动力电池产能利用率整体偏低，2018年扩产呈现新特点

研究人员表示，对交通算法的新攻击将使联网车辆对车辆的位置和速度撒谎，从而对智能城市和交通状况构成威胁，例如造成严重的交通堵塞。汽车可以相互交流的时间（汽车可以与红绿灯、停车标志、护栏甚至人行道上的标志进行交流）正在迅速到来。在减少交通拥堵和避免碰撞的目的驱动下，这些系统已经在美国各地的道路上推出。例如，在美国交通部的支持下开发的智能交通信号系统已经在亚利桑那州和加利福尼亚州的公共道路上进行了测试，并在纽约和佛罗里达州坦帕市进行了更广泛的部署。该系统允许车辆与红绿灯共享实时位置和速度，可以根据实时交通需求有效优化交通时间，从而大大减少车辆在十字路口的等待时间。密歇根大学和密歇根交通实验室的RobustNet研究团队的研究重点是确保这些下一代交通系统的安全，防止它们受到攻击。到目前为止，他们发现自己实际上相对容易上当受。只要一辆汽车在传输虚假数据，就会造成严重的交通堵塞，几次攻击可能会导致整个地区的交通瘫痪。特别令人担忧的是，这些研究人员发现，问题不在于底层的通信技术，而在于用于管理流量的算法。

误导算法一般来说，该算法是接收各种输入信息，如十字路口附近不同位置有多少辆车，并计算满足特定目标的输出信息，如最大限度地减少红绿灯处的集体延误。与大多数算法一样，被戏称为“I-SIG”的智能交通信号系统中的交通控制算法假设其获得的输入信息是真实的。这不是一个可靠的假设。现代汽车的硬件和软件可以通过汽车的诊断端口或无线连接进行修改，从而引导汽车传输错误的信息。想要破坏I-SIG系统的人可以使用这种方法入侵他们的汽车，将其开到目标十字路口，然后在附近停车。研究人员发现，一旦车辆停在十字路口附近，攻击者可以利用红绿灯控制算法中的两个漏洞来延长特定车道的绿灯时间。同样，这也会延长其他车道的红灯时间。研究人员发现的第一个漏洞被称为“最后一个车辆优势”，可以用来延长绿灯信号的长度。该算法将监控接近十字路口的车辆，估计车辆排队的长度，并确定所有车辆通过十字路口所需的时间。这种逻辑有助于系统在每一轮红绿灯变化中为尽可能多的车辆提供服务，但它可能会被滥用。攻击者可以指示车辆向系统发送错误报告，表明车辆很晚才会加入车队。然后，该算法将使被攻击的绿灯保持足够长的时间，以让不存在的汽车通过。因此，其他车道的红灯比道路上的实际汽车需要更长的时间。研究人员将第二个漏洞称为“过渡的诅咒”或“幽灵车攻击”。“I-SIG算法是为了应对并非所有车辆都能相互通信的事实而构建的。”它利用较新联网车辆的驾驶模式和信息来推断不支持通信的旧车辆的实时位置和速度。因此，如果联网的汽车报告它在远离十字路口的地方停了下来，算法会假设汽车前面排着长队。然后，系统会为该车道分配一个长绿灯，因为它认为交通队列很长，但实际上并不长。这些攻击是通过让汽车谎报其位置和速度而发生的。这与已知的网络攻击方法非常不同，例如将消息注入未加密的通信或允许未经授权的用户登录特权帐户。因此，针对这些攻击的已知保护措施对于谎报信息的车辆来说是无用的。由于被误导的算法，使用这两种攻击方法中的任何一种，或将其结合使用，攻击者都可以将长绿灯分配给没有车辆或车辆很少的车道，并将长红灯分配给最繁忙的车道。……

