想象一下，当你在高速公路上开车时，突然刹车砰地一声，引擎熄火，车门锁上了。黑客远程控制了你的车。
防止这种假想的情况发生是世界各地汽车制造商关注的焦点。随着汽车装载了计算机化的部件，它们也变得容易受到网络攻击和隐私泄露，至少在一定程度上是这样。
专业的“好家伙”黑客就在今年春天证明，他们可以攻击汽车上的计算机化技术。在一年一度的Pwn2Own电脑黑客大赛上，法国安全公司Synacktiv证明，它可以入侵一款领先电动汽车的信息娱乐系统。
网络安全领域正日益成为研究的焦点，尤其是随着人工智能(AI)技术的进步进入汽车行业。
“如果你有一辆几乎没有电脑的老爷车，那么别人几乎不可能远程控制你的车。但现在，随着现代汽车中计算设备的进步和广泛集成，我们正在以不同的方式思考问题，”FIU工程与计算学院奈特基金会计算与信息科学学院助理教授M.哈迪·阿米尼(M. Hadi Amini)说。
阿米尼是开发机器学习、人工智能和优化算法的专家，并将其定制为现实世界的应用，包括医疗保健、国土安全和基础设施弹性。他在“相互依赖网络的可持续性、优化和学习”实验室(实体实验室)研究如何将人工智能集成到复杂系统中，同时考虑网络、物理和社会的观点。
阿米尼正在为美国交通部资助的国家交通网络安全和弹性中心领导该大学对人工智能的调查。
人工智能在汽车中的潜力似乎是巨大的，一些司机已经在使用这项技术来半自动驾驶汽车，但这项技术也带来了新的挑战。
其中一个重点是驾驶员信息的存储。人工智能需要你的数据来做出更明智的决定。阿米尼正在调查如果一辆车被黑了，某人的个人信息是否会受到攻击。
根据联邦贸易委员会的说法，一辆汽车的电子系统可能会存储:
电话联系
手机app登录信息
位置数据
车库门代码
因此，汽车行业出现了一个重大的网络安全问题。如果汽车网络的中央服务器被黑客入侵，这是否意味着该网络中每个司机的个人信息都可以被窃取?
阿米尼说:“在将经典人工智能算法应用于汽车时，隐私是我们将面临的众多挑战中的第一个。”“自动驾驶汽车的司机将希望使用人工智能来帮助他们的汽车表现得更好。问题是，当汽车制造商使用这些数据来提高车辆性能时，司机如何确保他们的数据不被泄露?”
“如果我们能够以负责任、保护隐私和安全的方式实施人工智能，那么我们可能能够更好地控制这些攻击。”
阿米尼解释说，驱动人工智能的算法急需数据。他们通过有大量的例子来学习，从而变得擅长他们所做的事情。
但所有这些学习都必须在某个地方进行。它需要计算。这通常发生在集中式高性能服务器上。
Amini正在探索一种使用人工智能的方法，而无需要求网络中的所有司机将他们的数据共享到一个中心位置。他正在研究一种更加分散的人工智能形式，这种形式不会过多地依赖于一个中央服务器。相反，许多计算和学习的责任将留给个人汽车。汽车将自行消化数据，并提出改进算法的建议。
这些不包含原始数据的建议将被传输到服务器，从而帮助改进网络中所有设备的整体算法。其结果是:一个更难以窃取个人信息的人工智能网络。
阿米尼已经研究这种形式的人工智能和类似的计算算法大约十年了。今天，这种类型的人工智能被称为联合学习，这是谷歌在2016年创造的一个名字。
阿米尼表示，这种类型的人工智能不仅有可能保护司机的隐私，而且随着汽车数量的增加，还能实现更高效、更可扩展的计算。
“在集中式机器学习中，如果我们在攻击或自然灾害期间失去中央服务器的电源，那么整个系统将会失败。但当我们在分布式机器学习中运行时，系统的其余部分可以依靠本地数据运行并继续运行一段时间，”阿米尼说。
Amini补充说，虽然没有任何计算机化系统是100%安全的，但对联合学习的研究为汽车制造商提供了一条有前途的途径，可以利用人工智能的进步，同时保护驾驶员的个人信息，并确保运输系统的安全运行，免受网络攻击。引用本文:保护你的自动驾驶汽车，以及你的隐私，在人工智能时代免受网络黑客的攻击(2023年，8月8日)检索自https://techxplore.com/news/2023-08-self-driving-car-privacy-cyberhackers-age.html本文受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。
