ポピュラーサイエンス：自動運転車はなぜ制御を失うのか？ 「道路の汚れ」が原因か

通常の「道路の汚れ」でも、インテリジェントな自動運転車を混乱させ、1 秒以内に制御を失い車線から外れてしまう可能性があります。最近行われた国際的な調査でこの可能性が確認され、自動運転車の安全性に対する国民の懸念が再び高まっている。自動運転技術は、人々が考えるほど賢くない場合があります。人間が簡単に認識できるいくつかの「トリック」が、自動運転車を完全に混乱させる可能性があります。

たとえば、交通標識に悪意のあるステッカーや落書きを貼ると、自動運転車が一時停止標識を速度制限標識と誤って認識する可能性があります。

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カリフォルニア大学アーバイン校、ノースイースタン大学などの研究者による最新の研究では、道路のシミの模様を装った攻撃パッチの中には、自動運転車の自動車線中央維持支援システム（ALC）を誤認させ、車両を車線から逸脱させ、重大な交通の危険を引き起こす可能性があることが判明した。研究成果は北京時間12日、第30回「USENIX Security」カンファレンスでオンライン公開された。これは情報セキュリティ分野における4大学術会議のうちの1つです。

自動運転技術の普及により、多くのL2レベル（部分自動運転）乗用車に、車両のステアリングホイールを自動制御して車線の中央を維持するALCシステムが搭載されるようになりました。このシステムは通常、ディープ ニューラル ネットワークを使用した車線検出を利用して、自動車線中央維持支援を可能にします。研究者らは、セキュリティ分析を通じて、ディープニューラルネットワークモデルレベルに脆弱性があり、それが物理世界からの「敵対的攻撃」に対して脆弱であることを発見した。

道路の汚れは現実世界ではよくあることですが、人間のドライバーの注意を引くのは困難です。研究者らは敵対的ニューラルネットワークを使用して誤解を招くパターンを生成し、それを道路の汚れに偽装することで、攻撃をより秘密裏にし、これらの「汚れた道路の斑点」が ALC システムを誤導できるようにした。

研究者らは、ミニチュアシーン、自動運転シミュレーター、実際の自動車で「ダーティロードパッチ」攻撃をテストし、ALCシステムを「誤誘導」して車両衝突事故を引き起こすことに成功した。 ALCシステムを搭載した実車の有効性を検証したところ、試験車両は10回のテストで100%の衝突率を達成しました。

論文の責任著者であるカリフォルニア大学アーバイン校助教授のチェン・チー氏は、ALCシステムは現在、さまざまな種類の車両に広く使用されていると述べた。システムは便利ですが、高度な安全性が求められます。システムが誤ったステアリング操作を決定した場合、人間の運転手は差し迫った安全上の危険を防ぐのに十分な反応時間がない可能性があります。

論文の共同筆頭著者であるカリフォルニア大学アーバイン校の博士課程学生タカミ・サトウ氏とジュンジエ・シェン氏は、こうした攻撃から身を守るために、一部の自動車メーカーは、ALCシステムのユーザーマニュアルの現段階では対処できないシナリオのリストに、路面の染みや「汚れた路面のパッチ」を追加し、ユーザーが事前にこのリスクの存在を認識できるようにすべきだと提案している。条件を満たしたメーカーは、LIDAR とカメラを統合したマルチセンサー融合ソリューションを採用したり、車線検出とマップデータ融合を使用して攻撃を防御したりすることもできます。