特斯拉年夜三更“见鬼”！空无一人的路上，它却看见“鬼魂”秒刹车 -

金磊 贾浩楠 发自 凹非

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

讲个「鬼故事」：

夜深人静，一辆特斯拉Model X在空无一人的公路上行驶着。 瞬间！它看到了「人类看不见的东西」，于是便刹车在路上停了下来……

来感受一下这种feel。

而这辆特斯拉停车的原因，竟然是因为它看到了「幽灵」 。

坐在自动驾驶车上，大半夜的又遇上这种事情，可以想象驾驶员的心理阴影了。

……

但实际上，其实特斯拉看到的并非是「不干净的东西」，而是被称作「幽灵」（Phantom）的一种攻击自动驾驶辅助系统（ADAS）的图像——掺杂在路边广告牌视频中。

这种图像出现的时长极短，可以用一瞬间来形容。

人类驾驶员往往不会注意到，但对于自动驾驶系统，却成为「强有力的停车信号」。

也千万不要小瞧这种攻击，它给自动驾驶车辆和人类带来的后果，或许要比这个「鬼故事」还要恐怖。

隐藏在广告牌中的「幽灵攻击」

在这个案例中，「幽灵攻击」是隐藏在路边广告牌的视频中。

当时，视频中的内容是这样的。

看似是美味的汉堡包广告，但播放期间掺杂了一张「幽灵攻击」图像，这就是「鬼故事」的罪魁祸首——0.42秒的停车路标。

人类驾驶员大概率在行驶过程中，不会过分关注路边广告牌的视频内容；即使看到了这一闪而过的图像，也基本会认为是个bug。

但自动驾驶系统就不同了，顶着那么多雷达和摄像头，时时刻刻「眼观六路」。

于是，搭载特斯拉HW3的Model X，便采纳了这一瞬间停车路标的「建议」。

可能你会说，特斯拉Model X或许是个例。

别急，「幽灵攻击」还在Mobileye 630 Pro系统做了实验。

这次隐藏在视频中的内容是这样的。

此次的「幽灵攻击」是一张仅闪现0.125秒的「90英里/小时」路标。

于是，搭载Mobileye 630 Pro的车辆，在「看到」这个视频后，速度就真的控制在了90……

「幽灵攻击」都是这种一闪而过的图像吗？

不不不。

在路上投影个图像，也是可以的。

这一次，「幽灵攻击」不再是转瞬即逝，而是一直好好的「躺」在那里。

然后搭载HW2.5的特斯拉，就把图像检测成了「人」，车速从18英里/小时，降到了14英里/小时。

来看下AI眼中的世界：

安全，一直是自动驾驶领域十分关注的问题，也是必须要保障的一个点。

但为什么如此简单的图像攻击，就能把这些可以说最先进的自动驾驶系统，秒秒钟给忽悠「瘸」了呢？

「幽灵攻击」背后原理

其实，攻击自动驾驶辅助系统的手段再简单不过了，根本不涉及黑进特斯拉或Mobileye的系统。

算法的错误操作，也绝不是代码执行效果不佳的结果。

它们不是典型的功能性缺陷（如缓冲区溢出、SQL注入），可以通过添加 “if “语句轻松修补。

这种现象反映了模型对于目标检测的基本缺陷，即它们没法分辨目标的真假。

简单的办法攻击是直接使用投影仪，在车辆行进线的道路上投射出一个物体，可影像以是行人、汽车、交通标致等等。

第二种方法，是在路边的广告牌上显示出某些干扰信息，比如限速、转弯等。

这些干扰信息的持续时间不用很长，只需要几百毫秒的时间，就足以让号称最先进的特斯拉Autopilot作出错误反应。

研究人员分别测试了Autopilot系统和Mobileye面对干扰持续时间出错的概率：

可以看出来，干扰持续时间超过0.4秒，两个系统100%会出现问题。

Moblieye的反应更是比特斯拉自动驾驶灵敏的多，几乎对任何细微的干扰都会有反应。

特斯拉反应慢半拍，在这种攻击下却意外起到了「正面作用」。

