特斯拉自动驾驶系统安全研究：远程操控与攻击漏洞剖析

本研究论文《Experimental Security Research of Tesla Autopilot》由腾讯科恩安全实验室（Keen Security Lab）进行，针对特斯拉车辆的自动驾驶系统（Autopilot）进行深入的安全研究，并连续在2017年和2018年的Black Hat USA大会上分享了相关成果。研究的重点集中在特斯拉自动驾驶电子控制单元（APE，软件版本18.6.1）的底层权限上。 论文首先介绍了背景，探讨了自动驾驶技术的快速发展及其潜在安全挑战。研究团队利用了APE的根级权限，对汽车控制器局域网（CAN Bus System）进行深入分析，特别是AEP2LB_CAN模块，这一部分涉及到了车辆通信协议的关键部分，通过CAN消息实现对车辆控制系统的远程操控。 在实验中，研究人员成功实现了无接触式远程控制转向系统，这是通过分析并利用CAN消息中的控制信息来实现的。他们优化了一种算法，生成对抗性示例（digital adversarial examples），针对那些完全依赖于摄像头数据做出决策的功能，如雨刮器和车道识别。通过这些优化后的攻击，他们在物理世界中成功地实施了对抗性示例攻击，这显示了潜在的安全漏洞。 对于车道检测功能，研究者发现了当车辆处于自动驾驶模式（Autosteer mode）时可能存在的一种高风险设计弱点。他们详细描述了车道检测器的实现细节，包括如何伪造或消除车道信息，以达到欺骗自动驾驶系统的目的。这种攻击可能对行车安全构成严重威胁。 论文结论部分总结了研究发现的重要性和对未来安全措施的建议，强调了在自动驾驶系统中确保安全性和鲁棒性的紧迫性。最后，引用了相关的研究文献，并在附录中提供了进一步的技术细节和实验步骤。 这篇论文揭示了特斯拉Autopilot系统中的关键安全漏洞，并展示了黑客可能利用这些漏洞进行恶意操控的可能性。这对于汽车行业和自动驾驶技术的发展具有重要的警示作用，也提出了加强安全防护和改进设计的迫切需求。