仿真環境跟車2分鐘，就讓自動駕駛系統撞上馬路牙子，攻破率超90%，多傳感器融合系統都失效

魚羊 蕭蕭 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

自動駕駛領域目前最強的MSF（多傳感器融合）定位算法，再次被攻破了。

攻擊之下，平均30秒內，正常行駛中的自動駕駛汽車就撞上了馬路牙子：

不僅GPS被忽悠瘸，LiDAR、輪速計和IMU一起上都沒能阻止。

并且，攻擊算法的成功率竟然達到了90%以上。

連多傳感器融合定位算法達到SOTA的百度Apollo，在仿真環境也中了招。

這項最新研究，來自加州大學爾灣分校（UCI），目前已發表在信息安全領域四大頂會之一的USENIX Security 2020上。

多傳感器融合如何被忽悠？

GPS欺騙是目前常見的一種攻擊手段，并且在智能手機、無人機、游艇，甚至特斯拉汽車上都能生效。

有調查顯示，自2016年以來，在俄羅斯就發生過9883起GPS欺騙事件，影響了1311個民用船只系統。

不過，在自動駕駛業界，研究人員們通常認為多傳感器融合（MSF）算法，能有效對抗GPS欺騙。

但加州大學爾灣分校的研究人員們卻通過仿真環境測試發現，橋豆麻袋，這里面還有漏洞可以鉆。

MSF方法安全性分析

研究人員通過實驗分析發現，由于傳感器噪聲和算法誤差等實際應用中存在的動態因素的影響，MSF會出現可信度相對降低的窗口期。

在此期間，GPS欺騙能夠導致MSF輸出的偏差呈指數級增長。

根據分析日志，研究人員發現，在這種情況下，LiDAR輸入實際上變成了離群值，無法提供修正。

也就是說，被忽悠瘸了的GPS在某種程度上成了自動駕駛汽車定位的主導輸入源，會導致多傳感器交叉驗證的機制失效。

研究人員稱此為接管效應（take-off effect）。

FusionRipper攻擊方法

基于接管效應，研究人員設計了名為FusionRipper的攻擊方法，能夠抓住接管漏洞出現的窗口期，對行駛中的自動駕駛車輛進行攻擊。

攻擊方式有兩種：

其一，是車道偏離攻擊。目的是讓目標自動駕駛汽車向左或向右偏離車道，直至駛出路面。

其二，是錯道攻擊。目的是讓目標自動駕駛汽車向左偏離，駛入逆向車道。

攻擊一旦成功，造成的危險是顯而易見的：撞上馬路牙子，掉下公路懸崖，撞上對向來車……

需要說明的是，在這項研究中，研究人員假設攻擊者可以發起GPS欺騙來控制目標車輛的GPS定位，導致受攻擊的GPS接收機輸出置信度高但實際誤差大的位置信息。并且，攻擊者可以在攻擊過程中實時跟蹤受害車輛的物理位置。

攻擊方法具體分為兩個階段。

首先是漏洞分析。在這一階段，攻擊者開始GPS欺騙，并在MSF可信度下降的窗口期出現時，測量目標自動駕駛車輛的反饋信息來進行分析。

識別出窗口期之后，就進入攻擊性欺騙階段，即攻擊者開始進行指數級欺騙，以觸發接管效應，快速誘發出最大偏差。

FusionRipper有多猛

那么，這樣的攻擊算法，成功率有多少呢？

研究者們首先采用了6種真實世界里的傳感器，在仿真環境中對FusionRipper進行評估，每次實驗的時間為2分鐘。

其中，攻擊成功的結果分為偏離正常車道行駛、和駛入逆向車道兩種。

也就是說，在2分鐘內，如果攻擊算法讓車子偏離了車道、或是開到了逆向車道上，那么攻擊就成功了。

如下圖，兩種攻擊方式分別可以實現至少97%和91%的成功率。

也就是說，在FusionRipper的攻擊下，跟車2分鐘內，自動駕駛汽車就有97%的幾率偏離車道行駛，91%的可能開到逆向車道。

不僅如此，與其他攻擊算法對比的結果發現，FusionRipper甚至能完美攻擊目前「最強的」自動駕駛算法。

在3種比較先進的MSF算法上，研究者們將FusionRipper和普通的隨機攻擊算法進行了對比測試。

下圖是測試的結果，可以看見，在JS-MSF和ETH-MSF這兩種自動駕駛算法上，普通的隨機攻擊還是很有用的，導致車輛偏離車道的成功率會比導致其逆向行駛的成功率更高。

然而，當普通的隨機攻擊算法遇上BA-MSF后，就「蔫了」，從圖中顯示的數據結果來看，成功讓汽車偏離車道、或是逆向行駛的幾率，只有3.7%和0.2%。

相對的，FusionRipper算法卻依舊保持了強勁的勢頭。

即使在面對BA-MSF時，FusionRipper也有97%的幾率讓自動駕駛汽車偏離軌道。

事實上，由于這種算法對攻擊參數的選擇非常敏感，研究者們提出了一種離線方法，可以在實際攻擊前選出高效的攻擊參數。

當然，這讓攻擊條件本身也受到限制，攻擊者需要擁有與受害者型號相同的自動駕駛車輛，也就是需要有相同的傳感器組，攻擊才能被完成。

如下圖，測試結果表明，這種離線方法在攻擊時，最終能成功實現偏離車道和發生逆行的概率都至少能達到80%以上。

聽起來，這個漏洞后果很嚴重，不過研究者表示，能找到解決的辦法。

這種攻擊的根本原理，依舊是GPS信號欺騙。

如果利用現有的GPS信號欺騙檢測技術（例如監控信號功率、基于多天線的信號到達角度檢測、或基于密碼認證的GPS基礎架構），某種程度上可以進行防御，但這些現有技術，都無法完全解決問題。

