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Engañan a la conducción autónoma de un coche Tesla usando una sola pegatina
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En los Model X y Model S

Engañan a la conducción autónoma de un coche Tesla usando una sola pegatina

Expertos en ciberseguridad han conseguido que el coche acelerase de forma autónoma a 140 kilómetros por hora en una zona restringida a 50 kilómetros por hora

Foto: Un conductor maneja un Tesla en la autovía. (Reuters)
Un conductor maneja un Tesla en la autovía. (Reuters)

Un grupo de expertos en ciberseguridad de la compañía McAfee ha demostrado que se puede engañar al sistema de un coche Tesla utilizando una pegatina en las señales de tráfico para que el vehículo acelere de forma autónoma a 140 kilómetros por hora en una zona de 50.

Estos vehículos cuentan con un sistema de cámaras Mobileye EyeQ3 que puede leer las señales de límites de velocidad y enviar la información al sistema de velocidad de crucero automático del vehículo. Para engañar al sistema, los investigadores colocaron una pequeña pegatina en una señal de límite de velocidad de 35 millas por hora (alrededor de 50 kilómetros por hora), para hacer confundirse al número 3 con un 8 según explican en un comunicado.

Foto: El cofundador de Tesla, Martin Eberhard, en su charla con El Confidencial. (Jorge Manzano)

De esta manera, la cámara tanto del Tesla Model X como del Model S (ambos de 2016) leyó que en la señal ponía 85 millas por hora (140km/h) y ambos vehículos aceleraron hasta alcanzar esa velocidad, superando así el límite de velocidad permitida. "Incluso para los ojos, la señal no parece sospechosa y muchos que la vieron no se dieron cuenta de que la señal había sido modificada", han indicado los investigadores Steve Povolny y Shivangee Trivedi.

"Un pequeño trozo de pegatina fue todo lo necesario para hacer que la cámara MobilEye predijera que la señal era de 85 millas por hora", han aseverado. Tras una investigación de 18 meses, los expertos también han recalcado que después hicieron las mismas pruebas con un vehículo Tesla de 2020 con la última versión de la cámara MobilEye, y el sistema no parecía ser susceptible a la clasificación errónea.

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