L4自動駕駛漏洞：感知算法可能無法避開人造3D惡意障礙物
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此項研究題為《對攝像頭和激光雷達都不可見：物理世界攻擊下的基于多傳感器融合的自動駕駛感知安全》（Invisible for both Camera and LiDAR: Security of Multi-Sensor Fusion based Perception in Autonomous Driving Under Physical-World Attacks），已正式發表在計算機安全四大頂會之一IEEES&P2021。該研究團隊來自加州大學爾灣分校（UCIrvine），專攻自動駕駛和智能交通的研究。
國際自動機工程師學會將自動駕駛從L1到L5分成了五個等級，L5是最高級的全自動化，L4級則是高度自動化，由機器接管全部操作，人不需要對所有的系統請求做出回答。有個關于L4級自動駕駛的戲說：看起來很像L5，但用戶手冊寫了一長串免責聲明，核心思想是這也不行，那也不行。
為了評估這一漏洞的嚴重性，研究者設計了MSF-ADV攻擊，它可以在給定的基于多傳感器融合的無人車感知算法中自動生成上述的惡意的3D障礙，研究者的這個設計可提升攻擊的有效性、魯棒性、隱蔽性和現實生活中的可實現性。
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