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  • 從“特斯拉風險”看我國地理信息安全面臨的風險挑戰
    publié le 15/03/2021 à 10:11

     近日,網絡上《司馬南:特斯拉風險,智能戰爭不必用到核武》和《特斯拉有74類潛在風險,危及經濟軍事安全》等帖子引發人們的熱議,部分經濟類媒體如《汽車人》等評論說是商業對手有組織的抹黑特斯拉,眾說紛紜,那“特斯拉風險”是否真的存在?筆者作為一名測繪類專業畢業的後從事自動駕駛感知定位算法的工程師從專業角度認為,“特斯拉風險”是存在的,而且對我國的地理信息安全帶來的風險極大。

    1.特斯拉功能

    特斯拉是自動駕駛商業化引領者,獨闢蹊徑推動智能化發展,於2014年10月推出Autopilot10(Autopilot是一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能於一體的綜合系統,集中運用了計算機、現代傳感、信息融合、通信、人工智能及自動控制等技術),首次實現自動駕駛系統商業化,目前正在從L3級別向L4級別邁進。

    下面我們來看一下自動駕駛的分類:

    2020年3月,國家工信部公示了《汽車駕駛自動化分級》推薦性國家標準報批稿,已於2021年1月1日開始實施。基於駕駛自動化系統能夠執行動態駕駛任務的程度,根據在執行動態駕駛任務中的角色分配以及有無設計運行條件限制,《汽車駕駛自動化分級》將駕駛自動化分為0~5共6個等級,見表1:所示:

    從“特斯拉風險”看我國地理信息安全面臨的風險挑戰

     

    隨著技術的不斷發展,未來自動駕駛的發展演化為三條技術路線:

    一是以激光雷達和高精度地圖為代表的“谷歌派”單車智能路線;

    二是以視覺感知和影子模式(指特斯拉Autopilot的硬件傳感器在未被激活的情況下,也會不斷的將採集到真實數據)為代表的“特斯拉派”單車智能路線;

    三是以及網聯化方面率先發力與突破的車路協同路線。

    單車智能“特斯拉派”以視覺識別為核心,典型代表為依靠Mobileye視覺自動駕駛技術起家的特斯拉,此技術路線認為視覺是最有效的信息獲取方法,在量產汽車上沒有配備成本高昂的激光雷達,而是選擇了更為便宜也更容易量產的計算機視覺的方案,並通過神經網絡的模型訓練Autopilot算法。

    在特斯拉官方網站上查到的特斯拉車載傳感器配置,共8個攝像頭,1個前毫米波雷達,12個超聲波雷達,整體俯視圖視場覆蓋如下:

    從“特斯拉風險”看我國地理信息安全面臨的風險挑戰

     

    定位模塊採用的是UBLOX-M8L,定位精度CEP在1m以內。

    網絡上不少人認為由於圖像數據過於龐大,特斯拉目前的車載算力尚未達到將實時圖像數據壓縮、拼合、上傳的能力,但算力一直作為特斯拉的一項重要的開發方向,比如致力於Dojo超級計算機的研發,簡單說是用於處理特斯拉車隊所收集到的視頻數據,並以一種極快的速度訓練其神經網絡模型。馬斯克在去年8月份表示,FP32格式下算力可以達到每秒百萬萬億次,這個算力水平將使特斯拉Dojo計算機成為​​一個真正尖端的超級計算機。

    隨著算力的提升,攝像頭視覺精度的提高,讓特斯拉構建“算力+算法+數據”的閉環成為可能,據恆大研究院的報告,特斯拉輔助駕駛系統的實現過程,主要包括圖像收集、特徵提取、訓練學習、評估、對比改進這五個步驟。

    第一步,攝像頭採集圖像信息

    第二步,利用“總分”結構的神經網絡進行深度學習來提取圖像特徵

    第三步,採用PyTorch進行分佈式訓練;

    第四步和第五步,模擬結果和實際結果進行評估、對比,對錯誤部分進行修正。

    這五個步驟下來,特斯拉Autopilot系統從真實數據中進行判斷,到通過深度學習進行預測判斷,真正形成了“數據採集—特徵提取—訓練學習—評估—預測對比”的數據閉環。

