汽车与人工智能（AI）等先进技术的日益融合意味着，到2050年甚至更早，全自动驾驶汽车（AV）可能就会成为现实。这些自动驾驶汽车不仅会在极少的人为干预下运行，还会做出“决策”来适应和应对不断变化的道路状况。人类驾驶员实际上将退居次要地位。

但是，汽车越先进，它们受到网络攻击的脆弱性就越大。据外媒报道，滑铁卢大学（University of Waterloo）系统设计工程系博士生Fan He正在研究驾驶员如何应对不同级别的网络攻击，以制定满足不断变化的道路安全要求的策略和基础设施。

图片来源：滑铁卢大学

“新车已经配备了潜在的可利用技术，而全自动驾驶汽车尤其容易受到攻击，” He表示。“汽车计算机系统的恶意入侵可能会影响其关键功能并导致事故，使所有道路使用者面临风险。”

该项研究是He与滑铁卢大学高级界面设计实验室和电气与计算机工程系的同事合作开展的项目。作为首位获得价值高达50,000美元的Maks Wulkan研究生奖学金的获奖者，He能够分三个不同的阶段开展她的研究，每个阶段都针对驾驶员对各种网络攻击场景的不同反应。

第一阶段模拟了驾驶员如何应对分心攻击，例如汽车收音机音量突然变化或危险信号灯意外闪烁。这些攻击对驾驶员的表现有中等影响，但当攻击涉及导航任务等复杂信息处理时，风险水平会增加。

在第二阶段，该团队使用特斯拉Model 3的控制台制作了模拟虚拟驾驶体验的原型。共有94名合格的成年参与者参加了在线研究，该研究深入探讨了更复杂的攻击场景，包括缺少GPS信息或分散注意力的车载通知。在这些事件中，驾驶员也倾向于停止驾驶以解决问题并寻求路边援助或紧急服务的帮助。

两个阶段的结果表明，驾驶员缺乏有效应对网络攻击的知识或工具。

目前，He正在研究如何改善道路安全基础设施，以便驾驶员和乘客在发生网络攻击时能够识别，并能够联系经验丰富的网络安全专家以获得快速帮助。

“驾驶员的角色正在发生变化，”He表示。“随着越来越多的人驾驶自动驾驶、软件驱动的汽车，驾驶员变得越来越像乘客。”这种转变需要一个互联的网络安全运营中心网络，其中有数据分析师可以设计预防性干预措施，还有专家随时准备在网络攻击期间为自动驾驶汽车上的人们提供帮助。

“我们想知道在发生网络攻击时乘客如何与外部代理合作，”He表示。“当你无法直接控制车辆时，最安全的应对措施是什么？我的目标是确定对AV用户影响最大的攻击类型，然后研究他们可以防御这些潜在危险的方法。”

该研究论文来自人为因素工程（HFE）领域，该领域研究人类与技术如何互动，强调提高安全性、可用性和效率的方法，目标是设计改善人类体验的系统。