Comment une voiture autonome visualise-t-elle la route, et notamment les distances qui la séparent des objets environnants ? Parmi les nombreuses technologies que ces véhicules renferment sous leur carrosserie, certaines utilisent notamment celle du Lidar, ou « light détection and ranging ».
Le Lidar est une technologie très présente à bord de certains véhicules autonomes, car elle permet de mesurer des distances en se fondant sur l’analyse d’un faisceau de lumière, renvoyé vers son émetteur. Or, cette technologie est loin d’être invulnérable, viennent de démontrer des scientifiques de l’Institut supérieur coréen des sciences et technologies (KAIST).
Deux types de failles
Leurs travaux ont en effet mis en évidence que le Lidar pouvait être soumis à deux sortes d’attaques différentes : le spoofing (que l’on pourrait traduire par usurpation) ou l’attaque par saturation.
Si leurs expérimentations ne sont pas sorties du cadre d’un laboratoire, il reste intéressant d’observer quels seraient les dommages potentiels que de telles attaques pourraient causer.
L’attaque par saturation consiste à « aveugler » le Lidar
L’attaque par saturation est assez simple à comprendre : lorsque le Lidar est illuminé par un faisceau de lumière aussi puissant que le sien, il ne perçoit plus certains objets environnants. Autrement dit, ces objets disparaissent en quelque sorte de la vue du Lidar, qui se retrouve aveuglé.
KAIST
Simuler la présence d’un objet
Quant au spoofing, il est un peu plus délicat à expliquer. Pour déterminer si un objet est à proximité, le Lidar ne capture pas une image entière de l’objet — comme pourrait le faire, par exemple, une caméra. Il identifie plutôt un nuage de points. L’attaque consiste donc à simuler un faux nuage de points, à partir de la lumière, ce qui revient à simuler la présence d’un faux objet.
Le Lidar est protégé par des verres incurvés
Les chercheurs ont remarqué que la plupart des dispositifs de Lidar étaient protégés par des verres incurvés. Or, un faisceau de lumière capable de générer un faux nuage de points pourrait alors exploiter le phénomène physique de la réfraction, afin de changer la direction dans laquelle se trouvent ces points.
KAIST
En outre, la façon dont le véhicule analyse les nuages de point dépend de leur emplacement sur la route ; c’est pourquoi les chercheurs pointent du doigt ces deux failles, qui selon eux représentent un danger potentiel. Ils soulignent, enfin, que contrer ces attaques pourrait être compliqué, et ralentir les performances du véhicule autonome.
Le principal obstacle sur la route des voitures autonomes n’est pas pas seulement celui des fientes d’oiseau. Les vulnérabilités du Lidar risquent peut-être de s’ajouter aux préoccupations des constructeurs dans les années à venir.
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