Ученые придумали, как обмануть беспилотное авто с помощью аудиосигналов
21 июня 2021 года
Группа исследователей из Чжэцзянского и Мичиганского университетов описала новый метод, позволяющий с помощью простых аудиосигналов «ослепить» беспилотные автомобили и заставить их не замечать препятствия по пути.
В основе нового метода лежит уязвимость, возникающая в результате использования в беспилотных транспортных средствах стабилизаторов изображений с внутренними датчиками, «уязвимых к акустическим манипуляциям, и алгоритмов распознавания объектов, уязвимых к враждебным образцам». Враждебные образцы (adversarial examples) - изображения, которые выглядят вполне обычно для человека, но ошибочно интерпретируются компьютером.
Техника, которую ученые назвали Poltergeist, представляет собой атаку, направленную на использующие камеры системы компьютерного зрения, реализованные в беспилотных авто. Используя аудиосигнал, Poltergeist включает функции стабилизации изображения датчика камеры и размывает изображения, позволяя обмануть систему машинного обучения авто и заставить ее игнорировать препятствия на дороге.
«Размытие, возникающее из-за необязательной компенсации движения, может изменить контуры, размер и даже цвет существующего объекта или участок изображения без каких-либо объектов. Это позволит скрыть, модифицировать или создать несуществующий объект», - пояснили исследователи.
В рамках тестирования ученые смогли обмануть нейронные сети YOLO V3/V4/V5, Fast R-CNN и YOLO 3D. В эксперименте на сокрытие объектов атака Poltergeist показала эффективность в 100%, на создание объектов – 87,9%, на изменение объектов – 95,1%.
Для того чтобы проверить концепцию за пределами лаборатории, команда прикрепила смартфон Samsung S20 к движущемуся автомобилю и провела атаку. Выяснилось, что в таких условиях создать объект или изменить его гораздо сложнее – здесь атака показала эффективность в 43,7% и 43,1% соответственно, однако метод оказался весьма эффективен в плане сокрытия объекта (98,3%).
AMpLe (injecting physics into adversarial machine learning) атаки не ограничиваются только аудиосигналами, но могут использовать ультразвук, видимый свет, инфракрасные лазеры, радио или магнитные поля, тепло, жидкость и т.д. для передачи сигнала и манипулирования данными датчиков и, соответственно, процессами машинного обучения, предупредили ученые.
Источники[править]
| Эта статья содержит материалы из статьи «Ученые придумали, как обмануть беспилотное авто с помощью аудиосигналов», опубликованной на сайте SecurityLab.ru и распространяющейся на условиях лицензии Creative Commons Attribution 3.0 Unported (CC-BY 3.0 Unported). |  |
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии[править]
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.
