자동차 사이버 보안이 중요한 이유
공격은 자율주행 전기자동차에 심각한 결과를 가져오고 잠재적으로 인간의 생명을 위협할 수 있기 때문에 사이버 보안은 자율주행 자동차 시스템 개발에서 근본적인 문제가 되고 있습니다. 소프트웨어 공격은 전기 자동차의 자율성에 부정적인 영향을 미치고 자율 자동차의 이점을 훼손할 수 있는 데이터 기반 의사 결정에 영향을 미칠 수 있습니다.
최근 자율주행차는 엣지 컴퓨팅, 5G, 고성능 처리 장치 등의 기술이 통합되면서 많은 발전을 이루었습니다. 자율 전기 자동차에서 엣지 컴퓨팅은 엣지에서 대량의 데이터를 처리하여 대기 시간을 줄이고 차량이 실시간으로 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 차량에 배치된 엣지 센서는 리소스가 부족하지만 데이터를 처리하려면 높은 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 그런 다음 이 데이터는 엣지 데이터 센터 및 클라우드로 마이그레이션되어 IoV 통신 및 서비스를 제공합니다. 이러한 통신과 서비스는 미래 지능형 교통시스템의 잠재적 요소로 큰 관심을 불러일으켰습니다.
차량 인터넷은 차량 충전 기술, 인프라, 보행자 및 네트워크 간의 통신과 상호 작용을 촉진합니다. 그러나 이러한 첨단 통신 시스템은 사이버 공격의 공격 영역을 더욱 확대하고 기존 생태계를 교란시켜 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
(Internet of Vehicles Communication System)
전체 자율 주행 생태계에서 차량 인터넷 통신은 교통 시스템의 다양한 부분 간의 에지 데이터 전송을 담당하며 이러한 에지 센서와 기타 인프라 그들 사이에는 여러 통신 채널이 있습니다. 이러한 다중 통신 채널은 차량을 사이버 공격에 취약하게 만들고, 이는 차량뿐만 아니라 연결된 다른 장치에도 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 연결된 장치 수가 증가하면 이러한 사이버 공격이 예측 불가능해지고 더 빈번해질 수 있습니다.
차량 데이터베이스, 텔레매틱스 및 차량 구성 요소를 포함하여 차량 아키텍처에 침투하는 데 다양한 진입점을 사용할 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 연구자들은 차량 네트워크의 무선 액세스를 위해 IEEE802.11p 표준을 기반으로 한 전용 단거리 통신 기술을 사용하는 차량 임시 네트워크에 관심을 집중해 왔습니다. 커넥티드카 통신에 사용되는 또 다른 통신 프로토콜은 롱텀에볼루션(Long-term Evolution) 기술을 활용한 모바일 셀룰러 네트워크이다.
자동차 인터넷 통신 관련 공격 중 가장 흔히 발생하는 것 중 하나가 차량 이동통신망입니다. 2008년부터 차량 시스템 외부의 무선 통신 전송에 대한 보안 문제를 분석하기 위해 차량 이동통신망이 폭넓게 연구되었습니다. 자동차 이동통신망에 대한 알려진 공격으로는 중간자 공격, 허위정보 공격, DoS, 위치 추적, 악성코드 공격, 재생 공격 등이 있다. 텔레매틱스 통신을 사용하는 자율주행 차량에 대한 또 다른 알려진 공격은 인포테인먼트 시스템과 Bluetooth 데이터 전송에 대한 것입니다.
(자동차 이동 통신 네트워크의 보안 과제)
업계 최고의 잡지에서 설명했듯이 3계층 프레임워크를 사용하여 자율주행차의 다양한 부분과 해킹 방법을 이해할 수 있습니다. 공격:
- 감지 계층은 차량 역학과 주변 환경을 지속적으로 모니터링하는 센서로 구성됩니다. 이러한 에지 센서는 도청, 전파 방해, 스푸핑 공격에 취약합니다.
- 통신 레이어는 가까운 다른 엣지 센서, 먼 엣지 데이터 센터 간의 통신을 용이하게 하기 위해 근거리 통신과 원거리 통신으로 구성되어 간접 및 위조 정보 등의 공격으로 이어집니다.
- 계층의 최상위에 있는 제어 레이어는 차량의 속도, 제동, 조향을 자동으로 제어하는 등 자율주행 기능을 구현합니다. 감지 및 통신 계층에 대한 공격은 위쪽으로 전파되어 기능에 영향을 미치고 제어 계층의 보안을 손상시킬 수 있습니다.