    2.特斯拉潛在風險

    特斯拉不僅收集了GPS信號、車輛軌跡、駕駛人駕駛習慣、車輛所有操作,還可能蒐集了與駕駛無關,但與車主有關的信息,諸如車主身份、車內錄音、錄像、手機通訊錄等。2020年10月,一位自動加速測試用戶在開了一天車後,發現他的特斯拉“瘋狂地”上傳了3.9G的數據。

    從“特斯拉風險”看我國地理信息安全面臨的風險挑戰

     

    一輛特斯拉就是一部可以持續拍攝的、移動的數據收集和發射器,實時地將海量的數據發送到雲端,國外情報人員通過特斯拉可以異地實時獲取遠程操控合法進入中國所有可以去的地方,實時掌握所有周邊信息,感興趣目標的精確坐標。如果有幾百萬輛通過雲端相連的特斯拉“艦隊”在中國各地實時地收集、發送數據(情報),加上特斯拉及其關聯企業(馬斯克的SpaceX、低空小衛星系統和OpenAI )越來越強的數據傳輸和分析能力,特斯拉的潛在風險是不可想像的。

    先分享兩個相關的案例來進一步說明獲得精確坐標的危害:

    案例一:近日,荷蘭新聞網站DeCorrespondent和英國民間調查網站Bellingcat調查發現,健身應用程序Polar Flow公佈的數百萬用戶健身活動數據,無意中暴漏了69個國建的情報和軍事人員位置,根據這些位置信息,人們可以輕而易舉地對某個國家的情報部分、軍事基地和機場、甚至核武器庫進行定位。這些洩露的位置數據清晰的顯示了情報和軍事人員的家庭地址,即使他們在應用中把個人資料設置為隱私也無濟於事。

    案例二:近年來,在國內就發現了近40例非法測繪案件,主要是外國人假借旅遊名義,進行非法勘測和製圖,標出了關鍵軍事和其他設施的位置。如2013年新疆昌吉美國公民非法測繪案,其採集中國境內坐標9萬餘個;2014年,日本人攜帶測繪儀器租車沿秦嶺非法測繪被抓。這些案件主要是圍繞國內一些軍事基地和設施,以及在新疆和西藏等敏感邊境地區。

    非法測繪的目標有三類,印度雙效威而鋼,犀利士,印度必利勁,雙效犀利士,印度萬艾可,印度果凍威而鋼,LOVEGRA女性偉哥,德國必邦,老中醫補腎丸,保羅V8,德國黑螞蟻,迷暈噴霧,deep sleep,乖乖水,加拿大VIMAX增大丸,Wenick man陰莖增大膠囊,美國VVK增大丸,MAXMAN增大丸,泰馬增強丸,泰國馬力,泰坦凝膠,TITAN GEL,的確勁軟膏,威而鋼,犀利士,美國黑金,2H2D持久液,紅金偉哥,德國金剛持久液

    一類是軍事目標:如軍事機場、港口、城市指揮中心、軍事基地。

    一類是政治目標:如國家領導人、政府要員的工作、居住地。

    一類是經濟目標:如大型能源開採地、水電核電站、機械製造基地等。

    現在的技術手段獲取高分辨率的影像並不難,如穀歌地圖能都獲得分辨率在0.5米左右的影像,更別提軍用偵察衛星了,但是確定影像的地理空間位置比較難,並且需要一定量的精確測繪的校正點來進行矯正(類似於做像控),這樣就可以得到精度非常高的地理信息數據。

    特斯拉從2014年進入中國起,就一直使用四維圖新提供的地圖,而基於位置的地圖服務商有三種:一種為底層圖商,提供基礎數據;第二種為地圖服務商,提供場景解決方案;第三種是應用圖商,提供方案落地。四維和高德為第一種,百度、騰訊則屬於第二種。百度地圖本身用得也是四維底層數據。底層地圖服務商基於位置提供的地圖,受保密要求​​,是有一定變形和誤差的,行駛的特斯拉有準確的絕對坐標信息(通過車載GPS 模塊得到),結合精確的街景和建築物內外格局信息,採用AI智能算法,對電子地圖進行精確匹配定位,從而可以獲得感興趣目標的準確坐標,對我國的國防安全造成重大的影響。基於此,美國摩根斯坦利分析師亞當·喬納斯(Adam Jonas)認為,美國未來不會允許中國製造的自動駕駛汽車網絡在美國任何一個主要城市行駛。

    從國家安全的角度來考慮,如果

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