Investigadores han logrado engañar los sensores de un coche autónomo, demostrando un posible punto débil en su seguridad.

Los fabricantes de coches autónomos como Google han invertido millones en sistemas automatizados que sepan reconocer elementos del tráfico y reaccionar ante ellos.

Aunque no siempre lo consigan, en general puede decirse que este sistema es su punto fuerte respecto a un coche conducido por un humano; sin embargo, de nada sirve tanta inteligencia artificial si los datos que recibe están equivocados.

Engañar los sensores de un coche autónomo es relativamente fácil con una Raspberry Pi

Por eso es importante que unos investigadores de la compañía de seguridad Security Innovation se hayan dado cuenta de este eslabón débil en la cadena que hace que un coche autónomo funcione: los sensores. La mayoría de los coches autónomos modernos usa sensores LIDAR basados en láser para medir la distancia a los objetos en la carretera.

Usando un dispositivo que pudieron montar con apenas 60 dólares, los investigadores lograron engañar a este tipo de sensores con facilidad, usando un láser y una placa Raspberry Pi o Arduino. Para empezar el atacante tiene que reconocer qué tipo de pulsos manda el sensor, y en base a eso puede mandar los suyos al coche de manera sincronizada; no tiene que ser muy preciso (el láser no tiene que dar exactamente en el sensor), pero sirve para confundir al sistema.

coche autonomo google 1

Por ejemplo, puede servir para hacer ver al sistema que hay un coche delante de nosotros aunque no lo haya; o también puede saturar de información el sistema esperando que se bloquee, una especie de ataque de denegación de servicio. Y los coches autónomos no serían los únicos afectados, cualquier sistema que use sensores LIDAR, incluso de diferentes fabricantes, puede ser engañado de la misma manera y con un poco de investigación.

Está claro que aún falta un poco para que los coches autónomos sean 99% seguros, pero es gracias a estos estudios que es posible descubrir los problemas antes de que se produzcan en la vida real. Este estudio será presentado en detalle en la conferencia Black Hat europea el próximo Noviembre.