Coche autónomo es hackeado con un puntero láser

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Los coches autónomos son una industria que va avanzando a pasos agigantados y las compañías que los fabrican están invirtiendo millonarias sumas en su investigación y desarrollo. La seguridad es una de las áreas que más preocupan a todos, por lo que diversos estudios se han enfocado en encontrar las vulnerabilidades de estos vehículos, y ya ha aparecido un nuevo enemigo de los coches autónomos. De acuerdo con un estudio reciente, un simple puntero láser puede engañar a los sensores del coche y provocar que se detenga por completo.

Jonathan Petit, un investigador de la compañía de seguridad electrónica Security Innovation, descubrió que los punteros láser pueden ser utilizados para hackear coches autónomos, ya que interfieren con el sistema de sensores LIDAR encargado de la navegación del automóvil. Este sistema crea un mapa en 3D que permite al coche “ver” peligros potenciales al detectar obstáculos como peatones u otros vehículos. Al apuntar el láser directo al coche, el sistema lo registra como si un obstáculo, forzando al vehículo a disminuir su velocidad o detenerse por completo, dependiendo de la intensidad del ataque.

Petit dio a conocer los resultados del estudio en un documento titulado Potential Cyberattacks on Automated Vehicles. En pruebas realizadas, el investigador logró engañar a los sensores para que vieran vehículos “fantasma” o peatones desde una distancia de 330ft (100m). “Puedo duplicar los ecos que genera un coche, crear un coche fantasma y ponerlo donde yo quiera. Lo mismo se aplica a un peatón o una bicicleta”, explica Petit en el blog de IEEE Spectrum. Tan solo es necesario un puntero láser unido a un generador de pulsos, o una placa Arduino o Raspberry Pi.

No es la primera vez que se advierte de este tipo de riesgos. Recientemente hackers tomaron el control de un Jeep Cherokee utilizando tan solo una laptop, un teléfono y una conexión inalámbrica. Sin embargo Petit asegura que existen formas de mitigar los riesgos: “Un sistema sólido de detección de “mal comportamiento”, podría ayudar a corroborar la información obtenida por los sensores y filtrar aquellos obstáculos que no resultan plausibles. Pero los fabricantes aún no han desarrollado este sistema. Este podría ser un buen llamado de atención para ellos”. La investigación será presentada en la conferencia de seguridad Black Hat Europe el próximo mes de noviembre. ¿Escucharán las compañías este llamado?

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