仿真环境跟车2分钟，就让自动驾驶系统撞上马路牙子，攻破率超90%，多传感器融合系统都失效

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仿真环境跟车2分钟，就让自动驾驶系统撞上马路牙子，攻破率超90%，多传感器融合系统都失效

2020 年 10 月 17 日 量子位

鱼羊萧萧发自凹非寺
量子位报道 | 公众号 QbitAI

自动驾驶领域目前最强的MSF（多传感器融合）定位算法，再次被攻破了。

攻击之下，平均30秒内，正常行驶中的自动驾驶汽车就撞上了马路牙子：

不仅GPS被忽悠瘸，LiDAR、轮速计和IMU一起上都没能阻止。

并且，攻击算法的成功率竟然达到了90%以上。

连多传感器融合定位算法达到SOTA的百度Apollo，在仿真环境也中了招。

这项最新研究，来自加州大学尔湾分校（UCI），目前已发表在信息安全领域四大顶会之一的USENIX Security 2020上。

多传感器融合如何被忽悠？

GPS欺骗是目前常见的一种攻击手段，并且在智能手机、无人机、游艇，甚至特斯拉汽车上都能生效。

有调查显示，自2016年以来，在俄罗斯就发生过9883起GPS欺骗事件，影响了1311个民用船只系统。

不过，在自动驾驶业界，研究人员们通常认为多传感器融合（MSF）算法，能有效对抗GPS欺骗。

但加州大学尔湾分校的研究人员们却通过仿真环境测试发现，桥豆麻袋，这里面还有漏洞可以钻。

MSF方法安全性分析

研究人员通过实验分析发现，由于传感器噪声和算法误差等实际应用中存在的动态因素的影响，MSF会出现可信度相对降低的窗口期。

在此期间，GPS欺骗能够导致MSF输出的偏差呈指数级增长。

根据分析日志，研究人员发现，在这种情况下，LiDAR输入实际上变成了离群值，无法提供修正。

也就是说，被忽悠瘸了的GPS在某种程度上成了自动驾驶汽车定位的主导输入源，会导致多传感器交叉验证的机制失效。

研究人员称此为接管效应（take-off effect）。

FusionRipper攻击方法

基于接管效应，研究人员设计了名为FusionRipper的攻击方法，能够抓住接管漏洞出现的窗口期，对行驶中的自动驾驶车辆进行攻击。

攻击方式有两种：

其一，是车道偏离攻击。目的是让目标自动驾驶汽车向左或向右偏离车道，直至驶出路面。

其二，是错道攻击。目的是让目标自动驾驶汽车向左偏离，驶入逆向车道。

攻击一旦成功，造成的危险是显而易见的：撞上马路牙子，掉下公路悬崖，撞上对向来车……

需要说明的是，在这项研究中，研究人员假设攻击者可以发起GPS欺骗来控制目标车辆的GPS定位，导致受攻击的GPS接收机输出置信度高但实际误差大的位置信息。并且，攻击者可以在攻击过程中实时跟踪受害车辆的物理位置。

攻击方法具体分为两个阶段。

首先是漏洞分析。在这一阶段，攻击者开始GPS欺骗，并在MSF可信度下降的窗口期出现时，测量目标自动驾驶车辆的反馈信息来进行分析。

识别出窗口期之后，就进入攻击性欺骗阶段，即攻击者开始进行指数级欺骗，以触发接管效应，快速诱发出最大偏差。

FusionRipper有多猛

那么，这样的攻击算法，成功率有多少呢？

研究者们首先采用了6种真实世界里的传感器，在仿真环境中对FusionRipper进行评估，每次实验的时间为2分钟。

其中，攻击成功的结果分为偏离正常车道行驶、和驶入逆向车道两种。

也就是说，在2分钟内，如果攻击算法让车子偏离了车道、或是开到了逆向车道上，那么攻击就成功了。

如下图，两种攻击方式分别可以实现至少97%和91%的成功率。

也就是说，在FusionRipper的攻击下，跟车2分钟内，自动驾驶汽车就有97%的几率偏离车道行驶，91%的可能开到逆向车道。

不仅如此，与其他攻击算法对比的结果发现，FusionRipper甚至能完美攻击目前「最强的」自动驾驶算法。

在3种比较先进的MSF算法上，研究者们将FusionRipper和普通的随机攻击算法进行了对比测试。

下图是测试的结果，可以看见，在JS-MSF和ETH-MSF这两种自动驾驶算法上，普通的随机攻击还是很有用的，导致车辆偏离车道的成功率会比导致其逆向行驶的成功率更高。

