FlyTrap: Guarda-chuvas Enganosos Capturam Drones DJI

Cientistas da Califórnia demonstram como padrões em guarda-chuvas podem atrair e derrubar drones com rastreamento autônomo.

Guarda-chuvas “FlyTrap”: Uma Nova Arma Contra Drones Autônomos

Pesquisadores da Universidade da Califórnia, Irvine (UC Irvine), desenvolveram uma engenhosa técnica para capturar ou derrubar drones autônomos. Conhecida como “FlyTrap”, esta inovação utiliza guarda-chuvas com padrões especiais para explorar falhas nos sistemas de rastreamento de alvo autônomo (ATT) de drones.

Como Funciona o Ataque FlyTrap?

  • Engano Visual: Padrões gerados por IA nos guarda-chuvas são interpretados pelos sistemas de visão dos drones como o alvo se afastando.
  • Atração Forçada: Para “alcançar” o alvo que parece estar se distanciando, o drone é induzido a se aproximar fisicamente do guarda-chuva.
  • Redução da Caixa de Delimitação: À medida que o drone se aproxima, o padrão faz com que a caixa de rastreamento diminua, incentivando o drone a chegar ainda mais perto.
  • Captura ou Queda: Uma vez suficientemente perto, o drone pode ser facilmente capturado com uma rede ou induzido a cair.

Testado e Comprovado

A técnica foi demonstrada com sucesso em drones comerciais populares como o DJI Mini 4 Pro, DJI Neo e HoverAir X1, provando sua eficácia no mundo real, mesmo em movimento e de múltiplos ângulos.

Vulnerabilidades Expostas

Os pesquisadores destacam que o FlyTrap é significativamente mais eficaz do que técnicas adversárias de Machine Learning anteriores. Esta descoberta levanta sérias questões sobre a segurança de sistemas ATT, que são utilizados em aplicações críticas como patrulha de fronteiras e segurança pública.

Notificação e Próximos Passos

As empresas DJI e HoverAir foram devidamente notificadas sobre as vulnerabilidades em seus sistemas de rastreamento. Esta pesquisa sublinha a necessidade urgente de melhorias de segurança antes da implantação mais ampla de drones autônomos em infraestruturas críticas.

Baseado no artigo de Tom’s Hardware