自动驾驶如何防止黑客（黑客 自动驾驶）
本文目录一览：
- 1、安全隐患？自动驾驶技术新难关
- 2、汽车的自动驾驶系统会受到哪些外界因素的干扰？
- 3、自动驾驶汽车问世，它的安全性怎么样？
- 4、细思极恐，一旦自动驾驶普，如何防止黑客操控
- 5、自动驾驶真的安全吗？特斯拉已经被道路投影所欺骗
- 6、当自动驾驶车遇上黑客，我们只能坐以待毙吗？？
安全隐患？自动驾驶技术新难关
撰写｜方长
近日，天天汽车通过外媒渠道获悉一些互联网安全专家对于自动驾驶系统的安全性提出了安全警告，他们认为对于自动驾驶系统中的车道保持功能有可能会被黑客劫持，存在安全隐患。
自动驾驶功能可以大幅提高驾驶员驾驶车辆时的安全性与舒适度，例如自动车道保持功能可以辅助驾驶员控制前进路线，而最近有消息称某可控纯电动汽车的终端App上出现了不是自身车辆且遍布各地的车辆信息，更让人细思极恐的是这些汽车都可以通过一台手机上进行操作。
当黑客劫持车辆自动驾驶系统可以通过远程访问与物理访问两种方式，前者是指在汽车联网时对汽车应用程序进行入侵，从而控制行车电脑，而后者则是指进入车辆内对该车搭载的ECU进行代码植入，从而控制车辆。无疑这一问题的出现对于汽车自动驾驶技术又是一大考验，也是厂家需要攻克的又一大难题。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
汽车的自动驾驶系统会受到哪些外界因素的干扰？
难关1 恶劣天气
积雪覆盖道路时，会阻挡到车道的视线，但是车辆摄像头需要依靠车道才寻找道路。目前，研究人员还未找到解决该问题的方法，这也是为什么自动驾驶测试都在亚利桑那州和加利福尼亚州等气候温暖的地方进行。大雪、暴雨、大雾和沙尘暴会阻碍摄像头的视野，激光传感器发射出来的光束会被雪花反射，认为雪花是障碍物，雷达虽然不受此类天气干扰，但是其看不到自动驾驶车辆计算机所需的物体的形状，无法判断是什么物体。
密歇根大学MCity自动驾驶车辆测试实验室主任格雷·戈麦奎尔表示，研究人员正研究使用不同光束波长的激光传感器来穿过雪花看到物体。此外，研究人员也在研发各种软件，让车辆能够区分真正的障碍物、雪花、雨、雾以及其他状况。
难关2车道线和路沿
全球范围内的道路标记线都不同，有些地方甚至根本没有道路标记线，而且车道线也不是标准的，因此自动驾驶汽车需要学会如何在不同城市里驾驶。
有些地方没有路沿帮助车辆判断车道的宽度也是个麻烦，例如，有很多自动驾驶汽车在匹兹堡的工业“狭长地带”进行测试，该市在狭窄的车道上划线以标示车辆应该在何处停车。有时两条车道标记线相隔太远，而建筑物又离街道非常近，自动驾驶汽车如果停在车道线内会看不见十字路口的交通情况。
难关3 安全问题
在外界看来，自动驾驶虽然理想丰满，但却暗藏着许多安全问题，其一是数据采集问题，如碰到传感器损坏和路况信息采集困难情况，自动驾驶车辆会因决策失误造成交通事故；其二则是死亡蓝屏问题，即临时性网络中断造成系统故障，同样会造成车辆交通事故；其三则是黑客攻击问题。
此外，自动驾驶还依赖于智能汽车标准、智能交通体系和智能汽车法规成熟，其中智能汽车标准要求加快汽车行业为中心，信息、电子、交通和互联网等不同行业协同，来建设通用的软硬件接口和数据通信协议，智能交通体系则需通过智能汽车试点示范项目，铺设智能交通道路网，智能汽车法规则是要明确自动驾驶车辆事故后责任判定。
难关4 与人类驾驶员打交道
多年来，自动驾驶汽车都必须与不遵守交通规则的人类驾驶员打交道，他们会并排停车或是直接停到其他车辆前面。最近在匹兹堡发生了一起交通堵塞，当时一辆Argo自动驾驶汽车在右转时突然停下，因为它无法决定是否应该绕过一辆并排停放的送货卡车，最终被挡住了十字路口。
此外，人类驾驶员还会与其他驾驶员进行眼神接触，以确保他们看的方向是正确的，而自动驾驶汽车仍在研发该项技术。而且有些人还反感机器人，据报道，凤凰城附近的人们一直在骚扰Waymo的自动驾驶汽车。据《亚利桑那共和报》报道，在过去两年中，钱德勒郊区记录了至少21起案件，包括有人对着Waymo自动驾驶货车挥舞着枪，有人割破轮胎，向车扔石头等，甚至还有一辆Jeep车六次逼停了该货车。
自动驾驶汽车问世，它的安全性怎么样？