從根本上來說，需要提高的是MSF的定位置信率，這是克服系統弱點的唯一方法，但尚不清楚目前何時能實現這樣的突破。

不過，通過獨立的定位源來交叉檢查定位結果、減輕攻擊，仍然是一個可行的方向，其中一種方法就是基于攝像頭的車道檢測。

當然，要實現這樣的攻擊，成本其實也并不低。

據作者介紹，硬件方面主要包括兩個部分：價值在2500美元（約合1.7萬人民幣）左右的高端GPS spoofer，以及一輛能夠實時跟車、精準定位目標車輛的自動駕駛車輛。

所以，研究者表示，文中提到這種攻擊算法可能被應用的一種比較現實的情況，是攻擊者是自動駕駛行業的競爭對手。

瞄準最強自動駕駛開源系統

不挑特斯拉，不選谷歌，團隊這次專門挑了百度的Apollo下手，原因何在？

對此，論文一作、UCI在讀博士生沈駿杰表示，選擇Apollo的原因，其實比較現實：它的系統開源。

Apollo有著目前世界上最大的自動駕駛開源社區，影響范圍廣、便于研究。

當然，選擇Apollo的原因也不僅于此。

百度Apollo MSF（BA MSF），剛好是生產級多傳感器融合算法實現的經典案例。

這次用來實驗的Apollo系統，已經通過了現實中厘米級精度的評估，不僅算法定位的方式非常先進，而且是基于MSF的定位算法中「最靚的仔」（SOTA）。

不僅如此，Apollo工程師此前也用實驗證明，其自動駕駛系統可以通過多傳感器融合等方式來防御GPS信號欺騙。

能帶偏毫無防備的自動駕駛系統，那不算什么。

但，如果能拐跑這種自帶防御能力的高級系統呢？

在這種情況下，Apollo就算是躺著也能「中槍」了：

研究團隊的算法，直接就帶偏了「多傳感器融合」這一防御算法。

他們在實驗時，特意將Apollo作為一個案例，并發現通過特定的GPD信號欺騙方式，可以讓汽車在某些情況下發生大于10m以上的偏移，并且這種攻擊成功率在90%以上。

作者表示，目前他們已經聯系了29家自動駕駛公司，就這一新攻擊算法進行了交流。在收到的回復里，已經有17家開始針對這個問題展開調查。其中有1家已經開始著手研發防御/緩解手段。

這種攻擊有現實可行性嗎？

百度Apollo也同樣和研究團隊進行了一系列溝通。

對于這項技術，Apollo官方回應，在接到研究報告的第一時間，出于對人身安全、無人車安全的極大重視，他們已經在現實環境中對實車進行了測試。

不過，與研究團隊給出的仿真結果不同，Apollo的工程師發現FusionRipper對實車并沒有影響。

Apollo方面還進一步進行了解釋：無人車是軟、硬件結合的產物。真正投入運營的車輛，無論是硬件設備還是軟件系統，與實驗室條件完全不同。

在實際測試，Apollo實車采用RTK GPS技術，該技術定位精度在厘米級別，遠高于平常所用的GPS接收器的米級別精度。如果受到論文所假設的欺騙干擾，不能產生厘米級置信度的錯誤RTK。

如果試圖欺騙GNSS接收機并產生錯誤的RTK結果，需要極高的硬件成本，對抗數十個衛星校驗，以及車上雙天線校驗，理論上幾乎不可能完成。最后，Apollo有多傳感器融合和GPS偽造檢測能力輔助識別欺騙。

另外，Apollo工程師指出，該項研究采用的Apollo MSF是2018版本，之所以能在仿真場景中攻擊成功，是因為當時版本中的MSF并未實時將LiDAR等傳感器數據與GNSS位置信息進行強校驗。

而在最新的工程實踐中，Apollo已經對此完成了優化。即使攻擊者通過近距離長期尾隨自動駕駛車輛，并持續發射GPS欺騙信號，導致無人車車載高精度接收機的所有信道都被欺騙，最終位置輸出偏差，MSF也可以通過新增的相對穩定、不受外界干擾的激光定位作為觀測值強校驗，進行規避。

Apollo方面還建議，類似的硬件安全研究，應該在真實環境中進行進一步測試，以便最終落地工業。為此，Apollo未來也計劃與各個高校建立合作。

說到底，把自動駕駛車輛忽悠瘸，本就不是攻防研究的本質目的。

挖掘現有方法背后的安全問題，讓自動駕駛系統更加安全，才是相關研究的意義所在。

相信開放的技術交流、合作，也會讓我們離更加安全的自動駕駛更進一步。

你說呢？

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項目鏈接：https://sites.google.com/view/cav-sec/fusionripper

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