佩蒂特表示，通過這一裝置，黑客可以在任何位置設(shè)置實際并不存在的汽車、行人，或是墻壁，導致無人駕駛汽車的行駛速度放慢，甚至寸步難行。
作為愛爾蘭科克大學計算機安全集團的研究員，佩蒂特的一篇相關(guān)論文即將于11月，在歐洲黑帽安全大會上發(fā)表。在這篇論文中，佩蒂特描述了一種基于低功率激光和脈沖發(fā)生器的簡單裝置。他表示：“這就像是一種激光筆。在進行攻擊時，你并不需要用到脈沖發(fā)生器。你可以使用樹莓派或Arduino去完成。”
佩蒂特最初對無人駕駛汽車的信息安全漏洞進行了研究，并很快發(fā)現(xiàn)最脆弱的技術(shù)在于傳感器。他表示：“傳感器是一個關(guān)鍵。如果無人駕駛汽車的輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量很差，那么做出的行駛決策也將很糟糕。”
此前，其他研究者還曾攻破過無人駕駛汽車的GPS設(shè)備和無線輪胎傳感器。
無人駕駛汽車使用的多種短距離雷達都采用了需要授權(quán)的頻譜，而激光雷達系統(tǒng)則使用了激光脈沖，去繪制汽車周圍環(huán)境的3D圖像。這樣的激光脈沖很容易偽造。
在研究中，佩蒂特首先錄制了IBEO Lux激光雷達設(shè)備發(fā)出的脈沖。這樣的脈沖并未經(jīng)過編碼或加密，因此可以很簡單地實現(xiàn)重播。唯一麻煩之處在于同步，即在正確的時間將信號反饋給雷達。只要能做到這一點，黑客就能欺騙雷達周圍存在障礙物。
佩蒂特已經(jīng)在距離激光雷達20至350米的距離上成功模擬了并不存在的汽車、墻壁和行人，甚至使這些虛假的障礙物發(fā)生移動。他表示：“我可以模擬數(shù)千個障礙物，并對追蹤系統(tǒng)發(fā)動分布式拒絕服務(wù)攻擊，導致其無法識別真正的障礙物。”佩蒂特目前可以在汽車前方最遠100米處發(fā)動攻擊，甚至還能在側(cè)面或后面發(fā)動攻擊。他甚至并不需要精確瞄準激光雷達。
佩蒂特承認，目前這樣的攻擊僅對一種激光雷達有效。不過他表示：“這項工作的意義并不是為了說明，IBEO提供了糟糕的產(chǎn)品。我認為，沒有任何激光雷達廠商曾考慮過這一問題。”
佩蒂特認為，無人駕駛汽車開發(fā)者應(yīng)當盡早考慮信息安全問題。他指出，解決這樣的問題并不是毫無辦法。一個更強大的系統(tǒng)可以利用其他數(shù)據(jù)對錯誤行為進行檢測，過濾掉虛假數(shù)據(jù)。不過目前還沒有任何汽車廠商這樣去做。
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