통합 사이버 방어
점증하는 전기차 사이버 공격에 대응하기 위한 방어 솔루션 개발은 보안 엔지니어들의 핵심 연구 분야가 되었습니다. 자율주행 소프트웨어 및 하드웨어 기능을 구축하는 기술 개선을 도입하기 위해 통합 방어 메커니즘이 설계 프로세스에서 중요한 매개변수가 됩니다. 가능한 사이버 보안 솔루션은 아래에서 논의됩니다.
전자제어장치는 차량의 데이터 처리 및 통신의 핵심으로, 전자제어장치로부터 수신된 정보는 암호화되어 주입 및 간접 공격을 방지합니다. 최근 연구에 따르면 암호화 및 차량 인증을 사용하면 엣지 데이터 센터와 차량 간의 통신 중 스푸핑, 변조, 가장 및 재생 공격을 방지할 수 있습니다.
네트워크 시스템을 지속적으로 모니터링하고 가능한 네트워크 공격을 탐지하려면 전문적인 침입 탐지 시스템이 필요합니다. 네트워크 공격을 탐지하기 위해 기존 침입 탐지 시스템은 방화벽이나 규칙 기반 시스템을 사용하지만 시계열, 차량 네트워크 데이터는 복잡한 종속성을 캡처하지 않기 때문에 복잡한 자동차 공격을 효과적으로 탐지할 수 없습니다. 차량의 엣지 센서는 전자 제어 장치와 외부 시스템 간의 통신에 사용될 수 있으므로 AI 기반 솔루션을 사용하여 차량 네트워크 데이터를 구문 분석할 수 있습니다.
(자율주행차의 방어 메커니즘)
블록체인 기술은 차량 인터넷 통신에 사용되어 차량 시스템과 클라우드 간의 기본 안전 정보의 안전한 전송을 촉진할 수 있습니다. 블록체인 기술은 차량이 무신뢰 방식으로 수신한 데이터를 확인할 수 있는 분산형 메커니즘을 제공합니다. 이 기술은 더 빠른 연료 구매, 유료 광장에서의 거래, 심지어 센서 데이터 판매를 위해 차량과 결제 게이트웨이 간의 보안 연결을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
자동차 산업에 대한 사이버 공격이 증가함에 따라 방어 방법도 지속적으로 검토되어야 합니다. CAN 네트워크의 보안 기술, 인증 프로토콜의 보안, 침입 탐지 시스템의 보안은 항상 연구의 중심이었습니다. 앞으로는 인공지능과 빅데이터 분석의 결합을 통해 방어 방식을 개선하고 미래 지향적인 보안 모델을 제안하는 방안도 검토될 예정이다.
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위에 작성됨 및 저자의 개인적인 이해 3DGS(3차원 가우스플래팅)는 최근 몇 년간 명시적 방사선장 및 컴퓨터 그래픽 분야에서 등장한 혁신적인 기술입니다. 이 혁신적인 방법은 수백만 개의 3D 가우스를 사용하는 것이 특징이며, 이는 주로 암시적 좌표 기반 모델을 사용하여 공간 좌표를 픽셀 값에 매핑하는 NeRF(Neural Radiation Field) 방법과 매우 다릅니다. 명시적인 장면 표현과 미분 가능한 렌더링 알고리즘을 갖춘 3DGS는 실시간 렌더링 기능을 보장할 뿐만 아니라 전례 없는 수준의 제어 및 장면 편집 기능을 제공합니다. 이는 3DGS를 차세대 3D 재구성 및 표현을 위한 잠재적인 게임 체인저로 자리매김합니다. 이를 위해 우리는 처음으로 3DGS 분야의 최신 개발 및 관심사에 대한 체계적인 개요를 제공합니다.
자율주행 시나리오에서 롱테일 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?
