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关于这个模式的某些东西以正确方式欺骗了算法，让其以为自己看到了不存在的东西。首席研究员马穆德·谢里夫(Mahmood Sharif)在电子邮件中称：“我们已经证明，通过模仿目标人物或简单的识别错误，攻击者都可以逃避基于神经网络开发的最先进人脸识别算法。”
2016年，美国南卡罗来纳大学、中国浙江大学以及中国网络安全公司奇虎360(Qihoo 360)的研究人员证明，他们可以在特斯拉S上干扰各种传感器，使其导航系统看不到物体。
最近许多关于无人驾驶的文章，甚至忽略了可能会有积极的、有适应能力的恶意竞争对手存在，他们可能试图让无人驾驶车辆发生重大事故。在接受《麻省理工技术评论》采访时，美国国家运输安全委员会(National Transportation Safety Board)主席克里斯托弗?哈特(Christopher Hart)表示，他“非常乐观”地认为，无人驾驶汽车将减少美国道路上的事故数量。而在讨论安全问题时，哈特把重点放在了让车辆进行道德决策的必要性上。例如，当重达36吨的卡车突然挡住汽车的路时，会发生什么?
为什么在明知会导致死亡的情况，依然有人想要攻击无人驾驶汽车?其中一个原因是，无人驾驶汽车的广泛部署将导致大量人员失业，其中有些人将会对此感到愤怒。2016年8月，福特公司首席执行官马克·菲尔兹(Mark Fields)表示，他计划在2021年之前在城市中推出全自动驾驶出租车。谷歌、日产和其他公司也计划最早于2020年前推出类似的无人驾驶汽车。这些无人驾驶的出租车或运载工具可能很容易被失业的卡车司机(或Uber司机)用高功率激光指示器弄得晕头转向。
当被问及如何应对竞争对手的机器学习威胁计划时，Uber发言人莎拉?阿伯德(Sarah Abboud)回应道:“我们的安全专家团队不断探索无人驾驶车辆的未来防御技术，包括数据完整性和滥用检测。然而，随着无人驾驶技术的发展，威胁模型也在进化，这意味着今天的一些安全问题可能与真正无人驾驶环境中所处理的问题有所不同。”
只需要几次意外事故，就能阻止无人驾驶汽车的部署。这可能不会妨碍先进的自动驾驶系统部署，但它很可能会对完全无人驾驶车辆的开发产生相当大的威慑作用。
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