VillainNet：可接管自动驾驶车辆的漏洞 ^{CEFR B2}

研究人员在一项由乔治亚理工学院主导的研究中发现，自动驾驶系统中用于选择运行工具的 AI “超级网络”存在一种新型后门，研究团队将其命名为 VillainNet。超级网络的工作方式是根据道路情形交换多个小型子网络，以应对降雨、交通拥堵或变道等任务。

团队发现攻击者能把后门藏在某些子网络内，后门在所选子网络被调用之前保持休眠。一旦满足特定触发条件——研究者举例为自动驾驶出租车在降雨和路况变化时的响应——VillainNet 会被激活并可能接管车辆，从而威胁乘客安全或迫使车辆发生碰撞。

在实验验证中，激活后的攻击几乎必然成功。研究报告显示：激活攻击成功率为 99%，该后门在完整 AI 系统中保持不可见；检测这种后门需要 66x 更多的计算能力和时间，并且后门可以在多达 10 quintillion 种可能配置中隐匿。团队警告这类威胁可在任何开发阶段被植入，并覆盖数十亿种情形。

• 99% 成功率（激活时）
• 检测需要 66x 更多计算能力和时间
• 可在多达 10 quintillion 种配置中隐藏

研究负责人将此项工作称为“对安全界的行动号召”，并敦促为自适应 AI 系统建立新的防御。他们建议在超级网络中加入安全措施作为一种假设性修复方法。该项目于 2025 年 10 月在 ACM 计算机与通信安全会议（CCS）上展示，来源为乔治亚理工学院。