قام باحثون في جامعة كاليفورنيا، إيرفين (UC Irvine) بتطوير جهاز لالتقاط الطائرات بدون طيار وجهاز للتسبب في الاصطدامات. يستخدم هجوم FlyTrap أنماطًا خاصة لاستغلال أوجه القصور في التتبع الذاتي للأهداف (ATT)، والذي يشار إليه غالبًا باسم المسار النشط أو مسار الحركة أو المسار الديناميكي. يمكن لأي شخص حمل أنماط FlyTrap ونشرها بسهولة، حيث طبعها الباحثون على “مظلات عدائية”. في جوهره، يبدو هذا بمثابة عداد رائع لمخاطر التكنولوجيا الفائقة. المظلات مفيدة أيضًا في حالة هطول الأمطار أو للظل المحمول.
![[NDSS'26] هجوم FlyTrap ضد طائرة DJI Mini 4 Pro Drone (عرض الشخص الأول) العرض التوضيحي 2 - YouTube](https://img.youtube.com/vi/tXDb5lqqFgw/maxresdefault.jpg)
شاهد
تعمق أكثر مع TH Premium: الذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات
تم عرض هجوم FlyTrap ميدانيًا، حرفيًا، بواسطة أحد الباحثين في الفيديو أعلاه. يتم عرض نمط تم إنشاؤه خصيصًا بواسطة الذكاء الاصطناعي عن طريق فتح مظلة بعد قفل الطائرة بدون طيار لتتبع الشخص في الميدان. على وجه التحديد، ينفذ النمط المرئي هجوم سحب المسافة المادية (PDP) من الجيل التالي والذي يعمل عبر زوايا متعددة، حتى أثناء الحركة، وفي العالم الحقيقي. يعمل هذا العرض التوضيحي على ثلاث طائرات بدون طيار تجارية تم اختبارها، DJI Mini 4 Pro، وDJI Neo، وHoverAir X1.
تعمل الصورة المرئية المطبوعة بالمظلة على تقريب الطائرات بدون طيار من الضحية، حيث تفسر أنظمة تتبع الشبكة العصبية الخاصة بها النمط على أنه الهدف يتحرك بعيدًا. عندما تقترب الطائرة بدون طيار من المظلة، يتسبب هذا النمط في استمرار انكماش مربع الهدف المحيط – وبالتالي تتحرك الطائرة بدون طيار لتقترب. يمكن بعد ذلك بسهولة الوقوع في شرك الطائرات بدون طيار المستقلة التي يجذبها هذا النمط باستخدام مسدس شبكي، أو حثها على الاصطدام بالأرض.
يستمر المقال أدناه
يُظهر البحث أن FlyTrap أكثر فعالية بشكل ملحوظ من تقنيات ML العدائية السابقة مثل تقنية PDP الأقدم والنقل التدرجي المستهدف (TGT).
وقال ألفريد تشين، المؤلف المشارك للورقة البحثية، والأستاذ المساعد لعلوم الكمبيوتر بجامعة كاليفورنيا في إيرفين: “إن تتبع الهدف المستقل يمثل إمكانات هائلة ومخاطر كبيرة”. ويذكرنا تشين بأن الطائرات بدون طيار تُستخدم في مجالات مثل دوريات الحدود والسلامة العامة، ولكن أيضًا من قبل جهات ضارة.
وأضاف المؤلف الرئيسي شاويوان شيه، وهو طالب دراسات عليا وباحث في علوم الكمبيوتر بجامعة كاليفورنيا في إيرفين، أن “النتائج التي توصلنا إليها تسلط الضوء على الاحتياجات الملحة لتحسين الأمان في [autonomous target-tracking] الأنظمة قبل النشر على نطاق أوسع في البنية التحتية الحيوية.”
سيكون من الرائع أن نرى أو نسمع عن استخدام FlyTrap في العالم الحقيقي. ومع ذلك، تم إخطار كل من DJI وHoverAir بشكل مسؤول بشأن نقاط الضعف في المعالجة العصبية في أنظمة التتبع المستقلة الخاصة بهما.
يتبع أجهزة توم على أخبار جوجل، أو أضفنا كمصدر مفضل، للحصول على آخر الأخبار والتحليلات والمراجعات في خلاصاتك.
التعليقات