360汽车信息安全干扰传感器的“N”种方法

之所以从传感器入手，是因为360在研究自动驾驶过程中，巧合发现了传感器接收到错误数据对系统的影响。不过，干扰传感器并不是根本目的，刘健皓表示，「我们研究的还是自动驾驶，干扰传感器只是想说明现阶段自动驾驶的模型和算法还存在缺陷，需要去解决」。选择Model S，也是因为Autopilot能够在车辆停止时打开，便于试验研究。目前特斯拉也已经与360联系，双方将共同研究这一问题。

传感器被干扰之后系统得到错误的结果，从刘健皓的角度来看，一方面是传感器本身没有「弹性」机制，二则是在决策算法上，没有进行容错。以毫米波雷达为例，Model S毫米波雷达的频率与波长都是被逆向得出，如果设置了弹性机制，频率随机，那么逆向的难度自然会加大;而从算法层面来说，目前Model S虽然进行了不同传感器的数据融合，但是并没有针对异常数据有分析过程。

在刘健皓去美国之前，车云菌在360的地下车库观看了他们对超声波干扰的实时演示。除了错误的信息得到的错误判断之外，其实还顺带发现了另外一个问题：

在正常状态下，开启Autopilo之后，如果车辆处于前进状态，那么后方是否存在障碍物是不会影响车辆状态。但是如果此时将干扰设备放在后方传感器附近(实测3米左右就可以)，那么车辆就会自动刹停。车辆倒车时，干扰前方超声波传感器可以得到同样的效果。

倒车时干扰前方超声波传感器，Autopilot自动刹车 造成这一结果的原因尚未得知，不过可以知道还是出在Autopilot系统本身的判断机制上。

360和自动驾驶

很容易想到的一个问题是，360为什么开始研究自动驾驶了?在这点上，360攻防实验室的想法和成立了Comma的黑客George Hotz相类似。

据刘健皓介绍，他们目前正在将一辆混合动力车改装成自动驾驶车辆。不过实现的手段与目前其他团队的方式有所不同。现在通过改装车实现自动驾驶相关功能的，都是通过新增执行器的方式，让执行器变成电子控制的。而执行器的技术则被一级供应商所垄断。

刘健皓认为，如果要让自动驾驶普及的话，那么可以通过软件改装的方式来实现。只要车辆的转向、动力和刹车等控制是可以电控的，那么就可以而通过逆向执行器控制协议的方式，拿到控制权。而后在加装传感器，让车辆变成具备L2辅助驾驶功能的车辆。

关于目前的改装进度，刘健皓并没有透露太多。从理论上来说，这个方式是可以实现的。虽然实际操作过程中会存在很多问题，比如逆向控制协议的过程，再比如他们需要对车辆的执行控制需要有很长时间的研究，不过这个方式也给汽车圈带来了新的思路。

车云小结

聊到最后的时候，似乎「360要研究自动驾驶」这件事情比「干扰传感器」更能引起车云菌的兴趣。毕竟干扰传感器这事儿的实现难度摆在那里。但是不可忽视的是，自动驾驶车的安全问题正是为人们所担忧的。在传感器之外，数据传输、V2X以及CAN总线架构，都是需要注意的节点。