Tesla: Seus carros foram atacados por hackers!

hackersOs hackers conseguiram “enganar” muitos carros da Tesla para aumentar sua velocidade em 50 quilômetros por hora. Em particular, os pesquisadores tentaram enganar o sistema de câmeras MobilEye EyeQ3 de um carro, alterando o sinal que representa o limite máximo de velocidade na berma da estrada, de maneira que uma pessoa que dirige por perto quase nunca percebe.Carros Tesla

O resultado dessa pesquisa, conduzida pela McAfee, é outra prova de que o aprendizado de máquina pode destruir sistemas de direção autônomos, colocando assim um desafio de segurança para aqueles que pretendem comercializar a tecnologia.

Dois membros da equipe de pesquisa avançada de ameaças da McAfee, Steve Povolny e Shivangee Trivedi, disseram que os sistemas de câmeras do MobilEye EyeQ3 “leem” os sinais de limite de velocidade e alimentam as informações com características de direção autônoma, como Sistema de controle de velocidade Tesla.

Os pesquisadores colocaram uma placa no limite de velocidade que mostra um adesivo tão pequeno que passa despercebido. A câmera “leu” que o sinal mostrava um limite de velocidade máxima de 85 em vez de 35, com o resultado de que o modelo Tesla Model X 2016 e o ​​modelo S do mesmo ano aumentaram sua velocidade em 50 quilômetros por hora.Carros Tesla

Dessa maneira, está comprovado que os sistemas de aprendizado de máquina podem ser invadidos e “enganados” em situações críticas e perigosas. Em 2019, os hackers conseguiram enganar um carro da Tesla para transformá-lo na pista errada, colocando adesivos na estrada para manipular os algoritmos de aprendizado mecânico do carro. À medida que os sistemas autônomos proliferam, o problema se estende aos algoritmos de aprendizado de máquina muito além dos veículos. Um estudo de março de 2019 mostrou que os sistemas de aprendizado de engenharia médica foram “enganados” a fornecer diagnósticos ruins.

A pesquisa da McAfee ficou conhecida por Tesla e MobilEye EyeQ3. Tesla, no entanto, se recusou a comentar, após uma solicitação da MIT Technology Review. No entanto, ele disse que reconheceu as descobertas da McAfee e não pretendia resolver o problema dessa geração de hardware. Um porta-voz da Mobileye minou a investigação dizendo que o sinal modificado poderia “enganar” a pessoa a ler 85 em vez de 35. A empresa não acha que trapacear na câmera é um ataque e também disse que, apesar do papel A câmera é reproduzida no “controle de cruzeiro” de Tesla, não foi projetada para direção autônoma.

Um porta-voz da Mobileye disse que a tecnologia autônoma não seria apenas baseada na sensação, mas seria apoiada por uma variedade de outras tecnologias e dados, como o mapeamento de multidões, para garantir a confiabilidade das informações recebidas dos sensores da câmera e fornecer mais segurança.MobilEye EyeQ3

Desde então, a Tesla decidiu incorporar câmeras proprietárias em seus modelos de carros mais recentes, enquanto a MobilEye EyeQ3 lançou várias novas versões de suas câmeras, que nos testes iniciais não pareciam propensas a esse ataque. Por fim, Povolny disse que ainda há um grande número de carros Tesla que trabalham com hardware vulnerável, enquanto observa que os carros Tesla que possuem a primeira versão do hardware não podem ser atualizados com o hardware mais recente.