Unos hackers colocan un trozo de cinta aislante en una señal de velocidad para engañar a dos Tesla, que aceleraron automáticamente a 140 km/h en una zona limitada a 50 km/h

Tesla model Y.
Tesla model Y.

Tesla

  • Investigadores de la empresa de seguridad informática McAfee han puesto a prueba el control de velocidad de un Tesla Model X y un Tesla Model S de 2016.
  • Estos coches están dotados del sistema Mobileye Eye Q3, una cámara de detección del comportamiento del tráfico y las señales. 
  • El sistema no ha pasado el test, el equipo de ciberseguridad ha comprobado que ha identificado una señal de 35 mph(millas por hora)como una de 85 mph, y en consecuencia acelerado hasta dicha velocidad. En España sería como circular casi a 140 km/h en una zona limitada a 50 km/h.
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Con una pequeña modificación en una señal de tráfico, un grupo de investigadores ha conseguido "engañar" a un vehículo Tesla. Las pruebas se han realizado en un circuito cerrado y han sido diseñadas por profesionales de ciberseguridad de la conocida empresa McAfee.

El testeo se ha hecho sobre 2 de los últimos modelos de la empresa, un Tesla Model X y un Tesla Model S, ambos de 2016. Estos coches están dotados con el sistema Eye Q3 de Mobileye, que permite con una sola cámara controlar lo que ocurre alrededor del vehículo y es una de las fuentes de información del famoso sistema de conducción autónoma de Tesla, Tesla Automatic Cruise Control (TACC). 

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Este control de conducción utiliza las imágenes de la cámara y permite al vehículo detectar tanto las señales como el comportamiento del tráfico; y todo ello unido al GPS es lo que permite al conductor viajar tranquilo con este modo activado. Es este sistema el que cuenta desde 2014 con la función Speed Assist (asistente de velocidad, en español), el programa encargado de reducir o aumentar la velocidad cuando el vehículo está configurado en conducción autónoma. 

Los investigadores han puesto a prueba el asistente de velocidad, y han visto que es sencillo "engañar" a la cámara de estos dos modelos de Tesla. Con un trozo de cinta aislante negra han modificado una señal de límite de velocidad de 35 mph (millas por hora) para ver qué interpretaba el programa. 

Señal de límite de velocidad modificada para la prueba. Señal de límite de velocidad modificada para la prueba.
Señal de límite de velocidad modificada para la prueba.

McAfee

Consiguieron engañar al algoritmo y el coche interpretó la señal como una de 85 mph y aceleró hasta alcanzar dicha velocidad. En España sería como circular casi a 140 km/h (136 km/h) en una zona limitada a 50 km/h. 

Steve Povolny y Shivangee Trivedi han sido los encargados de poner a prueba el TACC de Tesla, aunque no es la primera vez que hacen este tipo de test a la compañía. Forman parte del Equipo de Investigación Avanzada de McAfee que ha estado probando diferentes sistemas de estos vehículos durante 18 meses. 

Este tipo de pruebas se conocen como "aprendizaje automático adverso", y consisten, como se ve en este caso, en intentar confundir a la inteligencia artificial con estímulos externos y ver qué resultados aporta. Por su parte, el portavoz de la compañía Mobileye ha destacado el hecho de que esta modificación en la señal podría haber engañado también al ojo humano. 

El hecho de colocar el adhesivo negro para convertir un "3" en un "8" realmente podría haber confundido a cualquier conductor, pero aún así desde McAfee afirman que este truco "funcionó, casi de inmediato y con una alta tasa de replicabilidad".

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Según informa MIT Technology Review, un portavoz de la compañía Mobileye ha declarado en un comunicado que "la tecnología de vehículos autónomos no se basará solo en la detección, sino que también será compatible con otras tecnologías y datos (como el mapa de colaboración colectiva) para garantizar la fiabilidad de la información recibida por los sensores de la cámara y ofrecer comprobaciones y protocolos de seguridad más fuertes".

Actualmente el modelo EyeQ3 se ha dejado de incluir en los nuevos vehículos de Tesla, y Mobileye ha lanzado ya nuevas versiones de EyeQ que no son susceptibles a este "hackeo". 

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