LIFESTYLE

Les voitures autonomes vulnérables au piratage par laser

septembre 16, 2015 16:52, Last Updated: octobre 26, 2015 20:21
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Les voitures autonomes n’appréhendent pas le monde de la même manière que les humains. Pour leur navigation, elles utilisent un système de lumière et de radar, appelé LIDAR (Light detection and Randing). Cette technologie utilise un laser de détection pour récupérer les données de l’environnement et construire une carte 3D du monde en lieu et place d’un champ visuel.

Comme tous les systèmes informatiques, les voitures autopropulsées sont vulnérables aux attaques réseaux. Des pirates informatiques pourraient altérer le système de commande, en trompant les capteurs des véhicules. Ces derniers pourraient par exemple considérer qu’un véhicule est très proche alors qu’il ne l’est pas en réalité, ce qui pourrait créer le chaos sur les routes. Beaucoup avaient déjà accepté ce risque mais voilà qu’une nouvelle menace potentielle fait son apparition !

Cette semaine, le monde a en effet été témoin d’une nouvelle vulnérabilité particulière liée aux véhicules sans chauffeur : les objets fantômes. Le chercheur en sécurité Jonathan Petit a réussi à simuler la présence d’une voiture, d’un piéton, ou d’un mur dans la carte 3D d’un LIDAR, faisant ainsi croire au système autonome que des objets fantômes étaient devant lui. Pour cela, le chercheur a utilisé un simple laser et un générateur d’impulsion qui lui ont coûté la modique somme de soixante dollars. Le dispositif permet de simuler la présence d’objets dans un rayon de 350 mètres, ou de simuler la présence de plusieurs objets simultanément.

« C’est vraiment comme une sorte de pointeur laser. Et vous n’avez pas besoin du générateur d’impulsion au moment de mener l’attaque », précise-t-il à Spectrum. Jonathan Petit présentera tous les détails de son dispositif à la conférence de sécurité Blackhat au mois de novembre.

Avant l’arrivée massive des voitures auto-conduites sur le marché commercial, les fabricants devront donc trouver le moyen d’assurer que des adolescents espiègles ou mal intentionnés, armés de pointeurs lasers ne pourront pas provoquer d’embouteillage, voire pire.

Plusieurs mesures pour contrer ces potentielles manipulations ont déjà été proposées. Les concepteurs de voitures auto-conduites, qui gardent jalousement le secret sur leurs progrès techniques, ont probablement comblé certaines de ces failles.

« Une autre solution consisterait à utiliser plusieurs lidars. Si l’objet n’apparaît que dans un seul LIDAR et que vous ne le percevez pas avec le second, alors le système pourrait ignorer l’objet fantôme », propose Ryan Gerdes, chercheur à l’Université d’État de l’Utah, et spécialiste en test de technologie de conduite autonome.

Dans la mesure où les objets fantômes générés par les lasers sont plus proches d’un panneau 2D que d’un hologramme détaillé, un capteur supplémentaire, voire deux règleraient le problème.

Mais les Lidars coûtent chers — ceux de Velodyne, utilisés par Google coutent 70 000 $ pièce — et la multiplication du nombre de capteurs par véhicule pourrait mettre en péril l’attrait commercial. Une solution plus pratique consisterait à créer un système de filtre : qui bloquerait les fréquences des lumières produites par les pointeurs laser — avec un peu de chance, dans une bande de fréquence très réduite.

Un système sensoriel plus robuste consisterait en l’ajout de caméras stéréoscopiques en plus du Lidar — à l’image de VisLab, dans ses tests de véhicules autonomes expérimentaux — mais les caméras et le système logiciel permettant d’intégrer les canaux de données disparates, ont un coût très élevé. Le montant astronomique nécessaire pour garantir un système de conduite sécurisé sans chauffeur sera un casse-tête que les constructeurs automobiles devront inévitablement affronter.

« Ils doivent absolument tenir compte de ces critiques. Leurs véhicules autonomes ne sont pas de simples cybers voitures, ce sont des systèmes cyber-physiques », justifie Gerdes. « Ces systèmes doivent mieux connaître leur environnement. Si ce n’est pas les cas, peut importe la qualité d’analyse de leurs fabuleux algorithmes, on aura des accidents ».

Les systèmes autonomes peuvent également apprendre des systèmes anticollision existant, qui permettent de suivre la vitesse et la distance des objets autour d’un véhicule, et d’ignorer les objets qui apparaissent comme par magie.

« Rien ne se passe lorsqu’un objet apparaît brusquement, sortant de nul part, car ce n’est pas un objet réel [pour le système d’évitement de collision]», apprécie Gerdes.

Quelque soit les contre-mesures adoptées par les constructeurs automobiles dans leurs futurs systèmes d’auto-conduite — prévus pour très bientôt, dans moins de cinq ans pour Google — les premiers produits commerciaux coûteront probablement une bagatelle, comme ce fut le cas pour la première voiture électrique de Tesla. Cependant, peu importe la disponibilité de ces voitures autonomes, le conducteur moyen ne mettra pas la main dessus avant longtemps.

Version originale : Laser Pointer Can Make Self-Driving Cars Hallucinate Objects That Aren’t There

 

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