Autonome Fahrzeuge gegen Cyberangriffe schützen

Forschende der Technischen Universität München (TUM) untersuchen deshalb, wie sich Kameras und LiDAR-Systeme gezielt täuschen lassen und mit welchen Schutzmechanismen Fahrzeuge solche Angriffe künftig selbst erkennen können.

Eine Folie kann die Wahrnehmung verändern

Für Fahrerassistenzsysteme und autonome Fahrzeuge ist die zuverlässige Erfassung der Umgebung entscheidend. Kameras erkennen beispielsweise Verkehrszeichen, Fahrbahnmarkierungen und andere Verkehrsteilnehmer, während LiDAR-Sensoren Entfernungen messen und daraus ein räumliches Modell der Umgebung erstellen.

Das Forschungsteam um Sebastian Steinhorst, Professor für Embedded Systems and Internet of Things an der TUM, und Mohammad Hamad, Gruppenleiter für Cybersicherheit von IoT und autonomen Systemen, hat untersucht, wie sich diese Wahrnehmung manipulieren lässt.

Dazu verwendeten die Forschenden eine Polycarbonatfolie mit einer mikroskopisch kleinen, asymmetrischen Prismenstruktur. Die Folie lenkt einfallendes Licht um etwa 20 Grad ab. Für das Fahrzeug bleiben Objekte und Fahrspuren zwar grundsätzlich erkennbar, ihre tatsächliche Position wird jedoch falsch eingeschätzt.

Falsche Positionen können gefährlich werden

Problematisch wird die Manipulation, wenn die Abweichung groß genug ist. Verschiebt sich die wahrgenommene Position eines Objekts oder einer Fahrspur um mehr als einen Meter, können daraus fehlerhafte Fahrentscheidungen entstehen. Im Extremfall könnte ein Fahrzeug dadurch beispielsweise in den Gegenverkehr gelenkt werden.

Das Beispiel zeigt, dass nicht zwingend ein komplexer digitaler Angriff auf die Fahrzeugsoftware erforderlich ist. Bereits eine physische Veränderung an einem Sensor kann die nachfolgenden Entscheidungen des Fahrzeugs beeinflussen.

Die TUM untersucht deshalb verschiedene Angriffspunkte entlang der gesamten Verarbeitungskette. Neben den Sensoren selbst geht es auch darum, wie deren Daten verarbeitet und von den Fahrfunktionen interpretiert werden.

Digitale Zwillinge reduzieren das Risiko bei Tests

Neue Angriffsszenarien werden zunächst in digitalen Zwillingen untersucht. Dabei bilden virtuelle Modelle das Fahrzeug und seine Umgebung ab. Manipulationen können so unter kontrollierten Bedingungen getestet werden, ohne Menschen oder reale Fahrzeuge zu gefährden.

Erkenntnisse aus diesen Simulationen werden anschließend auf reale Tests übertragen. Dafür nutzen die Forschenden unter anderem das Forschungsfahrzeug EDGAR der TUM in einer kontrollierten Umgebung.

Abwehr soll möglichst automatisch funktionieren

Neben der Analyse möglicher Angriffe steht deren Erkennung und Abwehr im Mittelpunkt. Ein autonomes Fahrzeug sollte Manipulationen nicht nur feststellen, sondern auch angemessen darauf reagieren können.

Denkbar wäre beispielsweise, dass das Fahrzeug eine fehlerhafte Sensorik bereits vor Fahrtbeginn erkennt und den Fahrer entsprechend warnt. Während der Fahrt könnte es bei einem erkannten Problem eine sichere Reaktion einleiten und etwa kontrolliert am Straßenrand anhalten.

Solche Funktionen gewinnen insbesondere bei autonomen Fahrzeugen an Bedeutung. Wenn keine Person dauerhaft die Fahraufgabe überwacht und eine externe Sicherheitszentrale nicht rechtzeitig eingreifen kann, muss das Fahrzeug selbst mit Störungen und gezielten Manipulationen umgehen können. Die Forschung der TUM zielt deshalb darauf, nicht nur neue Angriffsmöglichkeiten sichtbar zu machen, sondern auch die Widerstandsfähigkeit der Fahrzeuge gegenüber solchen Eingriffen zu erhöhen.

(red/TUM)