对于像合作式连接与自动驾驶行业(CCAM)这样的行业来说,网络攻击带来的破坏效果可能是巨大的。从最不重要的到最糟糕的,例如可以提到的是车辆制造商声誉的损害、客户对采用CCAM的拒绝增加、工作时间的损失(直接影响欧洲的GDP)、物质损失、由于交通堵塞或传感器固件中恶意修改等原因导致的环境污染增加,以及最终对人类生命的巨大威胁,无论是驾驶员、乘客还是行人。
连接车辆很快将成为我们道路上的现实,带来新的服务和功能,但也带来技术挑战和安全威胁。为了克服这些风险,CARAMEL项目为新一代车辆开发了几种防黑客解决方案。
CARAMEL(基于人工智能的连接和自动驾驶汽车网络安全)是一个由欧洲联盟在地平线2020框架计划下共同资助的研究项目,是一个包括来自8个欧洲国家的15个组织以及3个韩国合作伙伴的项目联盟。该项目采用基于人工智能和机器学习技术的主动方法来检测和预防可能对自动驾驶和连接汽车的网络安全威胁。这种方法是基于四个基本支柱来解决的,即:自主移动、连接移动、电动移动和遥控车辆。本书从这些技术方向介绍了理论和成果。
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