然而，当普通的随机攻击算法遇上BA-MSF后，就「蔫了」，从图中显示的数据结果来看，成功让汽车偏离车道、或是逆向行驶的几率，只有3.7%和0.2%。

相对的，FusionRipper算法却依旧保持了强劲的势头。

即使在面对BA-MSF时，FusionRipper也有97%的几率让自动驾驶汽车偏离轨道。

事实上，由于这种算法对攻击参数的选择非常敏感，研究者们提出了一种离线方法，可以在实际攻击前选出高效的攻击参数。

当然，这让攻击条件本身也受到限制，攻击者需要拥有与受害者型号相同的自动驾驶车辆，也就是需要有相同的传感器组，攻击才能被完成。

如下图，测试结果表明，这种离线方法在攻击时，最终能成功实现偏离车道和发生逆行的概率都至少能达到80%以上。

听起来，这个漏洞后果很严重，不过研究者表示，能找到解决的办法。

这种攻击的根本原理，依旧是GPS信号欺骗。

如果利用现有的GPS信号欺骗检测技术（例如监控信号功率、基于多天线的信号到达角度检测、或基于密码认证的GPS基础架构），某种程度上可以进行防御，但这些现有技术，都无法完全解决问题。

从根本上来说，需要提高的是MSF的定位置信率，这是克服系统弱点的唯一方法，但尚不清楚目前何时能实现这样的突破。

不过，通过独立的定位源来交叉检查定位结果、减轻攻击，仍然是一个可行的方向，其中一种方法就是基于摄像头的车道检测。

当然，要实现这样的攻击，成本其实也并不低。

据作者介绍，硬件方面主要包括两个部分：价值在2500美元（约合1.7万人民币）左右的高端GPS spoofer，以及一辆能够实时跟车、精准定位目标车辆的自动驾驶车辆。

所以，研究者表示，文中提到这种攻击算法可能被应用的一种比较现实的情况，是攻击者是自动驾驶行业的竞争对手。

瞄准最强自动驾驶开源系统

不挑特斯拉，不选谷歌，团队这次专门挑了百度的Apollo下手，原因何在？

对此，论文一作、UCI在读博士生沈骏杰表示，选择Apollo的原因，其实比较现实：它的系统开源。

Apollo有着目前世界上最大的自动驾驶开源社区，影响范围广、便于研究。

当然，选择Apollo的原因也不仅于此。

百度Apollo MSF（BA MSF），刚好是生产级多传感器融合算法实现的经典案例。

这次用来实验的Apollo系统，已经通过了现实中厘米级精度的评估，不仅算法定位的方式非常先进，而且是基于MSF的定位算法中「最靓的仔」（SOTA）。

不仅如此，Apollo工程师此前也用实验证明，其自动驾驶系统可以通过多传感器融合等方式来防御GPS信号欺骗。

能带偏毫无防备的自动驾驶系统，那不算什么。

但，如果能拐跑这种自带防御能力的高级系统呢？

在这种情况下，Apollo就算是躺着也能「中枪」了：

研究团队的算法，直接就带偏了「多传感器融合」这一防御算法。

他们在实验时，特意将Apollo作为一个案例，并发现通过特定的GPD信号欺骗方式，可以让汽车在某些情况下发生大于10m以上的偏移，并且这种攻击成功率在90%以上。

作者表示，目前他们已经联系了29家自动驾驶公司，就这一新攻击算法进行了交流。在收到的回复里，已经有17家开始针对这个问题展开调查。其中有1家已经开始着手研发防御/缓解手段。

这种攻击有现实可行性吗？

百度Apollo也同样和研究团队进行了一系列沟通。

对于这项技术，Apollo官方回应，在接到研究报告的第一时间，出于对人身安全、无人车安全的极大重视，他们已经在现实环境中对实车进行了测试。

不过，与研究团队给出的仿真结果不同，Apollo的工程师发现FusionRipper对实车并没有影响。

Apollo方面还进一步进行了解释：无人车是软、硬件结合的产物。真正投入运营的车辆，无论是硬件设备还是软件系统，与实验室条件完全不同。

在实际测试，Apollo实车采用RTK GPS技术，该技术定位精度在厘米级别，远高于平常所用的GPS接收器的米级别精度。如果受到论文所假设的欺骗干扰，不能产生厘米级置信度的错误RTK。

如果试图欺骗GNSS接收机并产生错误的RTK结果，需要极高的硬件成本，对抗数十个卫星校验，以及车上双天线校验，理论上几乎不可能完成。最后，Apollo有多传感器融合和GPS伪造检测能力辅助识别欺骗。

另外，Apollo工程师指出，该项研究采用的Apollo MSF是2018版本，之所以能在仿真场景中攻击成功，是因为当时版本中的MSF并未实时将LiDAR等传感器数据与GNSS位置信息进行强校验。

而在最新的工程实践中，Apollo已经对此完成了优化。即使攻击者通过近距离长期尾随自动驾驶车辆，并持续发射GPS欺骗信号，导致无人车车载高精度接收机的所有信道都被欺骗，最终位置输出偏差，MSF也可以通过新增的相对稳定、不受外界干扰的激光定位作为观测值强校验，进行规避。

Apollo方面还建议，类似的硬件安全研究，应该在真实环境中进行进一步测试，以便最终落地工业。为此，Apollo未来也计划与各个高校建立合作。

说到底，把自动驾驶车辆忽悠瘸，本就不是攻防研究的本质目的。

挖掘现有方法背后的安全问题，让自动驾驶系统更加安全，才是相关研究的意义所在。

相信开放的技术交流、合作，也会让我们离更加安全的自动驾驶更进一步。

你说呢？

传送门：

项目链接：https://sites.google.com/view/cav-sec/fusionripper

— 完 —

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