Cientistas da Califórnia demonstram ‘FlyTrap attack’ em drones DJI com guarda-chuvas que atraem aparelhos autônomos para captura ou colisão

Pesquisadores da Universidade da Califórnia, Irvine, desenvolveram um dispositivo para capturar drones e provocar suas quedas. O ataque chamado FlyTrap utiliza padrões especiais para explorar falhas em sistemas de rastreamento de alvos autônomos, conhecidos como Active Track, Motion Track ou Dynamic Track. Esses padrões podem ser facilmente transportados e usados por qualquer pessoa, pois foram impressos em “guarda-chuvas adversariais”. Na prática, essa solução simples aparece como um contraponto engenhoso a uma tecnologia avançada. E, claro, os guarda-chuvas também são úteis para proteção contra chuva ou como sombra portátil.

O ataque FlyTrap foi demonstrado em campo, onde um dos pesquisadores mostrou como um padrão gerado por inteligência artificial pode ser exibido ao abrir um guarda-chuva, quando um drone se trava no rastreamento da pessoa no local. O padrão visual realiza um ataque de “distância física puxada” que funciona sob diferentes ângulos, mesmo enquanto está em movimento. Foram testados três drones comerciais: DJI Mini 4 Pro, DJI Neo e HoverAir X1.

O padrão impresso no guarda-chuva atrai drones para mais perto, pois seus sistemas de rastreamento neural interpretam o padrão como se o alvo estivesse se afastando. À medida que o drone se aproxima do guarda-chuva, a área de foco do rastreamento vai se reduzindo, fazendo com que o drone se mova para se aproximar ainda mais. Assim, drones autônomos, atraídos pelo padrão, podem ser facilmente capturados por uma rede ou resultar em queda.

As pesquisas mostram que o FlyTrap se revelou muito mais eficaz em comparação com técnicas anteriores de aprendizado de máquinas adversárias, como as tecnologias antigas de “distância física puxada” e “Transferência Gradiente Direcionada”. A equipe ressalta que o rastreamento de alvos autônomos traz tanto um grande potencial quanto riscos significativos, já que drones autônomos são utilizados em áreas como patrulha de fronteiras e segurança pública, mas também podem ser alvos de ações maliciosas.

A análise mostra a necessidade urgente de melhorias na segurança dos sistemas de rastreamento autônomo antes de sua identificação em infraestruturas críticas. É interessante imaginar como o FlyTrap poderia ser utilizado na prática. As empresas mencionadas foram devidamente avisadas sobre as vulnerabilidades descobertas em seus sistemas de rastreamento autônomos.