科恩实验室最新自动驾驶安全研究成果发布于安全顶会USENIX Security 2021-以人造扰动欺骗车道线检测系统


by 腾讯科恩实验室

科恩实验室在2019年发布了对Telsa Autopilot的研究 [1],其中一项研究成果实现了对车道线系统的攻击。具体来说,我们在路面部署干扰信息后,可导致车辆经过时对车道线做出错误判断,致使车辆驶入反向车道。然而这种攻击依赖于人工调试,让攻击不够高效,不够自动化且不够隐蔽。
为完善该攻击方法,以及进一步测试现有车道线检测系统的安全性,我们基于黑盒测试和优化算法设计了一种自动化的攻击方法来找到人眼难以察觉,但却可以欺骗车道线检测系统的扰动。在实验阶段,这些扰动被布置在物理世界中,而处于自动驾驶状态的车辆成功被引入了逆向车道(如图.1所示)。

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2021年CCF-腾讯犀牛鸟基金申请启动:“深度学习在软件安全领域的应用研究”课题


by 腾讯科恩实验室

CCF-腾讯犀牛鸟基金(以下简称犀牛鸟基金)于2013年由腾讯公司和中国计算机学会(CCF)共同发起,致力于面向海内外青年学者搭建产学研合作及学术交流的平台。

9年来,犀牛鸟基金为全球范围内最具创新力的青年学者提供了解产业真实问题,接触业务实际需求的机会,并通过连接青年学者与企业研发团队的产学科研合作,推动双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地,为自主研发技术的探索和创新储备能量。

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腾讯科恩实验室:梅赛德斯-奔驰汽车信息安全研究综述报告


by 腾讯科恩实验室

腾讯安全科恩实验室遵循白帽黑客准则对梅赛德斯-奔驰汽车智能互联系统进行信息安全研究。在对其最新车载信息娱乐系统MBUX的软硬件进行全面深入的研究后,科恩实验室发现多个相关漏洞并成功在车载信息娱乐系统(Head Unit)和车载通讯模块(T-Box)的部分攻击面上实现利用。科恩实验室第一时间向戴姆勒报告本研究中发现的所有漏洞技术细节并协助进行漏洞修复。

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RSoC-科恩编程之夏申请通道正式开启


by 腾讯科恩实验室

科恩暑期开源程序设计项目-RSoC(Rizin Summer of Code)是由腾讯安全科恩实验室与国际二进制开源逆向工程框架Rizin联合举办的一场开源程序设计项目,旨在为有能力的高校学生提供大型项目参与机会。

通过线上笔试(micro-tasks)的各大高校参与者将有机会被录用为科恩实验室暑期实习生,以国际开源逆向工程框架Rizin为研究主体,在七月中旬开始以线下的形式进行一场为期三个月的程序设计项目。

期待一个跃跃欲试的你加入科恩大家庭,与小伙伴们一起玩转二进制黑魔法。

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2020年CCF-腾讯犀牛鸟基金申请启动:“深度学习在软件安全领域的应用研究”课题


by 腾讯科恩实验室

CCF-腾讯犀牛鸟基金(以下简称犀牛鸟基金)于2013年由腾讯公司和中国计算机学会(CCF)共同发起,致力于面向海内外青年学者搭建产学研合作及学术交流的平台。

8年来,犀牛鸟基金为全球范围内最具创新力的青年学者提供了解产业真实问题,接触业务实际需求的机会,并通过连接青年学者与企业研发团队的产学科研合作,推动双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地,为自主研发技术的探索和创新储备能量。

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腾讯科恩实验室:雷克萨斯汽车安全研究综述报告


by 腾讯科恩实验室

雷克萨斯从2017年开始已经为多款车型(包括NX、LS、ES等系列)配备新一代的信息娱乐系统,也被称为AVN视听导航设备。与一些智能网联车载系统相比,如特斯拉中控系统和宝马ConnectedDrive系统,雷克萨斯AVN系统会显得更加传统一些。从安全的角度来看,它能够很大程度上降低被潜在的网络安全问题攻击的可能性。但是一个新的系统往往会带来新的安全风险。科恩实验室[1]对2017款雷克萨斯NX300车型进行安全研究后,在该车型的蓝牙和车辆诊断功能上发现了一系列安全问题,并能够危及到AVN系统、车内CAN网络和相关车载电子控制单元(ECU)的安全性。通过结合利用这些安全问题,科恩实验室能够在无需任何用户交互的情况下,通过无线方式破解并控制汽车的AVN系统,将恶意CAN指令发送到车内CAN网络,从而实现对存在漏洞的车辆执行一些非预期的物理操作。
目前,丰田公司正在推进车辆安全问题修复的解决方案。因此本次报告内容只对研究成果做简要分析,而不是全面的细节披露。如果一切顺利的话,我们将在2021年某个适当的时间点发布完整的漏洞技术报告。

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在Tesla Model S上实现Wi-Fi协议栈漏洞的利用


by 腾讯科恩实验室

在过去的两年里,腾讯科恩实验室对特斯拉汽车的安全性进行了深入的研究并在Black Hat 2017与Black Hat 2018安全会议上两次公开分享了我们的研究成果。我们的研究成果覆盖了车载系统的多个组件。我们展示了如何攻入到特斯拉汽车的CID、IC、网关以及自动驾驶模块。这一过程利用了内核、浏览器、MCU固件、UDS协议及OTA更新过程中的多个漏洞。值得注意的是,最近我们在自动驾驶模块上做了一些有趣的工作。我们分析了自动雨刷和车道识别功能的具体实现细节并且在真实的世界中对其中的缺陷进行了攻击尝试。

为了更深入的了解特斯拉车载系统的安全性,我们研究了无线功能模块(Model S上的Parrot模块)并在其中找到了两个漏洞。一个存在于无线芯片固件当中,另一个存在于无线芯片驱动当中。通过组合这两个漏洞,攻击者可以在Parrot模块的Linux系统当中执行任意命令。

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