網絡威脅識別新工具 協助分析自駕車潛在弱點
自駕車運用新世代技術,若是缺乏強固、萬無一失的網絡安全,便無法發展成大眾市場。第一個針對自動化車輛的新工具「Mcity Threat Identification Model」可協助產、學界研究人員分析自駕車潛在弱點及威脅的可能性與嚴重性。
據報導,網絡威脅識別工具Mcity Threat Identification Model包括易遭攻擊的車輛系統元件、實現攻擊目的的可能方式,并分析相關威脅對財物損失、隱私與安全的影響。連網與自動化車輛包含真實與虛擬世界的元件,即是一個虛實融合系統(CPS)。
不過自駕車發展時并未同時重視相關網絡安全機制,Mcity Threat Identification Model不僅是解決相關問題的重要工具,并為有效識別與分析網絡安全威脅,以及建立確保自駕車系統安全的機制提供藍圖。
研究人員運用Mcity Threat Identification Model,檢驗停車輔助(Parking Assist)與更先進的遙控自動停車(Self-parking)兩項自動化停車(Automated Parking)的安全弱點,結果發現冒用遙控停車訊號偷車是影響最鉅的安全攻擊類型,影響率高達70%。
而讓停車輔助或遙控停車的距離傳感器失效以要求額外維護,以及黑客傳送錯誤訊號給自駕車的適配器以關閉遙控停車功能,則確認是最可能的安全攻擊方式,兩者的可能性都高達60%。
連網與自動化車輛將面臨常見與新興的各種威脅,必須克服的網絡安全挑戰廣泛。首先是一般破壞計算機網絡安全的方式,如資料盜賊竊取個人與財務信息、阻斷服務(DoS)攻擊形同讓車輛停擺、詐騙者提供車輛錯誤信息等。因此將可能會出現自駕車沒有前往乘客指示的目的地,反而到達錯誤地點,造成困擾或損害。
其次是專門針對自駕車的新興威脅,如黑客入侵讓車輛無法行駛或取得車輛控制權,甚至藉此向車主或乘客索討贖金,也可能直接將車輛引導至當地贓車拆解廠。因此將可能會出現當通知自駕車來加送時,卻收到要求必須先支付一定金額贖金后,車輛才會到達的訊息。
最后影響層面更大的安全威脅,是針對覆蓋范圍廣闊且與自駕車聯機的各種網絡,包括電網、處理通行費與停車費的金融網絡、家庭網絡,以及控制道路傳感器、監視攝像機與交通號志的基礎建設網絡等。
因此將可能會出現乘客設定好目的地,預備從住家車道出發,但自駕車自我偵測到系統被黑客入侵,而由于缺省的安全目的地即是住家,因此車輛無法啟程。
此外,若自駕車與智能家庭網絡聯機,就可以在即將到家的適當時機,開始逐步幫駕駛人自動開啟空調或暖爐、打開車庫、開啟門鎖。不過,看似非常便利的自動化功能,一旦黑客入侵自駕車系統,同時也會讓房子不設防,如同開門揖盜。
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( 發表人:黃飛燕 )