Forscher haben Tesla kürzlich im Labor getestet und die Ergebnisse zeigten, dass die Sensoren der autonomen Fahrfunktion unter bestimmten Bedingungen „getäuscht“ und „blind“ werden können, was gewisse Sicherheitsrisiken birgt. Tesla antwortete jedoch, dass die Testmethode in der realen Welt nicht anwendbar sei und die Fahrsicherheit des Fahrers dadurch nicht beeinträchtigt werde. Die halbautonome Fahrfunktion „Autopilot“ von Tesla steht im Rampenlicht, seit sich am 7. Mai dieses Jahres der erste Todesfall bei einem autonomen Tesla-Fahrer ereignete. Zusätzlich zu den offiziellen US-Untersuchungen versuchen zahlreiche Forscher, Fehler in Teslas Autopilot-Funktion zu finden. Laut Automotive Fashion ist es Forschern der University of South Carolina, der Zhejiang University und Technikern von Qihoo 360 endlich gelungen, die Sensoren der selbstfahrenden Technologie von Tesla auszutricksen. Berichten zufolge veröffentlichte das Team auf der jährlichen Hackerkonferenz Defcon Einzelheiten des Tests, der zeigte, dass sie in bestimmten Situationen Teslas Autopilot-Sensoren und andere Funktionen austricksen konnten, um die Autopilot-Funktion „blind“ zu machen, was bei hoher Geschwindigkeit zu einem Unfall führen konnte. Das Forschungsteam räumte jedoch auch ein, dass ihre Methode, Teslas Autopilotsystem zu stören und zu verwirren, in der realen Welt möglicherweise nicht durchführbar sei. Erstens täuschte das Team die Sensoren, indem es sie an einem stehenden Auto testete, und zweitens waren einige der bei den Tests verwendeten Geräte sehr teuer. Mithilfe handelsüblicher Geräte wie Lampen, Radios und Schallsendern gelang es den Forschern jedoch, Teslas Sensoren zu täuschen. So dachten die Sensoren beispielsweise, es sei ein Hindernis vor ihnen, obwohl in Wirklichkeit keines da war. Forscher versuchten, die Ultraschall- und Radarsensoren sowie die Kameras des Tesla Model S zu hacken, stellten jedoch letztendlich fest, dass der Angriff nur auf eine Weise zu einem Unfall bei hoher Geschwindigkeit führen konnte. Berichten zufolge verwendeten die Forscher einen 90.000 Dollar teuren Signalgenerator und einen VDI-Frequenzmultiplikator (Virtual Device Interface), um Teslas Radarsystem zu stören. Wenn diese Geräte eingeschaltet oder direkt vor einem Tesla-Auto platziert werden, werden die Sensoren der Autopilot-Funktion von Tesla „blind“. Die Forscher sagen, dass es möglich sei, autonome Fahrfunktionen auf diese Weise bei hohen Geschwindigkeiten zu stören, es sei jedoch einiger Aufwand erforderlich. Ein anderer Techniker, der mit dem Forschungsprojekt und der Autopilot-Funktion von Tesla vertraut ist, äußerte jedoch eine andere Meinung. Er glaubte, dass die Methode des Versuchsteams nicht durchführbar sei. Darüber hinaus störte das Forschungsteam im Experiment die Kamera, indem es die Lichtquelle nur wenige Meter vor der Kamera platzierte. Das Team hat außerdem eine Möglichkeit gefunden, Kurzwellensensoren zu stören, die für Teslas automatische Park- und „Standby Summon“-Funktionen von entscheidender Bedeutung sind. Mithilfe eines Arduino-Computers, der eine bestimmte Spannung erzeugt, und eines Ultraschallwandlers, der elektrische Energie in Schallwellen umwandelt, gelang es den Forschern, Teslas Sensoren aus einer Entfernung von mehreren Metern auszutricksen und ihnen vorzutäuschen, dass sich vor ihnen ein Hindernis befände, obwohl in Wirklichkeit keines vorhanden war. Welche Folgen hätte ein auf diese Weise durchgeführter böswilliger Angriff? Das Model S kann nicht am ausgewählten Ort parken. Darüber hinaus verwendeten die Forscher schallabsorbierenden Kunststoff, um einige Hindernisse einzuhüllen, sodass die Hindernisse vor den Tesla-Sensoren erfolgreich unsichtbar wurden. In der realen Welt verfügen Kriminelle jedoch möglicherweise nur über sehr begrenzte Möglichkeiten, Teslas oder andere Fahrzeuge mit diesen beiden Methoden anzugreifen. Schließlich bestätigte das Forschungsteam, dass die Verwendung von Lasern oder LEDs, die direkt auf die Kamera von Tesla gerichtet sind, die Kamera blind machen kann. Laser können Kameras dauerhaft beschädigen, doch letztlich wird diese Methode wahrscheinlich nicht ausreichen, um einen Tesla mit Autopilot aus der Bahn zu werfen. Wenn die Kameras des Model S durch irgendetwas gestört werden, wird die Autopilot-Funktion deaktiviert und der Fahrer muss die Kontrolle über das Fahrzeug wieder übernehmen. Tesla hingegen stört die Erkenntnis des Forschungsteams nicht. Ein Tesla-Sprecher antwortete: „Tesla ist bereit, mit Sicherheitsexperten zusammenzuarbeiten, um potenzielle Schwachstellen in unseren Produkten zu entdecken und zu beheben. Wir schätzen die harte Arbeit und die engagierten Tests der Angriffssensoren durch Xu und ihr Forschungsteam. Wir haben mit Xus Team kommuniziert, glauben aber, dass es für uns schwierig ist, die Bedingungen im Labor in der realen Welt zu reproduzieren, und diese Methoden stellen keine Sicherheitsbedrohung für Tesla-Fahrer dar.“ Xu und ihr Forschungsteam sind jedoch der Ansicht, dass Tesla seine Forschungsergebnisse ernster nehmen sollte. „Ich möchte nicht den Eindruck erwecken, dass der Himmel einstürzt und man die Autopilot-Funktion nicht nutzen sollte“, sagte Xu. „Diese Angriffe erfordern einige Fähigkeiten, aber einige Fanatiker werden diese Methoden wahrscheinlich nutzen, um Personen- oder Sachschäden zu verursachen. Insgesamt hoffen wir, dass die Menschen daraus lernen und die Zuverlässigkeit der Sensoren verbessern können. Wir können uns nicht einfach auf Tesla verlassen, ohne uns um unsere eigene Sicherheit zu kümmern.“ Als Gewinner des Qingyun-Plans von Toutiao und des Bai+-Plans von Baijiahao, des Baidu-Digitalautors des Jahres 2019, des beliebtesten Autors von Baijiahao im Technologiebereich, des Sogou-Autors für Technologie und Kultur 2019 und des einflussreichsten Schöpfers des Baijiahao-Vierteljahrs 2021 hat er viele Auszeichnungen gewonnen, darunter den Sohu Best Industry Media Person 2013, den dritten Platz beim China New Media Entrepreneurship Competition Beijing 2015, den Guangmang Experience Award 2015, den dritten Platz im Finale des China New Media Entrepreneurship Competition 2015 und den Baidu Dynamic Annual Powerful Celebrity 2018. |
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