30、智能交通与人工智能安全工程：挑战与机遇

智能交通与人工智能安全工程：挑战与机遇

1 智能交通系统的信息与信任问题

在智能交通领域，信息信任至关重要。它与信息准确性以及信息提供者的可信度紧密相连。我们可以将其分为“信息融合”和“内容或传感器融合”。信息融合过程具有以下特点：
- 信息源可靠性 ：即便采用了加密技术保障信息的完整性和真实性，仍可能因恶意或故障的信息发送者而产生错误信息。
- 信息内容不确定性 ：测量误差会导致信息内容存在不确定性。
- 测量时间和信息处理顺序 ：由于无法完全实现完美的时钟同步和有序处理，需考虑逻辑时钟和优先级概念。

智能交通系统（C - ITS）的人类用户信任，源于他们相信联网自动驾驶汽车（CAVs）在关键情况下会遵循合理且符合社会伦理的决策步骤。必须公开CAVs的运行条件及其在特定运行设计域（ODD）内的限制。CAV知识的缺乏可能带来一系列问题，如人类驾驶员重新培训的转换成本、为改善人机交互而增加的CAV成本、因责任不清引发的诉讼以及“过度信任”问题，后者会扭曲用户对风险的认知并降低注意力。

2 智能交通系统的部署挑战与架构设计

连接性为交通带来了众多机遇和相应服务。在由网络物理基础设施支持的CAV背景下，改善交通安全性和性能面临诸多挑战。所确定的主题包括协作系统、架构、通信和互操作性方面以及可信度相关问题。这些主题既是C - ITS部署的障碍，也是推动因素，类似于已建立的风险管理框架的部分内容。

C - ITS涵盖多个维度，从包括传感、通信以及对故障、攻击假设的操作技术层，到对应社会技术考虑的上层。这种