MIT研发深度神经元网络 旨在解决自动驾驶车辆的网络安全问题

全球汽车快讯 据外媒报道，自动驾驶技术正以惊人的速度发展。最近，美国麻省理工学院（MIT）的研究人员研发了一种单个的深度神经元网络（deep neural network，DNN），旨在驱动基于英伟达DRIVE AGX Pegasus平台的自动驾驶车辆。

作为一家致力于生产电动车的车企，大众集团如今也致力于将自动驾驶技术推向全球市场。据媒体报道，公司首席执行官——赫伯特·迪斯认为，相较于电动车技术，未来车辆对自动驾驶技术的倚重更多一些。

尽管自动驾驶技术有望实现汽车业的未来转型，但该技术自身也有诸多优缺点。一般而言，在大范围部署前，自动驾驶车辆需要进行大量的测试。除了常规测试外，像被黑客入侵、出故障等内、外部安全性问题也可能随时发生。

待全面部署自动驾驶车辆后，那些怀有恶意的电脑黑客们可能将自动驾驶车辆作为作案目标，通过车辆窃取驾驶员的私人信息。更恶劣点的黑客，甚至会通过远程方式来夺取车辆转向或加速操作的控制权。

美国俄亥俄州汽车研究中心（Center for Automotive Research，CAR）的一支团队正在研发移动出行网络靶场（MobilityCyber Range，MCR），这是一款专供自动驾驶车辆进行网络安全测试的平台，请记住这一点。

通过英伟达平台提升性能

“CyberCAR”是一辆搭载了NVIDIADRIVE AGX Pegasus人工智能运算平台的克莱斯勒Pacifica小型货车，赋予该车辆4级自动驾驶功能。

该研究项目的初衷聚焦于制定自动驾驶车辆功能安全性及网络安全性领域内最佳实践的相关标准及建议。CAR旨在将车辆用作一个持续性的研究工具，其车辆安全性及网络安全性水平处于所有项目的最前列。

该技术可被用于智能网联及自动驾驶应用内。例如，最近，CyberCAR被用于一次技术演示中，该演示项目采用无人驾驶车辆运输紧急外科移植手术所用的器官。

CAR还为学生们提供人工智能运算方面的培训，人工智能运算技术已被广泛应用于自动驾驶行业内。

机械和宇航工程系兼电子与计算机工程系的副教授Qadeer Ahmed与CAR的另一位副研究员表示：“我们计划培养一名了解此类车辆安全性与网络安全性挑战的员工，再培养一位熟悉英伟达DRIVE平台并拥有自动驾驶技能的员工，从而使研究项目取得成功。”

相较于当前最先进的运算系统，未来车辆所配置的运算功能肯定更为强大，这一点毋庸置疑。因此，英伟达正致力于提供适用于未来自动驾驶车辆的、综合功能最强大的技术方案。

2019年，作为汽车网络安全领域内的全球领军企业，Argus Cyber Security公司与英伟达开展了紧密合作，为NVIDIADRIVE新增了网络安全防御层级。该公司在国际消费电子展（CES）上演示了其网络安全方案，该方案就是基于NVIDIA DRIVE自动驾驶车辆运算平台运行的。

NVIDIA DRIVE运算方案将为自动驾驶车辆研发机构提供人工智能处理功能，帮助其应对海量的车载深度神经元网络的矩阵。此外，该方案还允许利用空中下载网络升级的方式为车辆引入新功能，且不会中断现有车载功能的运行。

对于自动驾驶车辆的研发机构而言，这款综合性软件堆栈还将在以下多款NVIDIA DRIVE平台中获取：DRIVE OS、DriveWorks中间件、DRIVE AV和DRIVE IX。

据Qadeer透露，他（她）们需要一款成熟的、功能齐全的自动驾驶车载计算机，且其功能已针对Mobility Cyber Range的自动驾驶功能进行了优化。该团队旨在利用这类工具来提升其产品在市场上的接受度并提升学生们的竞争优势。

该研究的未来动向

对于CAR研究团队而言，网络安全测试仅仅是个开始。Qadeer解释道，该团队的目标是尽可能从自动驾驶车辆的构建获得尽可能多的知识，然后再探索感知、规划及执行等各模块的功能安全性和网络安全性。

该工作将有助于宣扬行业内的最佳实践和标准，确保成功地在更大范围内完成自动驾驶车辆的部署。

此外，通过启用NVIDIA DRIVE技术，即便在该项目完成很久后，Qadeer的学生们依然能在其各自的领域内实现持续的技术创新。（本文为编译作品，所用英文原文和图片选自analyticsindiamag）