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  • Il primo sguardo a come le auto a guida autonoma hackerate influenzerebbero il traffico di New York City

    Gruppi di strade collegate. Stesso colore indica strade che fanno parte dello stesso cluster, cioè., tutto connesso. Quando non ci sono veicoli hackerati, tutte le strade sono collegate (giallo). Ma poiché ci sono più veicoli hackerati, compaiono più colori, e ogni cluster è inaccessibile dall'altro. Quando da qualche parte tra il 10-20% dei veicoli nelle ore di punta viene violato, la dimensione del cluster più grande si riduce drasticamente. Chiamiamo questa soglia (~10-15 veicoli hackerati/km/corsia) il punto di frammentazione della città. In sostanza metà della città è inaccessibile dal resto al di sopra di questa soglia. Credito:Skanda Vivek/ Georgia Tech

    Man mano che le auto automatizzate diventano più comuni, è sempre più probabile che i veicoli connessi a Internet possano essere disabilitati contemporaneamente. Attualmente, i regolatori tendono a concentrarsi sulla prevenzione dei singoli incidenti, come il pedone che è stato investito e ucciso da un Uber a guida autonoma in Arizona l'anno scorso. Però, non riescono ad affrontare gli effetti di un hack su larga scala in un ambiente urbano.

    Questa settimana all'incontro di marzo dell'American Physical Society 2019 a Boston, Skanda Vivek presenterà la sua ricerca sui rischi cyber-fisici dei veicoli hackerati connessi a Internet. Parteciperà inoltre a una conferenza stampa di descrizione del lavoro. Le informazioni per l'accesso per guardare e porre domande in remoto sono incluse alla fine di questo comunicato stampa.

    Vivek e il suo team hanno scoperto che anche un hack su piccola scala, interessando solo il 10% dei veicoli a Manhattan, potrebbe causare ingorghi in tutta la città e ostacolare i servizi di emergenza. Sulla base di questi risultati, il team ha anche sviluppato una strategia di mitigazione del rischio per prevenire l'interruzione urbana di massa causata da alcuni veicoli compromessi.

    Vivek, un ricercatore post-dottorato nel laboratorio Peter Yunker presso il Georgia Institute of Technology, ha utilizzato simulazioni basate su agenti per indagare in che modo gli hack potrebbero influire sul flusso di traffico a New York. Lui e la sua squadra, compreso Yunker, studente laureato David Yanni e Jesse Silverberg, fondatore di Multiscale Systems Inc., alla fine scoprì che usando la teoria della percolazione, un approccio matematico basato sull'analisi statistica delle reti, potevano quantificare in tempo reale come si sarebbero svolti questi scenari a New York City.

    Inoltre, la loro analisi ha aiutato il team a sviluppare una strategia di mitigazione del rischio:utilizzare più reti per i veicoli connessi per ridurre il numero di auto che potrebbero essere compromesse in una singola intrusione. "Se non più di, dire, Il 5% dei veicoli connessi è stato suddiviso in compartimenti nella stessa rete o ha utilizzato gli stessi protocolli di rete, la possibilità di frammentazione in tutta la città sarebbe bassa, " Disse Vivek. "Pertanto, un hacker con l'intenzione di causare un'interruzione su larga scala di fronte a questa architettura multi-rete compartimentata dovrebbe eseguire più intrusioni simultanee, che aumenta la difficoltà di un tale attacco e lo rende meno probabile che si verifichi."

    Sottolineando l'urgenza di questo problema, Vivek ha commentato che "i veicoli compromessi sono diversi dai dati compromessi. Le collisioni causate da veicoli compromessi presentano un pericolo fisico per gli occupanti del veicolo, e questi disturbi avrebbero potenzialmente ampie implicazioni per il flusso di traffico complessivo." Sebbene ci sia stato un controllo pubblico sulle collisioni individuali, questo lavoro è necessario perché "i probabili impatti di un hack su larga scala sul flusso di traffico devono ancora essere quantificati, " ha detto Vivek.

    Parlando dell'inevitabilità di sistemi più autonomi sulla strada, "Le auto connesse sono il futuro, " Vivek ha detto. "Hanno un enorme potenziale di impatto positivo economicamente, ambientale, e, per gli ex conducenti non più frustrati dagli spostamenti congestionati, psicologicamente. Il nostro lavoro non è in opposizione al futuro delle auto connesse. Piuttosto, la novità del nostro lavoro sta nell'identificare e quantificare i rischi cyber-fisici sottostanti quando vengono compromessi più veicoli connessi. Facendo luce su queste tecnologie in una fase iniziale, speriamo di poter aiutare a prevenire gli scenari peggiori".


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