Del LIDAR ya hemos hablado en bastantes ocasiones ya que es el método más fiable, seguro y nada barato para la «geolocalización» en tiempo real de y en la que se basa la nevagación de los coches autónomos.

A diferencia de las cámaras que se ven afectadas por las malas condiciones climatológicas o de baja iluminación, los LiDAR son mucho más precisos en un rango más amplio de condiciones complimentando al mismo tiempo otro tipo de sesnores para mejorar la seguridad de los vehículos auto-conducidos.

Sin emnbargo, como (casi) cualquier tecnología es vulnerable a los ataques de hackers tales como ha demostrado un grupo de científicos universitarios de China y USA según han publicado aquí.

Con anterioridad ya se sabía que es posible engañar a las redes profundas mediante pequeñas pertubraciones. Así, por ejemplo, se ha conseguido que una reconocía un panda con una precisión de un 57.7% pasase a considerarlo como un mono gibón con un 99.3%. Anteriormente, mediante técnicas de physical adversarial se consiguió engañar al famoso algoritmo Yolo y dejar de reconocer una señal de STOP hasta estar a unos pocos metros de la misma.

El problema es que también el algoritmo de «optimización» empleado por el LIDAS es hackeable según se ha demsotrado no solo en la plataforma open-source Apollo de los chinos de Baidu para pruebas de conducción autónoma. También fabricando piezas 3D utilizando impresión 3D es posible disponer de «piezas» que resultan transparentes al LIDAR por cuanto no es capaz de clasificarlas correctamente