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目前，一些新開發(fā)的算法已經(jīng)能夠用于檢測網(wǎng)絡(luò)異常情況，包括入侵檢測系統(tǒng)、惡意軟件防御和行為分析等。

僅僅在十年之前，汽車產(chǎn)業(yè)還在使用一些功能匱乏的處理器，它們只能使用行業(yè)標準總線來實現(xiàn)一些基礎(chǔ)性的功能。而當今汽車配備的SoC （System-on-Chip）功能設(shè)計已經(jīng)有了顯著提升，能夠執(zhí)行的工作也大大增多。自動駕駛汽車若要在此基礎(chǔ)上更進一步，將需要足夠強大的處理能力，來根據(jù)感知輸入內(nèi)容做出重要決策。

但在增加復雜性的同時，脆弱性也會隨之升高。兩年前，安全研究人員Charlie Miller 和Chris Valasek演示了如何通過互聯(lián)網(wǎng)連接遠程攻擊一輛Jeep切諾基。二人通過遠程攻擊，能夠使車輛在公路上癱瘓。他們的一系列實驗表明，黑客如果能通過有線連接或互聯(lián)網(wǎng)連接的方式進入豐田Prius、福特Escape和Jeep切諾基等車型，就能轉(zhuǎn)動方向盤、實施剎車或使剎車失靈、甚至能控制部分車輛的油門。

Miller和Valasek攻擊演示利用的是車輛的一些基礎(chǔ)性自動駕駛功能。例如，他們利用豐田的防撞系統(tǒng)對Prius實施剎車；利用Jeep的巡航控制功能來實施加速；利用Jeep的自動停車系統(tǒng)，讓車輛誤認為正在進行自動停車，從而能夠轉(zhuǎn)動方向盤，而實際上，車輛當時正在以80英里/小時的速度行駛。

換句話說，這些攻擊都需要依靠由車載計算機控制的一些功能。從理論上說，可以利用自動駕駛汽車的所有功能來實施攻擊，因為其所有控制系統(tǒng)均由計算機控制。

本文將概述汽車廠商如何利用一種新的運算技術(shù)——機器學習來保護自動駕駛汽車的安全。這些系統(tǒng)已經(jīng)開始在信息安全方面扮演重要角色，一些新開發(fā)的算法已經(jīng)能夠用于檢測網(wǎng)絡(luò)異常情況，包括入侵檢測系統(tǒng) （Intrusion DetectionSystems，IDS）、惡意軟件防御和行為分析等。機器學習系統(tǒng)對于自動駕駛技術(shù)的實現(xiàn)發(fā)揮著基礎(chǔ)性的作用，而對于車輛和駕駛者的安全保護，也將扮演重要角色。

潛在攻擊方向

黑客將如何確定目標自動駕駛汽車？惡意指令可能有多種不同來源，車輛配件將是一個主要的風險來源：所有現(xiàn)代汽車中都具有ODB-II端口，加州大學圣迭戈分校的安全研究人員利用它插入了一個聯(lián)網(wǎng)裝置，成功為遠程攻擊者提供了攻擊車內(nèi)最敏感系統(tǒng)的侵入點。

如今這種風險正在逐漸增加。由于消費者不常使用ODB-II端口，更多的現(xiàn)代車輛開始配備USB端口和藍牙等技術(shù)，這導致與汽車配件進行通信變得非常簡單，因而增加了惡意軟件在不經(jīng)意間入侵車輛的風險。

還可能從外部攻擊自動駕駛汽車。V2V通信正在逐漸成為汽車廠商為現(xiàn)代車輛配備的一項標準功能，它能夠在道路上實現(xiàn)車輛彼此間的通信，可用于分享交通流量、前方事故或惡劣天氣等數(shù)據(jù)。這類通信通道是自動駕駛汽車系統(tǒng)進行導航和控制的重要數(shù)據(jù)來源，但也會使車輛變得更容易受到攻擊或跟蹤。

機器學習如何保護自動駕駛汽車

與機器學習在其他方面的應(yīng)用一樣，若要部署用于抵御自動駕駛汽車安全風險的人工智能，首先要收集和存儲正確的數(shù)據(jù)。如果使用能存儲和分析日志的平臺來監(jiān)控車輛內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)，那么車輛將能自行檢測到惡意活動，并抵御攻擊，或者至少能提醒駕駛者，減輕攻擊可能產(chǎn)生的影響。

以安全防護中廣泛使用的Elasticsearch為例——這種搜索引擎使用的就是一種能夠存儲和分析日志的高效平臺。下圖展示了汽車用戶日志將如何流入Elasticsearch 數(shù)據(jù)庫，并在其中接受針對潛在攻擊的運算檢測。

在對自動駕駛汽車完成用于收集和存儲用戶日志的配置之后，機器學習就將開始參與所有異常情況的檢測。攻擊檢測模型是一種能夠通過互聯(lián)網(wǎng)連接或車載端口對從外部世界接收的信號和服務(wù)數(shù)據(jù)進行分析的平臺。這類算法可用于檢測惡意軟件活動、通信行為或反常指令，比如當汽車在公路上行駛時啟動停車模式。

由于車輛網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)只需負責一方面的工作，不像標準的計算機網(wǎng)絡(luò)需要接收多樣化的用戶輸入內(nèi)容，所以與典型的計算機網(wǎng)絡(luò)相比，汽車的數(shù)字通信更容易預測。因此，可以采取無督導機器學習 （unsupervised machinelearning） 等手段來訓練一種算法，用于更加準確和簡便地區(qū)分惡意攻擊與“正常駕駛行為”，使車輛能夠防御攻擊或提醒駕駛者。

案例研究：機器學習能夠檢測和阻止攻擊

Miller與Valasek開發(fā)的反黑客解決方案是車輛系統(tǒng)中“學習與防御”裝置的一個范例。該裝置是為具有某些自動駕駛功能的車輛配備的入侵檢測系統(tǒng)。

這種裝置以一個恩智浦（NXP）通用微控制器為基礎(chǔ)，通過一塊線路板插入ODB-II端口。在車輛行駛的最初數(shù)分鐘里，它將以觀察模式運行，從而能采集車輛的典型數(shù)據(jù)。之后，它將切換到檢測模式，監(jiān)控系統(tǒng)中的異常情況，比如反常的洪流信號（flood signal）或命令等。如果發(fā)現(xiàn)“不良”信號，它就會使車輛進入“緩慢行駛模式”（limp mode）——關(guān)閉網(wǎng)絡(luò)，并禁用助力轉(zhuǎn)向 （power steering） 和車道輔助功能，直到車輛重新啟動。

發(fā)現(xiàn)異常情況后，可能觸發(fā)兩種不同的動作：防御和警告。

“防御”模塊用于“告知”車輛忽略那些惡意命令，并可用于阻止企圖使用相同手段的攻擊者?！熬妗蹦K用于實時發(fā)送（或顯示）通知，讓駕駛者能夠采取相應(yīng)對策，或?qū)⒐羟闆r自動報告給主管機構(gòu)，可通過安裝到車內(nèi)的儀表板來擴展該模塊。

總體上看，汽車的數(shù)字通信遠比通常的計算機網(wǎng)絡(luò)容易預測，對于車輛信息安全來說，這一點非常有利。在汽車世界里，由于信號的變動不大，所以出現(xiàn)異常情況時可能會非常明顯。

向5G數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的過渡，加上云服務(wù)流程的靈活性，為利用機器學習保護自動駕駛汽車奠定良好基礎(chǔ)，使車輛能夠在幾毫秒之內(nèi)檢測到威脅并做出響應(yīng)。

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