SICHERHEIT VON FAHRZEUGINTERNER KOMMUNIKATION. SCHUTZ DER FAHRZEUGDATEN. FOLTERTESTS FÜR AUTONOME FAHRZEUGE.
Autos sind nicht mehr durch ihre mechanische Konstruktion definiert, sondern zu einem großen Teil von Software abhängig, die ihr Verhalten steuert. Auch wenn Automobilsoftware gründlicher getestet wird als Verbrauchersoftware, enthält sie immer noch Fehler. Die Gründe dafür reichen von der Verwendung von Bibliotheken von Drittanbietern bis hin zur Tatsache, dass Kfz-Software in der Regel in niederen Programmiersprachen geschrieben wird. Darüber hinaus verrät ein Auto eine Menge persönlicher Informationen über seine Insassen, von ihrer täglichen Routine bis hin zu ihrem Musikgeschmack.
Sicherheit der fahrzeug-internen Kommunikation. In den letzten Jahren haben verschiedene Angriffe eindrucksvoll gezeigt, dass die Software, die auf eingebetteten Steuergeräten in Fahrzeugen läuft, erfolgreich - oft sogar aus der Ferne - ausgenutzt werden kann. Die Tatsache, dass bisher rein mechanische Komponenten wie Verbindungen zu Bremsen, Gas und Lenkrad computerisiert wurden, macht digitale Exploits lebensbedrohlich. Aufgrund der Vernetzung von Sensoren, Reglern und Aktuatoren kann sich jeder kompromittierte Regler als ein beliebiger anderer Regler ausgeben, indem er dessen Kontrollbotschaften imitiert und so dem Fahrer effektiv die Kontrolle entzieht. Wir entwickeln verschiedene Sicherheitsmechanismen, die die Computer von Autos, so genannte elektronische Steuergeräte (ECUs), vor Schwachstellen schützen und Eindringlinge erkennen. Außerdem entwickeln wir Security-by-Design-Architekturen für die Vernetzung von Autos.
Datenschutz von Fahrzeugdaten. Wir haben Methoden zur Prüfung der Datensicherheit moderner Fahrzeuge entwickelt. Unsere Methoden unterstützen das Reverse Engineering der Kommunikation innerhalb und außerhalb des Fahrzeugs, um Sensorwerte und daraus resultierende Datenschutzprobleme zu entdecken und zu korrelieren. In experimentellen Analysen haben wir gezeigt, dass die Hersteller viele persönliche Daten sammeln, wie z.B. das Gewicht der Insassen, wer fährt, den Verbleib des Autos und sogar Nutzungsstatistiken von Türen, Licht, Klimaanlage und Musikgeschmack. Wir entwickeln auch technische Schutzmechanismen, die den versehentlichen Verlust von Daten verhindern und den Insassen wieder die Kontrolle über ihre Daten geben.
Foltertests zur Prüfung des autonomen Fahrverhaltens. Autohersteller führen umfangreiche Tests ihrer autonomen Fahrzeuge auf Teststrecken und in virtuell vordefinierten Szenarien durch. Da Testgelände kein deterministisches Testfeld bieten und zeitaufwendig sind, werden stattdessen virtuelle Hardware- und Software-in-the-Loop-Tests verwendet, da sie die notwendige Reproduzierbarkeit bieten. Wir entwickeln einen systematischen Testrahmen für autonome Fahralgorithmen. Unser Rahmenwerk verwendet prozedurale Szenengenerierung, um sich an die Art und Weise anzupassen, wie ein Auto während der Fahrt mit einer Situation umgeht. Unsere maschinengenerierten Szenen zeigen Fehlverhalten an, indem neue Szenen auf der Grundlage des überwachten Fahrverhaltens maßgeschneidert werden.