佩蒂特表示，通过这一装置，黑客可以在任何位置设置实际并不存在的汽车、行人，或是墙壁，导致无人驾驶汽车的行驶速度放慢，甚至寸步难行。
作为爱尔兰科克大学计算机安全集团的研究员，佩蒂特的一篇相关论文即将于11月，在欧洲黑帽安全大会上发表。在这篇论文中，佩蒂特描述了一种基于低功率激光和脉冲发生器的简单装置。他表示：“这就像是一种激光笔。在进行攻击时，你并不需要用到脉冲发生器。你可以使用树莓派或Arduino去完成。”
佩蒂特最初对无人驾驶汽车的信息安全漏洞进行了研究，并很快发现最脆弱的技术在于传感器。他表示：“传感器是一个关键。如果无人驾驶汽车的输入数据质量很差，那么做出的行驶决策也将很糟糕。”
此前，其他研究者还曾攻破过无人驾驶汽车的GPS设备和无线轮胎传感器。
无人驾驶汽车使用的多种短距离雷达都采用了需要授权的频谱，而激光雷达系统则使用了激光脉冲，去绘制汽车周围环境的3D图像。这样的激光脉冲很容易伪造。
在研究中，佩蒂特首先录制了IBEO Lux激光雷达设备发出的脉冲。这样的脉冲并未经过编码或加密，因此可以很简单地实现重播。唯一麻烦之处在于同步，即在正确的时间将信号反馈给雷达。只要能做到这一点，黑客就能欺骗雷达周围存在障碍物。
佩蒂特已经在距离激光雷达20至350米的距离上成功模拟了并不存在的汽车、墙壁和行人，甚至使这些虚假的障碍物发生移动。他表示：“我可以模拟数千个障碍物，并对追踪系统发动分布式拒绝服务攻击，导致其无法识别真正的障碍物。”佩蒂特目前可以在汽车前方最远100米处发动攻击，甚至还能在侧面或后面发动攻击。他甚至并不需要精确瞄准激光雷达。
佩蒂特承认，目前这样的攻击仅对一种激光雷达有效。不过他表示：“这项工作的意义并不是为了说明，IBEO提供了糟糕的产品。我认为，没有任何激光雷达厂商曾考虑过这一问题。”
佩蒂特认为，无人驾驶汽车开发者应当尽早考虑信息安全问题。他指出，解决这样的问题并不是毫无办法。一个更强大的系统可以利用其他数据对错误行为进行检测，过滤掉虚假数据。不过目前还没有任何汽车厂商这样去做。
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