黑客可能利用联网汽车使整个城市交通瘫痪

来源: ScienceDaily

发布日期: 2019-07-20

佐治亚理工学院和多尺度系统公司的物理学家们在一项新研究中应用物理学,模拟了未来的黑客如何通过随机让联网汽车瘫痪来造成广泛的破坏。他们希望扩大当前关于汽车网络安全的讨论,主要集中在可能使一辆车坠毁或撞倒一名行人的黑客攻击,以包括潜在的大规模混乱。

在2026年的一个交通高峰时段,你的自动驾驶汽车突然关闭,正好堵住了交通。你爬出来,看到目光所及的每条街道都陷入了交通瘫痪,然后你的手表上的新闻提醒你,黑客通过随机让互联网连接的汽车瘫痪,已经使整个曼哈顿的交通瘫痪了。

回到2019年7月,自动驾驶汽车和其他联网汽车的黎明时期,佐治亚理工学院和多尺度系统公司的物理学家们在一项新研究中应用物理学,模拟了未来的黑客如何通过随机让这些汽车瘫痪来造成这种广泛的破坏。研究人员希望扩大当前关于汽车网络安全的讨论,主要集中在可能使一辆车坠毁或撞倒一名行人的黑客攻击,以包括潜在的大规模混乱。

他们警告说,即使网络防御越来越紧,过去四年的数据泄露量也大幅增加,但可被黑客攻击的对象可以将日益增长的网络威胁转化为潜在的物理威胁。

“与我们所听到的绝大多数数据泄露不同,被黑客攻击的汽车有物理后果,”共同领导这项研究的彼得·云克说,他是佐治亚理工学院物理学院的助理教授。

对于国家、恐怖主义或恶作剧的行为者来说,接管包括汽车在内的物联网的一部分可能并不难。

“对于汽车来说,令人担忧的是,目前实际上只有一个中央计算系统,很多东西都通过它运行。你不一定有单独的系统来运行你的汽车和运行你的卫星广播。如果你能进入一个系统,你可能就能进入另一个系统,”与云克共同领导这项研究的杰西·西尔弗伯格说,他是多尺度系统公司的。

在模拟黑客攻击联网汽车的情况下,研究人员几乎使曼哈顿的交通完全冻结,甚至不需要那么多就能造成破坏。以下是他们的结果,由于下面提到的原因,这些数字是保守的。

“在交通高峰时段随机让20%的汽车瘫痪意味着完全的交通冻结。在20%的情况下,城市已经被分割成小岛,你可能可以在几个街区周围移动,但没有人能够穿越城市,”大卫·扬尼说,他是云克实验室的研究生研究助理。

并非所有在路上行驶的汽车都需要联网,只需要足够多的汽车让黑客瘫痪20%的所有汽车。例如,如果40%的所有汽车在路上行驶时是联网的,那么黑客攻击一半就足够了。

在交通高峰时段黑客攻击10%的所有汽车将足以使交通瘫痪,阻止紧急车辆在全市范围内缓慢移动的交通中迅速穿越。在白天中间时段的20%黑客攻击也会发生同样的情况。

研究人员的结果于2019年7月20日发表在《物理评论E》杂志上。

对于城市来说,要安全,黑客攻击的破坏必须低于那个水平。在其他城市,情况可能会更糟。

“曼哈顿有一个很好的网格,这使得交通更有效率。看看像亚特兰大、波士顿或洛杉矶这样的没有大网格的城市,我们认为黑客可能会造成更严重的伤害,因为网格使你更强大,有冗余可以通过许多不同的路线到达同一个地方,”云克说。

研究人员没有考虑可能会加剧黑客攻击破坏的因素,因此在现实世界中,黑客可能需要瘫痪更少的汽车来关闭曼哈顿。

“我想强调的是,我们只考虑了静态情况——道路是否被阻塞。在许多情况下,被阻塞的道路会将交通溢出到其他道路上,我们也没有包括这一点。如果我们考虑到这些其他因素,你需要瘫痪的汽车数量可能会显著下降,”云克说。

研究人员也没有考虑随之而来的公众恐慌,也没有考虑汽车乘客变成行人,这将进一步阻塞街道或导致事故。他们也没有考虑会针对汽车在最大麻烦的位置进行黑客攻击。

他们还强调,他们不是网络安全专家,也不是说有人会进行这样的黑客攻击的可能性。他们只是想给安全专家一个可计算的想法,即关闭一个城市的黑客攻击的规模。

研究人员确实有一些减少潜在损害的一般想法。

“将影响汽车的数字网络分割开来,使其无法通过一个网络访问太多汽车,”主要作者斯坎卡·维维克说,他是云克实验室的博士后研究员。“如果你还能确保相邻的汽车不能同时被黑客攻击,这将降低它们一起阻塞交通的风险。”

云克在软物质物理学领域进行研究,该领域研究组成部分——在这种情况下,是联网汽车——如何作为一个整体物理现象行动。研究团队分析了汽车在不同数量的车道上的移动,包括它们如何绕过瘫痪的车辆,发现他们可以将物理学方法应用于他们观察到的情况。

“交通是否停止可以通过经典的渗透理论来解释,该理论在许多不同的物理和数学领域中使用,”云克说。

渗透理论通常用于材料科学,以确定一个理想的特性,如特定的刚性是否会扩散到整个材料中,使最终产品均匀稳定。在这种情况下,瘫痪的汽车扩散到使曾经流动的街道变得刚性和卡住。

被关闭的街道将只是那些被黑客攻击的汽车切断了所有车道或成为其他汽车无法绕过的障碍的街道,不包括那些被黑客攻击的汽车仍然允许交通流量的街道。

研究人员选择曼哈顿进行他们的模拟,因为关于该城市的交通模式有很多数据可用。

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