Auszeichnung für TUM Forschung zu Cybersecurity von autonomen Fahrzeugen

Michael Kühr, Dr. Mohammad Hamad und Professor Sebastian Steinhorst von der Professur für Embedded Systems and Internet of Things erhielten die begehrte Auszeichnung für ihr Paper “SoK: Security of the Image Processing Pipeline for Camera-based Sensing in Autonomous Vehicles”. Die ASIA Conference on Computer and Communications Security der Association for Computing Machinery (ACM ASIACCS) zählt mit einem CORE-Ranking von A zu den weltweit führenden wissenschaftlichen Veranstaltungen im Bereich Cybersecurity und bringt jedes Jahr Spitzenforschende aus aller Welt zusammen.

Kameras als Schlüsseltechnologie autonomer Fahrzeuge

Autonome Fahrzeuge sind in hohem Maße auf Kameras angewiesen, um ihre Umgebung zu erfassen und sicher zu navigieren. Die Kameras selbst stellen jedoch nur einen Teil eines komplexen Gesamtsystems dar: Zwischen der realen Umwelt und den KI-basierten Entscheidungsalgorithmen moderner Fahrzeuge liegt eine vielschichtige Pipeline, die von der optischen Erfassung über die Sensorik und Bildverarbeitung bis hin zu Software- und KI-Komponenten reicht. Sicherheitslücken oder Störungen an jeder dieser Stellen können die Zuverlässigkeit des Gesamtsystems erheblich beeinträchtigen.

Systematische Analyse der gesamten Bildverarbeitungspipeline

In ihrem SoK-Paper („Systematization of Knowledge“) untersuchen die Forschenden erstmals systematisch die Sicherheits- und Robustheitsrisiken entlang der gesamten Verarbeitungspipeline. Ziel der Arbeit ist es, den aktuellen Forschungsstand zusammenzuführen und zu strukturieren sowie bestehende Wissenslücken sichtbar zu machen.

Die Analyse zeigt, dass sich viele bisherige Forschungsarbeiten auf einzelne Ebenen der Pipeline konzentrieren – insbesondere auf Software- und KI-basierte Angriffe. Dadurch entsteht häufig eine unvollständige und verzerrte Einschätzung der tatsächlichen Risiken. Zwar können Angriffe auf Software- oder KI-Ebene gravierende Auswirkungen haben, doch erfordern sie oftmals erheblichen technischen Aufwand. Angriffe auf die physikalische oder sensorische Ebene sind dagegen häufig einfacher umzusetzen und können dennoch sicherheitskritische Folgen haben.

Grundlage und Werkzeuge für ein ganzheitliches Sicherheitskonzept

Ein zentrales Ergebnis der Arbeit ist die Zusammenführung zweier bislang weitgehend getrennt betrachteter Forschungsbereiche: Während sich die Cybersecurity-Forschung auf gezielte Angriffe konzentriert, untersucht die Robustheitsforschung die Auswirkungen von Störungen und Umweltbedingungen. Das ausgezeichnete Paper verbindet diese beiden Perspektiven und ermöglicht so eine realistische Bewertung der Risiken für kamerabasierte Sensorsysteme.

Um diesen Ansatz praktisch nutzbar zu machen, stellen die Forschenden zudem zwei Werkzeuge vor: TARA-CAM, eine Methode zur Bedrohungs- und Risikoanalyse von Kamerasystemen gemäß der internationalen Norm ISO 21434 für Cybersicherheit in der Automobilindustrie, sowie PICT, eine offene Testumgebung zur Untersuchung von Kamerasystemen unter realitätsnahen Bedingungen. Damit schafft die Arbeit eine wichtige Grundlage für ein ganzheitliches Sicherheitskonzept für Kameras in autonomen Fahrzeugsystemen.