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インシデント 159: Tesla Autopilot’s Lane Recognition Allegedly Vulnerable to Adversarial Attacks

概要: Tencent Keen Security Lab conducted security research into Tesla’s Autopilot system and identified crafted adversarial samples and remote controlling via wireless gamepad as vulnerabilities to its system, although the company called into question their real-world practicality. This incident has been downgraded to an issue as it does not meet current ingestion criteria.

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組織

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推定: Teslaが開発し提供したAIシステムで、Tesla driversに影響を与えた

インシデントのステータス

インシデントID
159
レポート数
1
インシデント発生日
2019-03-29
エディタ
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
MIT

MIT 分類法のクラス

Machine-Classified
分類法の詳細

Risk Subdomain

A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
 

7.3. Lack of capability or robustness

Risk Domain

The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
 
  1. AI system safety, failures, and limitations

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

AI

Timing

The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
 

Pre-deployment

Intent

Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
 

Unintentional

インシデントレポート

レポートタイムライン

Incident OccurrenceAI Incident Database Incidents Converted to Issues
AI Incident Database Incidents Converted to Issues

AI Incident Database Incidents Converted to Issues

github.com

AI Incident Database Incidents Converted to Issues
github.com · 2022

The following former incidents have been converted to "issues" following an update to the incident definition and ingestion criteria.

21: Tougher Turing Test Exposes Chatbots’ Stupidity

Description: The 2016 Winograd Schema Challenge highli…

バリアント

「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください

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