如何解决这个问题？

研究人员提出了GhostBuster，意思是「捉鬼小分队」。

「分队」表示这套系统不止一个神经网络，团队在整个「捉鬼」行动中设置了5层不同的深度神经网络。

其中，核心的四个轻量级深度CNN，通过检查物体的反射光、上下文、物体的表面和形状深度来评估物体的真实性和可靠性。

第五个模型使用前四个模型的结果给出最终判断。

这套5个不同神经网络构成的系统在测试中取得了不错的成绩，在阈值设置为零的情况下，AUC超过0.99（ROC曲线下面积），TPR为0.994（真阳性比率）。

使用了GhostBuster的带有七个传感器的自动驾驶系统，攻击成功率从之前的99.7-81.2%降低到0.01%。

单看实验结果，这套系统效果十分好，但是研究人员也指出了它的不足，因为这套系统只针对纯视觉的自动驾驶方案，而激光雷达的案例未考虑在内。

而对于特斯拉这种纯视觉方案来说，一旦系统认定“非障碍”，其他摄像头探测结果都会被忽略，形成严重安全隐患。

特斯拉自动驾驶方案的局限

其实，对激光雷达有所了解的读者，应该会质疑这项研究的有效性。

因为，激光雷达是不受视觉图像干扰的。

团队也承认一般采用混合方案的自动驾驶系统基本能解决这个问题。

但，路上确实也存在想像特斯拉这样纯视觉方案的车不是？

这项研究揭示的自动驾驶模型本身的缺陷，大大降低了不法之徒攻击的难度和成本。

由于不涉及算法底层代码，幽灵攻击甚至不要求任何专业知识，也不要复杂的前期调查准备，花几百美元买个投影仪或者无人机就能实现。

而且在攻击时，不需要人员靠近现场，完成后也能迅速撤离，难以留下证据。

低成本的犯罪手段，造成的后果轻则交通拥堵，重则车毁人亡。

科技媒体Wired已经就这个问题联系了特斯拉和Mobileye，但是双方均未回应。

研究团队

这次「幽灵攻击」的实施者，是来自以色列本·古里安大学和美国佐治亚理工学院的研究人员。

△Ben Nassi

Ben Nassi是本·古里安大学的一名博士生，之前也曾在谷歌工作过一段时间。感兴趣的研究领域包括网络安全和物联网设备。

目前他在Cyber@BGU实验室工作，从事无人机、智能灌溉系统和可穿戴技术等课题的研究。

△Yisroel Mirsky

Yisroel Mirsky是佐治亚理工学院博士后研究员，同时也是以色列BGU网络安全研究中心的高级网络安全研究员。

他的主要研究方向包括在线异常检测、对抗性机器学习、区块链等。

而这并不是他们第一次攻击自动驾驶辅助系统。

今年早些时候，他们便用投影技术，在夜间的道路和路边的树上，投影出人和路标等图像，成功「忽悠」了搭载HW2.5的特斯拉Model X和搭载Mobileye 630设备的车辆。

而这一次的实验，是「幽灵攻击」的升级版，不再是长时间的将攻击图案放在可监测的位置，而是只让它们出现一瞬间，也同样达到了攻击的目的。

当然，他们也不是第一个做类似「幽灵攻击」的实验人员。

早在2016年，来自浙江大学、南卡罗来纳大学的研究人员，便利用无线电、声波和发光设备来欺骗甚至隐藏物体，让特斯拉的传感器无法发现它们。

当然，在真实生活中，类似是攻击、欺骗事件也是时有发生。

例如国外网友在驾驶特斯拉过程中，发现自动驾驶系统，竟然把雨天车辆尾灯在路上的反射光，识别成了路障。

还有今年6月，特斯拉Model 3在高速公路上，直接撞上了横躺的大货车……

那么，如果你是智能车的车主，是否遇到过诸如此类的「恐怖事件」？

欢迎在评论区分享你的故事。

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