando un equipo básico de seguimiento de cámaras. En simulaciones de toma de decisiones de vehículos autónomos, esta eliminación de datos hizo que un automóvil siguiera acelerando hacia un peatón que ya no podía ver en lugar de detenerse como debería.
El ataque elimina datos en un cono frente al vehículo, haciendo que un peatón en movimiento sea invisible para el sistema lidar dentro de ese rango. Crédito: Sara Rampazzi/Universidad de Florida
Las actualizaciones de los sensores lidar o el software que interpreta los datos sin procesar podrían abordar esta vulnerabilidad. Por ejemplo, los fabricantes podrían enseñarle al software a buscar las firmas reveladoras de los reflejos falsificados agregados por el ataque láser.
«Revelar esta responsabilidad nos permite construir un sistema más confiable», dijo Yulong Cao, estudiante de doctorado de Michigan y autor principal del estudio. «En nuestro artículo, demostramos que las estrategias de defensa anteriores no son suficientes y proponemos modificaciones que deberían abordar esta debilidad».
Los vehículos autónomos pueden ser engañados para ‘ver’ obstáculos inexistentes
Yulong Cao et al, No puedes verme: Ataques de eliminación física en marcos de conducción de vehículos autónomos basados en LiDAR, arXiv (2022). DOI: 10.48550/arxiv.2210.09482. arxiv.org/abs/2210.09482
Citación: El ataque con láser ciega a los vehículos autónomos, eliminando peatones y confundiendo automóviles (31 de octubre de 2022) consultado el 31 de octubre de 2022 en https://techxplore.com/news/2022-10-laser-autonomous-vehicles-deleting-pedestrians.html
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