Carros da Tesla podem ser 'hackeados' para trafegar acima do limite

Pequeno adesivo colocado em uma placa pode enganar sistema da MobilEye usado pelos carros da montadora

Luiz Nogueira, editado por Cesar Schaeffer 19/02/2020 09h45
Tesla Model 3
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Pesquisadores da McAfee descobriram que é possível enganar veículos Tesla para que eles acelerem acima do limite de velocidade permitido usando o sistema de piloto automático.


A façanha é possível graças a um pequeno adesivo colado a uma placa de limitação de velocidade. Desta forma, o sistema EyeQ3 da MobilEye, usado pelos carros da Tesla para "ler" placas com limite de velocidade e manter o piloto automático dirigindo na limitação, foi enganado facilmente. A câmera do carro leu 85 km/h em vez de 35 km/h. 

Durante os testes, foram utilizados um Tesla Model X de 2016 e um Model S do mesmo ano. Ambos apresentaram os mesmos problemas causados pela placa adulterada. A demonstração apresenta um cenário perigoso, em que o aprendizado de máquina (machine learning) pode apresentar um desafio de segurança para aqueles que desejam implementar uma tecnologia semelhante em outros veículos.

Questionada sobre o assunto, a MobilEye afirmou que não vê a ideia de enganar a câmera como um ataque propriamente dito. Para eles, um humano desatento também poderia ser enganado pela placa adulterada. Além disso, eles destacam que, apesar de o sistema ter um papel fundamental no sistema de piloto automático, a câmera não foi projetada para direção autônoma.

"A tecnologia de veículo autônomo não dependerá apenas da detecção, mas também terá a ajuda de várias outras tecnologias e dados, para garantir a confiabilidade das informações recebidas pelos sensores de câmera", declarou um porta-voz da MobilEye.

À medida que os sistemas autônomos se tornam populares, é muito comum que pessoas duvidem de suas capacidades. Por isso, diversos estudos são realizados todos os anos para atestar que esses sistemas são – ou não – seguros.

Um claro exemplo disso ocorreu em março de 2019, quando pesquisadores conseguiram provar que um sistema médico com aprendizado de máquina foi adulterado para fornecer diagnósticos enganosos.

Via: TechnologyReview

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