Выявлен способ обмана тепловизионных камер в дронах и беспилотных автомобилях

Специалисты Университета Флориды выявили три критические уязвимости в тепловизионных камерах, которые применяются в дронах, роботах и беспилотных транспортных средствах. Обнаруженные недостатки позволяют искажать восприятие препятствий автономными системами без взлома оборудования.

Уязвимости затрагивают процессы выравнивания изображения, калибровки сенсора и работы объектива камеры. Эти механизмы преобразуют тепловые сигналы в изображения для анализа окружающей среды. Манипуляции происходят внутри конвейера обработки данных сенсора до того, как информация поступает в систему управления устройством.

Источники тепла в окружающей среде способны заставить камеру скрывать реальные объекты или генерировать несуществующие препятствия. Система может не распознать человека или предмет на пути беспилотника либо создать фантомную помеху там, где её нет. Доцент кафедры компьютерных и информационных наук Сара Рампацци отметила, что данные подвергаются обработке внутри датчика до их использования автономным устройством.

Исследователи разработали защитные методы обработки сигналов в режиме реального времени. Система анализирует входящие данные, выявляет подозрительные тепловые закономерности и исключает их до влияния на принятие решений. Тестирование проводилось на суперкомпьютере HiPerGator с использованием больших массивов тепловых изображений и моделирования атак.

Результаты исследования представлены на симпозиуме по безопасности сетевых и распределенных систем. Команда сотрудничает с производителями для повышения защищенности будущих систем.

Источник: Interesting Engineering