数字智能时代已经到来，数据成为企业创新发展的稀缺资源。数据驱动智能算法形成的大规模、个性化的生产服务能力，将深刻改变社会经济的方方面面，最终在制度和文化层面奠定数字时代特有的“品牌”。在这个过程中，我们会发现很难用现有的概念和标准来理解新的数字商务、产品和规则。
以上说法有些晦涩。举个简单的例子。自驾汽车和手动挡汽车哪个更安全？研究数据表明，从事故率的统计结果来看，成熟的自驾汽车比手动挡安全得多。根据特斯拉2018年发布的数据，特斯拉，每行驶334万英里就会发生一次事故或“撞车”事故，当自动驾驶仪失灵时，每行驶192万英里就会发生一次事故。根据美国，国家公路交通安全管理局(NHTSA)的数据，美国平均每49.2万英里就有一起车祸。简单地说，2018年自动驾驶汽车的事故率将比平均水平低至少三倍。随着自主驾驶技术的不断优化和提高(智能系统会从错误中学习)，自主车辆的事故率会更低。
基于以上统计，我们能确定自驾汽车在安全性上肯定胜过手动挡汽车吗？不一定。虽然自动驾驶汽车在事故率上明显是安全的，但由于智能系统的存在，数千辆智能汽车连接在一起成为一个巨大的汽车网络，创造了巨大的价值，但同时也存在被攻击和网络瘫痪的风险。相对于单辆车的驾驶风险，这其实是一个系统性的风险。作为一个旅行的计算终端，几乎不可避免的会受到网络病毒和黑客的攻击。传统汽车系统没有这种风险，传统汽车的安全问题是驾驶过程中的各种物理风险。相比之下，自主驾驶智能车的安全管理要复杂得多，涉及驾驶安全、物理系统安全、数据安全等多个维度。
与传统的自驾汽车相比，自驾汽车不仅改变了驾驶行为，而且改变了汽车安全和风险管理的标准和维度。从这个角度来看，自驾车和自驾车哪个更安全的问题，没有一个普遍的答案。由于它们的安全标准和风险维度不同，不同的安全指标存在巨大差异，不能一概而论。可见，面对智力发展带来的挑战和问题，我们不仅可以用现有的标准和概念来应对，更好的办法是积极学习、体验，建立新的认知和行动策略。
细思极恐，一旦自动驾驶普，如何防止黑客操控
他复制一份权限而且还可以屏蔽你的操作你觉得会怎么样这种问题还需要问吗？不过自动驾驶的汽车普及还早得。普通汽车都不是人人家庭都买得起,这自动化的汽车还太遥远。
自动驾驶真的安全吗？特斯拉已经被道路投影所欺骗
汽车的自动驾驶是未来的必然方向，但是和传统驾驶一样我们关心的还是安全，这种安全不仅仅是道路交通的安全，更多的还有来自于第三方的安全。因为我们都知道，自动驾驶的核心是来源于网络，而网络最可怕的就是来自于黑客的攻击，那么对于这方面的安全保护我们的自动驾驶有什么应对呢？
对于目前的情况来看，单从自动驾驶层面来看，特斯拉已经走在了前列，那么特斯拉的自动驾驶安全性又是如何呢？虽然曾经特斯拉自动驾驶出现过碰撞问题，但是对于网络科技为主的特斯拉对于黑客攻击的应对应该是不错的，毕竟他们的火箭都能上天了，但是实施却出人意料。
一名海外的大学生近日发布了一篇报道，并在名为《ADAS的幻影：驾驶员辅助系统的幻影攻击》的研究论文中指出了特斯拉的这一缺陷。文中指出，他们在一项测试中发现，投影到道路上的人的二维图像导致特斯拉Model X 放慢脚步。同样，在地面上投射假车道标记会使Model X暂时忽略道路的物理车道线，换句话说特斯拉的自动驾驶系统无法识别道路的真假情况，如果自动驾驶系统被黑客攻击，完全可以将车辆牢牢控制在黑客手中，感觉相当危险。
可能有人会说，我们可以直接通过人工驾驶介入，但是黑客攻击手法自然也会考虑到这一点，试问现在通过网络以及电脑进行控制的汽车会不会有可能由于黑客的攻击导致汽车拒绝人工驾驶的介入呢？很多专家认为这点是完全可以做到的，因此从目前的情况来看，自动驾驶技术面临的安全不仅仅在于碰撞等常规安全，而对于未来的网络攻击更要注意，毕竟随着科技的发展，安全系统的提升也要跟上，这才是可以面对未来的汽车安全。
总体来说，对于研究无人驾驶技术大家都是支持的，但是对于安全我们的无人驾驶技术也要全面升级，什么自动刹车都是基础，而如何营造一个无人驾驶的专用防火墙，如何提升网络安全才是未来无人驾驶安全的发展重点。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
当自动驾驶车遇上黑客，我们只能坐以待毙吗？？
这要看那时候的无人驾驶汽车发展到那种地步，无人驾驶一般都会有应急手动装置。想科幻片那些飞船那样，驾驶系统故障都会以手动驾驶
