차례:
2015 년 7 월에 Wired의 두 명의 기자와 실험을 수행하여 지프 체로키를 얼마나 쉽게 해킹하고 원격으로 운전할 수 있는지 보여줍니다. 대중은 이것에 의해 깜짝 놀랐다 – 오 세상에! – 예기치 않은 발견과 모든 사람들이 자율 주행 차의 안전 부족으로 인해 불평을 시작했습니다. 이 두려움은 이제 너무 광범위하고 격렬 해 일부 사람들은 이미 자율 주행 자동차가 결코 현실이되지 않는 이유로 해커 위협을 정의했습니다. 몇 가지 사고만으로도이 기술이 완전히 개발되지 않을 수 있습니다. 그러나이 두려움은 정말로 정당화 되는가? 자율 주행 자동차가 더 안전합니까 아니면 다른 방법입니까?
사람들이 해킹을 두려워하는 이유는 무엇입니까?
새로운 기술은 모든 기술이 100 % 안전 해 보입니다. 그러나 90 년대와 2000 년대 초에 이메일과 운영 체제를 통해 배운 것처럼 대중에게 공개 되 자마자 안전한 것은 없습니다. 자율 주행 차의 경우 일부 사실이 아직 밝혀지지 않았기 때문에 자율 주행 차에서 특히 그렇습니다. Nvidia 드라이브 시스템의 AI를 지원하는 수학적 모델은 프로그래머 나 엔지니어가 제공 한 지침에 의존하지 않습니다. 그것은 완전히 자율적 인 딥 러닝 기반 인텔리전스로서, 인간이하는 것을 보면서 운전하는 법을 천천히 "학습"합니다. 2018 년 10 월에 발표 된 최신 보고서에서 컴퓨터 그래픽 카드 제조업체는 Drive IX 시스템이 어떻게 운전자의 머리와 눈의 움직임을 추적하여 사람과 기계의 통합을 향상시킬 수 있는지 설명했습니다. 그럼에도 불구하고 시스템에 대한 정보가 적을수록 원치 않는 침입으로부터 시스템을 보호하는 것이 더 어렵습니다.
자율 주행 자동차 해킹의 결과
데이터 센터에서 해킹이 발생하면 데이터 손실이 발생할 수 있습니다. 자율 주행 차가 해킹 당하면 일어날 수있는 일은 생명의 상실입니다. 그러나 자동차 제조업체는 문제가 발견되면 엔지니어링 문제에 익숙합니다. 반면에 자율 주행 차는 1 년에 수백만 번의 전세계 도로 사고를 없애기 위해 설계되었으며, 이는 현재의 실제 위협입니다. 미친 사이버 범죄자에 의해 해킹 당할 위험이 인간 운전에 수반되는 위험을 능가합니까? 크런치 할 일부 데이터가 답을 제공합니다.
