3.攝像頭

　　雖然現在特斯拉5月份的致死事故還沒有最終確定原因，但是卡車的白色集裝箱對攝像頭帶來的「致盲」效果，正是劉健皓著手研究的切入點。不過對于攝像頭的干擾，并沒有直接在車上進行，而是將攝像頭拆下。

　　致盲攝像頭讓攝像頭致盲的手段是采用光源直射攝像頭（或者直射標定板，讓其反光射向攝像頭），其最終的效果取決于光源與攝像頭的距離，以及光源的強度。據劉健皓介紹，在距離攝像頭50cm的位置用200毫瓦的紅外線，可以讓攝像頭致盲40秒。如果距離增加，效果會遞減。如果光源過強，還會造成攝像頭直接被燒壞。

　　攝像頭被致盲的結果當然，距離50cm在現實生活中是無法對行駛過程中的車輛實現的，隨著距離的拉長，可以通過增加光源強度的方法，來造成致盲。而只要致盲2-3秒，對于開啟了自動行駛狀態的車來說，就很可能帶來嚴重的后果。

　　從硬件來說，攝像頭本身存在一個刷新頻率，如果刷新頻率夠高，則會讓致盲的效果減弱。

　　傳感器可以被欺騙，這說明了什么？

　　從前面的描述中其實可以看出，從傳感器入手來進行攻擊，其實并不是一個很容易實現的方式。

　　在提到的三種傳感器中，最容易實現的就是超聲波了。設備成本低，入手容易，一個充電寶就可以讓其保持工作，雖然有距離的限制，但是除了地庫之外，也可以通過跟車的方式來實現。而要致盲攝像頭，一方面是距離越遠效果越差，雖然只要致盲哪怕一秒鐘就可能會引起嚴重的后果，但是需要一場精心策劃，毫米波雷達更是如此。

　　之所以從傳感器入手，是因為360在研究自動駕駛過程中，巧合發現了傳感器接收到錯誤數據對系統的影響。不過，干擾傳感器并不是根本目的，劉健皓表示，「我們研究的還是自動駕駛，干擾傳感器只是想說明現階段自動駕駛的模型和算法還存在缺陷，需要去解決」。選擇Model S，也是因為Autopilot能夠在車輛停止時打開，便于試驗研究。目前特斯拉也已經與360聯系，雙方將共同研究這一問題。

　　傳感器被干擾之后系統得到錯誤的結果，從劉健皓的角度來看，一方面是傳感器本身沒有「彈性」機制，二則是在決策算法上，沒有進行容錯。以毫米波雷達為例，Model S毫米波雷達的頻率與波長都是被逆向得出，如果設置了彈性機制，頻率隨機，那么逆向的難度自然會加大；而從算法層面來說，目前Model S雖然進行了不同傳感器的數據融合，但是并沒有針對異常數據有分析過程。

　　在劉健皓去美國之前，車云菌在360的地下車庫觀看了他們對超聲波干擾的實時演示。除了錯誤的信息得到的錯誤判斷之外，其實還順帶發現了另外一個問題：

　　在正常狀態下，開啟Autopilo之后，如果車輛處于前進狀態，那么后方是否存在障礙物是不會影響車輛狀態。但是如果此時將干擾設備放在后方傳感器附近（實測3米左右就可以），那么車輛就會自動剎停。車輛倒車時，干擾前方超聲波傳感器可以得到同樣的效果。

　　倒車時干擾前方超聲波傳感器，Autopilot自動剎車造成這一結果的原因尚未得知，不過可以知道還是出在Autopilot系統本身的判斷機制上。

　　360和自動駕駛

　　很容易想到的一個問題是，360為什么開始研究自動駕駛了？在這點上，360攻防實驗室的想法和成立了Comma的黑客George Hotz相類似。

　　據劉健皓介紹，他們目前正在將一輛混合動力車改裝成自動駕駛車輛。不過實現的手段與目前其他團隊的方式有所不同。現在通過改裝車實現自動駕駛相關功能的，都是通過新增執行器的方式，讓執行器變成電子控制的。而執行器的技術則被一級供應商所壟斷。

　　劉健皓認為，如果要讓自動駕駛普及的話，那么可以通過軟件改裝的方式來實現。只要車輛的轉向、動力和剎車等控制是可以電控的，那么就可以而通過逆向執行器控制協議的方式，拿到控制權。而后在加裝傳感器，讓車輛變成具備L2輔助駕駛功能的車輛。

　　關于目前的改裝進度，劉健皓并沒有透露太多。從理論上來說，這個方式是可以實現的。雖然實際操作過程中會存在很多問題，比如逆向控制協議的過程，再比如他們需要對車輛的執行控制需要有很長時間的研究，不過這個方式也給汽車圈帶來了新的思路。

　　車云小結

　　聊到最后的時候，似乎「360要研究自動駕駛」這件事情比「干擾傳感器」更能引起車云菌的興趣。畢竟干擾傳感器這事兒的實現難度擺在那里。但是不可忽視的是，自動駕駛車的安全問題正是為人們所擔憂的。在傳感器之外，數據傳輸、V2X以及CAN總線架構，都是需要注意的節點。