Jun 02, 2024 pm 02:44 PM
어제 인터뷰 도중 롱테일 관련 질문을 해본 적이 있느냐는 질문을 받아서 간략하게 요약해볼까 생각했습니다. 자율주행의 롱테일 문제는 자율주행차의 엣지 케이스, 즉 발생 확률이 낮은 가능한 시나리오를 말한다. 인지된 롱테일 문제는 현재 단일 차량 지능형 자율주행차의 운영 설계 영역을 제한하는 주요 이유 중 하나입니다. 자율주행의 기본 아키텍처와 대부분의 기술적인 문제는 해결되었으며, 나머지 5%의 롱테일 문제는 점차 자율주행 발전을 제한하는 핵심이 되었습니다. 이러한 문제에는 다양한 단편적인 시나리오, 극단적인 상황, 예측할 수 없는 인간 행동이 포함됩니다. 자율 주행에서 엣지 시나리오의 "롱테일"은 자율주행차(AV)의 엣지 케이스를 의미하며 발생 확률이 낮은 가능한 시나리오입니다. 이런 희귀한 사건
카메라 또는 LiDAR를 선택하시겠습니까? 강력한 3D 객체 감지 달성에 대한 최근 검토
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0. 전면 작성&& 자율주행 시스템은 다양한 센서(예: 카메라, 라이더, 레이더 등)를 사용하여 주변 환경을 인식하고 알고리즘과 모델을 사용하는 고급 인식, 의사결정 및 제어 기술에 의존한다는 개인적인 이해 실시간 분석과 의사결정을 위해 이를 통해 차량은 도로 표지판을 인식하고, 다른 차량을 감지 및 추적하며, 보행자 행동을 예측하는 등 복잡한 교통 환경에 안전하게 작동하고 적응할 수 있게 되므로 현재 널리 주목받고 있으며 미래 교통의 중요한 발전 분야로 간주됩니다. . 하나. 하지만 자율주행을 어렵게 만드는 것은 자동차가 주변에서 일어나는 일을 어떻게 이해할 수 있는지 알아내는 것입니다. 이를 위해서는 자율주행 시스템의 3차원 객체 감지 알고리즘이 주변 환경의 객체의 위치를 포함하여 정확하게 인지하고 묘사할 수 있어야 하며,
자율주행과 궤도예측에 관한 글은 이 글이면 충분합니다!
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전면 및 시작점 작성 엔드 투 엔드 패러다임은 통합 프레임워크를 사용하여 자율 주행 시스템에서 멀티 태스킹을 달성합니다. 이 패러다임의 단순성과 명확성에도 불구하고 하위 작업에 대한 엔드투엔드 자율 주행 방법의 성능은 여전히 단일 작업 방법보다 훨씬 뒤떨어져 있습니다. 동시에 이전 엔드투엔드 방법에서 널리 사용된 조밀한 조감도(BEV) 기능으로 인해 더 많은 양식이나 작업으로 확장하기가 어렵습니다. 여기서는 희소 검색 중심의 엔드 투 엔드 자율 주행 패러다임(SparseAD)이 제안됩니다. 여기서 희소 검색은 밀집된 BEV 표현 없이 공간, 시간 및 작업을 포함한 전체 운전 시나리오를 완전히 나타냅니다. 특히 통합 스파스 아키텍처는 탐지, 추적, 온라인 매핑을 포함한 작업 인식을 위해 설계되었습니다. 게다가 무겁다.
엔드투엔드(End-to-End)와 차세대 자율주행 시스템, 그리고 엔드투엔드 자율주행에 대한 몇 가지 오해에 대해 이야기해볼까요?
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지난 달에는 몇 가지 잘 알려진 이유로 업계의 다양한 교사 및 급우들과 매우 집중적인 교류를 가졌습니다. 교환에서 피할 수 없는 주제는 자연스럽게 엔드투엔드와 인기 있는 Tesla FSDV12입니다. 저는 이 기회를 빌어 여러분의 참고와 토론을 위해 지금 이 순간 제 생각과 의견을 정리하고 싶습니다. End-to-End 자율주행 시스템을 어떻게 정의하고, End-to-End 해결을 위해 어떤 문제가 예상되나요? 가장 전통적인 정의에 따르면, 엔드 투 엔드 시스템은 센서로부터 원시 정보를 입력하고 작업과 관련된 변수를 직접 출력하는 시스템을 의미합니다. 예를 들어 이미지 인식에서 CNN은 기존의 특징 추출 + 분류기 방식에 비해 end-to-end 방식으로 호출할 수 있습니다. 자율주행 작업에서는 다양한 센서(카메라/LiDAR)로부터 데이터를 입력받아
FisheyeDetNet: 어안 카메라를 기반으로 한 최초의 표적 탐지 알고리즘
Apr 26, 2024 am 11:37 AM
표적 탐지는 자율주행 시스템에서 상대적으로 성숙한 문제이며, 그 중 보행자 탐지는 가장 먼저 배포되는 알고리즘 중 하나입니다. 대부분의 논문에서 매우 포괄적인 연구가 수행되었습니다. 그러나 서라운드 뷰를 위한 어안 카메라를 사용한 거리 인식은 상대적으로 덜 연구되었습니다. 큰 방사형 왜곡으로 인해 표준 경계 상자 표현은 어안 카메라에서 구현하기 어렵습니다. 위의 설명을 완화하기 위해 확장된 경계 상자, 타원 및 일반 다각형 디자인을 극/각 표현으로 탐색하고 인스턴스 분할 mIOU 메트릭을 정의하여 이러한 표현을 분석합니다. 제안된 다각형 형태의 모델 fisheyeDetNet은 다른 모델보다 성능이 뛰어나며 동시에 자율 주행을 위한 Valeo fisheye 카메라 데이터 세트에서 49.5% mAP를 달성합니다.
