La conectividad de los coches a internet es un evidencia del inexorable cambio tecnológico; sin embargo, pueden ser el conducto para ciberataques provenientes de piratas informáticos que implican grandes e impredecibles riesgos.
En este escenario, los piratas podrían interactuar con los autos, por ejemplo, enviando órdenes que incluso anularían al conductor, si es que lo hay.
Las instrucciones podrían ir desde encender el aire acondicionado, aumentar la velocidad, cambiar la presión de las llantas, accionar el líquido del parabrisas o dificultar la visión del conductor, e incluso, utilizar el auto como proyectil.
‘Si estás conectado, puedes ser vulnerable’, dice Adolfo Randulfe, director de comunicación de la Asociación Española de Fabricantes de Automóviles y Camiones, quien asegura que los fabricantes de autos ya tienen alianzas con firmas tecnológicas para fabricar sistemas de seguridad avanzados.
Algoritmos de aprendizaje
El proyecto Trustonomy tiene entre sus objetivos, hacer los algoritmos de aprendizaje automático más robustos frente a los ataques cibernéticos. Esta iniciativa recibió 3.9 millones de euros del programa H2020 de la Unión Europea y durará tres años.
‘Los coches tienen cada vez más hardware y software, y como cualquier sistema son hackeables. Pero hay que poner barreras’, explica David Ríos participante en el proyecto.
Este investigador del Instituto de Ciencias Matemáticas y director de la Cátedra AXA-ICMAT en Análisis de Riesgos Adversarios, se encargará reproducir modelos de análisis que permitan predecir y responder ante los peligros específicos vinculados a la conducción autónoma. En este proyecto participan, además otras 15 organizaciones de Italia, Polonia, Francia, Finlandia, Reino Unido, Grecia, Chipre y Luxemburgo.
‘Los algoritmos de visión son atacables en el sentido de que pueden cambiar ligeramente las imágenes que capturan las cámaras u otra información que tomen los sensores y confundirlos’, afirma Ríos, por ejemplo una escena hipotética en la que varias personas cruzan por delante de un coche. Aunque el vehículo debería frenar, sería posible confundir a esos algoritmos de modo que las personas se desvanezcan y hacer que el coche, en lugar de frenar, acelere.
El proyecto Trustomy consta de dos partes. La primera consiste en realizar un análisis de los riesgos y oportunidades que se abren con la llegada del coche autónomo. ‘Una vez hecho el análisis, las matemáticas ayudan a hacer los algoritmos de procesamiento de la información, predicción y toma de decisiones de los coches más robustos. Además, se realizarán diferentes pruebas con coches y camiones autónomos’.
Para estudiar todos los riesgos, se desarrollarán modelos de aprendizaje automático, basados principalmente en estadística bayesiana y teoría de juegos. Estos métodos, según Ríos, permiten dar respuesta más segura ante situaciones no esperadas y de incertidumbre, y hacer predicciones de cómo se van a desenvolver otros agentes del entorno del vehículo, como personas, animales u otros coches.
La conducción totalmente autónoma a nivel global se conseguirá en un plazo de entre 15 y 20 años, según el investigador. ‘Durante ese tiempo coexistirán en la carretera los vehículos totalmente autónomos, lo semi autónomos y los nuevos autónomos. Los coches autónomos tendrán que conocer cuáles son los modelos de actuación de los conductores humanos’, afirma.