他的行为最终会导致大规模的交通堵塞。这种对红绿灯的攻击可能只是为了好玩，也可能是为了攻击者自己的利益。例如，想象一下，有人为了更快的通勤速度而调整车道上的红绿灯时间，而其他司机却被延误了。犯罪分子也可能试图逃离犯罪现场，或者通过攻击红绿灯来摆脱追赶的警车。这种攻击甚至在或经济上都是危险的：阴谋组织可能会破坏城市几个关键路口的红绿灯系统，以勒索赎金。这比其他堵塞十字路口的方法（如在车流中停车）更具破坏性，也更容易逃脱。由于这类攻击本身使用的是智能交通控制算法，修复它需要交通领域和网络安全领域的共同努力。这包括考虑到这类研究的一个主要教训：支持交互式系统的传感器，如I-SIG系统中的车辆，并不完全可靠。算法在进行计算之前应该尝试验证它们使用的数据。例如，交通控制系统可以使用其他传感器，例如已经在全国范围内使用的道路传感器，来检查道路上有多少辆汽车。这只是研究人员对未来智能交通系统中新的安全问题进行研究的开始。他们希望这项研究不仅能发现漏洞，还能找到未来保护道路和司机的方法。研究人员表示，对交通算法的新攻击将使联网车辆对车辆的位置和速度撒谎，从而对智能城市和交通状况构成威胁，例如造成严重的交通堵塞。汽车可以相互交流的时间（汽车可以与红绿灯、停车标志、护栏甚至人行道上的标志进行交流）正在迅速到来。在减少交通拥堵和避免碰撞的目的驱动下，这些系统已经在美国各地的道路上推出。例如，在美国交通部的支持下开发的智能交通信号系统已经在亚利桑那州和加利福尼亚州的公共道路上进行了测试，并在纽约和佛罗里达州坦帕市进行了更广泛的部署。该系统允许车辆与红绿灯共享实时位置和速度，可以根据实时交通需求有效优化交通时间，从而大大减少车辆在十字路口的等待时间。密歇根大学和密歇根交通实验室的RobustNet研究团队的研究重点是确保这些下一代交通系统的安全，防止它们受到攻击。到目前为止，他们发现自己实际上相对容易上当受。只要一辆汽车在传输虚假数据，就会造成严重的交通堵塞，几次攻击可能会导致整个地区的交通瘫痪。特别令人担忧的是，这些研究人员发现，问题不在于底层的通信技术，而在于用于管理流量的算法。

误导算法一般来说，该算法是接收各种输入信息，如十字路口附近不同位置有多少辆车，并计算满足特定目标的输出信息，如最大限度地减少红绿灯处的集体延误。与大多数算法一样，被戏称为“I-SIG”的智能交通信号系统中的交通控制算法假设其获得的输入信息是真实的。这不是一个可靠的假设。现代汽车的硬件和软件可以通过汽车的诊断端口或无线连接进行修改，从而引导汽车传输错误的信息。想要破坏I-SIG系统的人可以使用这种方法入侵他们的汽车，将其开到目标十字路口，然后在附近停车。研究人员发现，一旦车辆停在十字路口附近，攻击者可以利用红绿灯控制算法中的两个漏洞来延长特定车道的绿灯时间。同样，这也会延长其他车道的红灯时间。研究人员发现的第一个漏洞被称为“最后一个车辆优势”，可以用来延长绿灯信号的长度。该算法将监控接近十字路口的车辆，估计车辆排队的长度，并确定所有车辆通过十字路口所需的时间。这种逻辑有助于系统在每一轮红绿灯变化中为尽可能多的车辆提供服务，但它可能是……

sed中。攻击者可以指示车辆向系统发送错误报告，表明车辆很晚才会加入车队。然后，该算法将使被攻击的绿灯保持足够长的时间，以让不存在的汽车通过。因此，其他车道的红灯比道路上的实际汽车需要更长的时间。研究人员将第二个漏洞称为“过渡的诅咒”或“幽灵车攻击”。“I-SIG算法是为了应对并非所有车辆都能相互通信的事实而构建的。”它利用较新联网车辆的驾驶模式和信息来推断不支持通信的旧车辆的实时位置和速度。因此，如果联网的汽车报告它在远离十字路口的地方停了下来，算法会假设汽车前面排着长队。然后，系统会为该车道分配一个长绿灯，因为它认为交通队列很长，但实际上并不长。这些攻击是通过让汽车谎报其位置和速度而发生的。这与已知的网络攻击方法非常不同，例如将消息注入未加密的通信或允许未经授权的用户登录特权帐户。因此，针对这些攻击的已知保护措施对于谎报信息的车辆来说是无用的。由于这种被误导的算法，使用这两种攻击方法中的任何一种，或将其结合使用，攻击者都可以将长绿灯分配给没有车辆或车辆很少的车道，并将长红灯分配给最繁忙的车道。这最终将导致大规模的交通堵塞。这种对红绿灯的攻击可能只是为了好玩，也可能是为了攻击者自己的利益。例如，想象一下，有人为了更快的通勤速度而调整车道上的红绿灯时间，而其他司机却被延误了。犯罪分子也可能试图逃离犯罪现场，或者通过攻击红绿灯来摆脱追赶的警车。这种攻击甚至在或经济上都是危险的：阴谋组织可能会破坏城市几个关键路口的红绿灯系统，以勒索赎金。这比其他堵塞十字路口的方法（如在车流中停车）更具破坏性，也更容易逃脱。由于这类攻击本身使用的是智能交通控制算法，修复它需要交通领域和网络安全领域的共同努力。这包括考虑到这类研究的一个主要教训：支持交互式系统的传感器，如I-SIG系统中的车辆，并不完全可靠。算法在进行计算之前应该尝试验证它们使用的数据。例如，交通控制系统可以使用其他传感器，例如已经在全国范围内使用的道路传感器，来检查道路上有多少辆汽车。这只是研究人员对未来智能交通系统中新的安全问题进行研究的开始。他们希望这项研究不仅能发现漏洞，还能找到未来保护道路和司机的方法。

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