指纹识别什么的弱爆了,怎么开车已经暴露了你的身份

  • 发表于: 2016/06/06 08:35:00 来源:车云网

不需要指纹识别,通过从车内CAN总线获取的数据,依然可以轻松鉴别出驾驶员的身份。

每个人的驾驶习惯千差万别,你有没有想过,也许仅凭一个人点踩刹车的力度,转动方向盘的角度,不要几分钟,就能知道这个人到底是张三还是李四?

来自美国华盛顿大学和加州大学圣地亚哥分校的研究人员,将在今年7月份开幕的第16届隐私增强技术研讨会(Privacy Enhancing Technology Symposium)上发布一项研究成果,该研究表明:通过从车内CAN总线获取的数据,可以鉴别出驾驶员的身份。事实上,可能只要不到15分钟的时间,仅仅通过从试验车辆获取的“刹车踏板”这一项数据,研究人员就能够轻松辨别出15位不同驾驶员的身份,准确率在87%。如果对所有零部件产生的数据进行分析,正确率则能够达到100%。 

大家可能都觉得指纹识别要比这个技术先进多了,但你想想,指纹识别技术要应用到汽车上,不仅技术成本很高,应用效果肯定没有你在iPhone上体验得好。所以车云菌认为这项技术的优势在于它通过简单的机器学习算法就可以区分A和B,简单来说,以后要抓个偷车贼太容易啦。

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一个结果有点让人“匪夷所思”的实验

我们先来看看这个实验是如何完成的。研究人员挑选了15名完全不同的个体,要求他们首先从华盛顿大学西雅图校区的停车场开到距此地8公里的太空针塔(Space Needle),完成该阶段的路程后,再到达80公里开外的目的地。全程车内都有一台笔记本连接至中控台,以搜集CAN总线的数据。随后,研究人员通过某种机器学习算法来分析每一位驾驶员在每一段行程的每一部分产生的驾驶数据。在每一个案例中,研究人员给出的算法都会把90%的驾驶数据当做“学习材料”,之后通过和驾驶员匹配的剩余的10%的数据来确定其身份

最终,研究人员发现,通过对驾驶员的刹车、加速和方向盘转动角度等全部数据进行分析,这套算法能够100%准确地判断出驾驶员的不同身份。

不过也有研究人员认为,这种辨别能力可能会产生难以预期的隐私问题。比如说保险公司可能会利用该功能处罚一些将车子交给自己未成年孩子开的家长,或者说执法机构会通过其来鉴定触犯交通法规或者引起碰撞事故的责任人。

“隐私”和“安全”说没就没了?

尽管通过车辆行驶数据对驾驶员进行甄别,听起来绝非那种非常诡异的“侵犯个人隐私”的做法。这项研究的意义在于,要让大家意识到车内数据的重要性并积极引导第三方公司对个人驾驶数据的良性应用

保险公司利用OBDII设备监控车主的驾驶情况

事实上,越来越多的车主在使用像Hum, Vinli, Automatic, Zubee这类产品时,通过安装在汽车中控台连接至CAN总线的设备,很多敏感性的数据都被上传到了相应的云服务器。其他像保险公司Progressive、Metromile提供的OBD II盒子,用户为了享受到更低的保费价格,只能将大量的数据拱手交出。特别是现在很多车型都具备联网功能,比如说特斯拉,车子会随时将行驶数据上传至云端服务器。而大量内部外部传感器的持续工作,很可能会形成一些安全漏洞,但遗憾的是绝大多数消费者根本没有意识到这个问题。相反,大家倒是很大方地把这些数据给了第三方。

网络数据安全

不过前面也提到了,这项研究在防盗窃的案子里能发挥非常积极的作用。一旦车子监测到开车的人并非车主,那么它会向车主本人发出警报提醒,可以是短信或者蜂鸣警报(通过app实现)。当然华盛顿大学和加州大学圣地亚分校的研究员们还提出了其他的应用场景(但可能都有不同程度侵犯消费者隐私的问题):

  • 比如说红绿灯处的摄像头可以将其拍摄的照片和车子的行驶数据结合,即便他/她的脸特征是模糊的,也依然可以揪出这个闯红灯的家伙;

  • 或者说,一家租车公司可以通过分析行驶数据,判断除租客外还有谁开过这辆车子(按照合同这可能是不允许的),以此再向租客收取一笔额外费用。

车云小结

其实,这项通过分析行车数据鉴别驾驶员的研究,只不过从侧面指出了智能联网汽车以及接入CAN总线具有互联网功能设备存在的安全隐患。

去年夏天,加州大学圣地亚哥分校的研究人员展示了他们是如何通过互联网,借助插入OBDII接口的一款产品来控制科尔维特刹车功能的。所以,作为消费者你还会对此无动于衷吗?

其实作为提供服务的OEM主机厂更应该重视这一问题,可以学习Android和iOS系统,增加供用户选择是否允许操作的验证机制。也就是说,也许你使用的OBDII产品需要获取车辆的油耗等数据,但它不应该把有关刹车和方向盘的数据也一起拿走。所以,消费者起码得知道这款产品都获取了自己的哪些数据,享受服务的同时也不应该两眼一抹黑

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