区块链技术在自动驾驶中的应用

区块链技术在自动驾驶中的应用

Mic Bowman是英特尔的首席工程师,也是CoinDesk咨询委员会的成员。以下文章来源于Consensus杂志上,专门提供给CoinDesk在2019年共识活动的参与者。

四辆自动驾驶车辆到达十字路口,谁先走?
是的,这听起来像一个恶搞笑话的开始,但问题是非常真实的,而且非常困难。解决方案在于分散计算,这是一个可能涉及区块链的新兴领域,以及许多其他技术。为了解试图解决问题,使我们陷入研究这个问题的僵局……

如果我们假设没有交通信号来判断交叉路口,则车辆将不得不仅使用其车载计算能力来协商解决方案。计算机的指令是什么?嗯,有一些一般的社会规则:没有人想要发生事故;他们都希望尽快通过十字路口;并且有一些“公平”的概念(“真的,我先来到这里,所以我先行!”)。

所有这些听起来或多或少都是可行的,除了车辆可能会增加一个“小红色按钮”,欺骗系统以便先通过。 (说真的,如果你上班迟到了,你按下按钮吧?)。

但是,从系统架构的角度来看,这种情况存在很大问题。第一:没有中央权威机构决定哪辆车按顺序排列。第二,唯一可用于计算的基础设施存在于汽车中,也就是说,为计算动态分配资源。我迟到了,所以先让我通过!正是这最后一个特征使分散计算变得如此具有挑战性。


困境

这些仍然在十字路口的车辆陷入一个困境 (“你先走了。”“不,你先走了”,“不,你先走了”)。最近操作AV的要求是它必须有一个“黑匣子”,记录可用于分析过去行为的遥测数据 。例如,确定事故原因。这与黑匣子在飞机上扮演的角色基本相同——只有一个关键区别:飞机主要靠天空,而自动驾驶汽车则不断与其他(潜在自主)车辆互动。一辆车中的黑匣子提供了单一的历史视角。

但是,它并未提供对道路上其他自动驾驶车辆的行动或决策的深入了解。所有这一切都因对抗性机器学习而变得复杂,这可能为自动驾驶汽车创造新的攻击向量。计算机如何依靠简单的本地遥测数据记录来区分自主车辆发出的内部错误,车辆遥测的外部攻击或协调协议中恶意参与者的行为?

理想情况下,为了提供车辆行为的抗攻击历史,黑匣子将确认车辆的遥测数据与附近车辆的遥测数据以及与这些车辆相互作用的信息。换句话说,一个完整的系统范围的存储信息,这只会让我们回到使用来自不受信任来源的机密信息进行计算的问题。

物联网将需要分散的应用程序,如果没有受信任的第三方来判断交互,则已知双方之间确定性公平交换等相对直接的问题是不可能的。在这里,区块链提供了巨大的价值,因为它实际上变成了一个可以仲裁多方协议的基于技术的可信第三方。在实现通用分散计算之前,我们必须解决许多其他挑战。

在某种程度上,到哪里需要从“区块链是应用程序”到“区块链是信任锚”的过渡。

同时,在康奈尔大学开发的共识算法Thunderella通过将乐观的,高性能的“脱链”共识协议与使用传统区块链共识协议作为后备信任锚的异步慢速路径相结合,实现了显着的性能提升。

面对保密挑战,如何扩展这一点并保护机密性?
嗯,一种方法要求我们认识到,如果我们扩大成功计算的概念,就可以简化平衡共享目标和个人目标之间的紧张关系。在差异隐私原则下,我们可以“模糊”数据库所需的准确性以保护机密性。例如,我们可能会将精确的结果转换为如“送货卡车将在大约10分钟内到达”的结果。

只要没有事故并且它可以及时地继续到达目的地,则到达交叉口的第一辆车可能不必是通过交叉口的第一辆车。公平和先到先得仍然是目标,但可能不是成功的必要。

计算机科学的其他进步也可能有所帮助。使用零知识证明(ZKP)的隐私保护加密货币(如Zcash和Monero)证明了加密功能可以对受隐私保护的数据集进行计算。尽管如此,截至目前,开发人员仍在努力将这种计算复杂的技术应用于通用分散计算所需的规模。

在这里,基于硬件的可信执行环境(TEE)提供了一种潜在的替代方案。许多现代处理器都带有执行计算的技术,以确保在某些情况下计算的完整性和机密性。当它恰当地位于更大的安全设计环境中时,它可能是一种有效的方法。

也就是说,分散计算需要解决方案的组合,那些卡在十字路口的汽车将不得不进行多任务处理。

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