ГлавнаяинетЕС: ИИ делает автономные автомобили «чрезвычайно уязвимыми» для кибератак

ЕС: ИИ делает автономные автомобили «чрезвычайно уязвимыми» для кибератак

Цель автономных транспортных средств - избежать человеческих ошибок и спасти жизни, но в новом отчете Агентства государственной безопасности Европейского союза (ENISA) говорится, что автономные транспортные средства «чрезвычайно уязвимы для широкого спектра атак» могут быть опасными. пассажирам, пешеходам и находящимся в других транспортных средствах. Атаки, обсуждаемые в отчете, касаются атак на световые сенсоры, систем обнаружения объектов, вредоносной серверной деятельности и состязательных атак машинного обучения, которые происходят в образовательных данных или в физическом мире.

автономные автомобили с искусственным интеллектом
ЕС: ИИ делает автономные автомобили «чрезвычайно уязвимыми» для кибератак

«Атака может быть использована для того, чтобы сделать ИИ« слепым »для пешеходов, манипулируя, например, компонентом распознавания изображений, чтобы неправильно« классифицировать »пешеходов. «Это может привести к катастрофе, поскольку автономные автомобили могут наехать на пешеходов», - говорится в сообщении. "Отсутствие достаточных знаний и экспертиза между разработчиками и разработчиками систем в области ИИ кибербезопасность является серьезным препятствием на пути интеграции безопасности в автомобильная промышленность.

В отчете говорится, что спектр систем и датчиков ИИ, необходимых для питания автономных транспортных средств, увеличивает возможности атаки. Авторы книги говорят, что для устранения уязвимостей политикам и компаниям необходимо разработать культура безопасности по всей цепочке поставок автомобилей, включая сторонних поставщиков. В докладе содержится призыв к производителям автомобилей предпринять шаги по снижению рисков безопасности, предлагая создание систем машинного обучения как часть цепочка поставок автомобильной промышленности.

Отчет посвящен состязательным кибератакам с машинным обучением, которые связаны с риском злонамеренных атак, которые не обнаружены от мужчины. В отчете также отмечается, что использование машинного обучения в автомобилях потребует постоянного обзора систем, чтобы гарантировать, что они не были злонамеренно изменены.

Сценарии, представленные в отчете, включают возможность атак на планы трафика и алгоритмы принятия решений, а также спуфинг например, такие, которые могут обмануть автономное транспортное средство, чтобы «распознать» несуществующие машины, людей или стены.

В последние годы некоторые исследования показали, что физические расстройства могут с небольшими усилиями обмануть автономных автомобильные системы. В 2017 году исследователи использовали аэрозольную краску или наклейки на рекламном щите, чтобы обманом заставить автономное транспортное средство неправильно распознать рекламный щит как знак ограничения скорости. В 2019 году исследователи безопасности Tencent использовали наклейки для создания автопилота. Тесла повернуть не в ту полосу.

Отчет был одобрен Объединенным исследовательским центром, советником по науке и технологиям Европейской комиссии. Несколько недель назад ENISA выпустила специальный доклад в котором подробно описаны вызовы кибербезопасности, создаваемые искусственным интеллектом.

Источник информации: venturebeat.com

Teo Ehchttps://www.secnews.gr
Будь ограниченным тиражом.

ЖИВЫЕ НОВОСТИ