自动驾驶汽车中最大的安全风险来自其传感器、软件和通信系统中的漏洞。这些风险可能会损害安全性、数据完整性和系统控制。 解决这些问题需要了解攻击者如何利用车辆技术堆栈中每一层的弱点。
一个关键风险是**传感器欺骗或操纵**。 自动驾驶汽车依靠摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器来感知周围环境。 攻击者可以使用物理或数字方法来破坏这些传感器。 例如，研究人员已经证明，投射红外光可以欺骗激光雷达检测到不存在的障碍物，从而导致车辆突然刹车。 同样，在道路标志上放置对抗性贴纸会使基于摄像头的物体检测系统感到困惑，导致错误分类（例如，将停车标志识别为限速标志）。 这些攻击绕过了传统的网络安全措施，因为它们直接针对硬件和感知算法。 开发人员必须实施跨传感器类型的冗余，并使用对对抗性输入具有鲁棒性的机器学习模型，以减少对任何单一数据源的依赖。
自动驾驶系统中的**软件漏洞**是另一个主要问题。 自动驾驶汽车在路径规划、物体检测和控制系统等组件上运行数百万行代码。 这些模块中的错误或不安全代码可能会被利用来控制车辆。 例如，车辆信息娱乐系统中的缓冲区溢出可能允许攻击者访问关键控制网络，如 CAN 总线。 空中下载 (OTA) 更新机制虽然方便，但如果未正确保护，也会带来风险。 受损的更新服务器可能会推送恶意固件，正如在假设的场景中看到的那样，攻击者模仿特斯拉的更新过程。 为了缓解这种情况，开发人员应采用安全的编码实践，进行严格的渗透测试，并将安全关键系统与安全性较低的组件（如娱乐系统）隔离。
最后，**通信系统攻击** 构成了重大风险。 车辆通常依靠车联网 (V2X) 网络、蜂窝连接和云服务来共享数据和接收导航更新。 未加密或身份验证不良的通信通道可能会被拦截或操纵。 例如，对 GPS 信号的中间人攻击可能会向车辆提供错误的定位数据，将其重定向到不安全的路线。 同样，托管地图数据的受损云服务器可能会将恶意指令注入到全车队导航系统中。 实施端到端加密、基于证书的身份验证以及针对网络流量的入侵检测系统可以降低这些风险。 此外，车辆应验证多个来源的数据一致性（例如，将 GPS 与惯性导航系统进行交叉检查），以便实时检测异常情况。 通过系统地解决这些层，开发人员可以构建更具弹性的自动驾驶系统。