活动 | BCTF之DEFCON 29 Contest已登陆，自动驾驶“危险拦截”挑战来袭！-安全客

DEFCON 29 Contest论坛：https://forum.defcon.org/node/237358

活动简介

随着无人驾驶汽车的推广与研究，道路交通安全问题开始逐步显现。2021年，百度安全为鼓励安全研究人员关注自动驾驶系统的安全性，携手加州大学尔湾分校联合承办DEFCON自动驾驶CTF，并将于8月6日亮相DEFCON 29 Contest，通过“逆向工程”研究自动驾驶系统面临的攻击风险，帮助工程师更好地进行理解与防御。

本届自动驾驶CTF赛题分为攻击、取证、检测、车辆碰撞4种类型。

攻击：构建对抗性补丁和对传感器发送虚假信号。

取证：调查与自动驾驶相关的安全事件。

检测：传感器输入欺骗性检测和虚假障碍物检测。

车辆碰撞：通过危险的交通模式挑战自动驾驶系统中的安全防御手段。

活动时间

2021年8月6日

活动地点

DEFCON 29 Contest论坛：https://forum.defcon.org/node/237358

主办方

百度安全&加州大学尔湾分校

活动详情

7月6日起，自动驾驶CTF开放报名，比赛平台已开放Demo赛题测试，每周放出一道测试赛题用于参赛选手赛前的练手。在上周，我们放出“攻击”类型的测试题，选手需要通过涂鸦的方式欺骗车道检测器，使自动驾驶汽车横向偏离并撞到纸板箱。

号外！新一轮测试题来啦！

本周将释放“车辆对抗”类型的测试题，这道赛题聚焦自动驾驶规划模块，考察的是对自动驾驶规划模块（Planning）的设计。

规划模块（Planning）小科普：
在自动驾驶过程中，规划模块就好比自动驾驶的大脑，大脑在接收到传感器感知的信息后，对环境作出分析，然后下达命令到底层控制模块。典型的规划模块可分为全局路径规划（Route Planning）、行为决策层（Behavioral Layer）、运动规划（Motion Planning）三个层次：
全局路径规划（Route Planning）：生成从A点到B点的全局路径。
行为决策层（Behavioral Layer）：结合感知器感知的内容，对路径中的环境做行为决策，比如超车、停车等。
运动规划（Motion Planning）层：根据行为决策，生成特定的路径轨迹（比如安全性保障、舒适度保障等），最终决定车辆行驶情况。

新一轮赛题中，要求参赛团队通过感知当前的车辆和路况信息，设计并提交一个规划程序以阻止目标车辆逃离。在这个挑战中，我们模拟了一个经典的拦截场景。场景中有一辆载有危险物品的车辆正在道路上行驶，参赛者需要提交一个规划程序以识别危险车辆并通过撞击车辆来解除威胁。规定时间内成功阻挡危险车辆则挑战成功。

Tips：在第一道赛题放出后，吸引了诸多感兴趣的队伍参加测试，但从后台的测试结果来看，似乎这道题目让不少战队摸不着头脑，仅有40%的战队在提交答案后挑战成功，可见测试题的挑战难度也不容小觑。为了给参赛战队有更多的挑战机会，第一道测试题将继续在平台保留。