無人駕駛的安全性淺析
儘管早在2015年，Google無人車在行駛距離超過100萬英里的情況下僅發生20餘起輕微車禍，這似乎證明了無人駕駛車輛能夠極大地降低事故率。但目前沒有誰能保證，當成千上萬的無人車遍布公路網路，面對各種各樣的極端環境時，它們會有怎麼樣的表現。
以無人駕駛汽車的自動緊急制動（AEB）系統監管要求為例，如何預測接下來將要發生的事情，取決於不同參數的變化，例如：檢測概率、車輛速度、行人速度、道路牽引力、汽車和行人之間的距離等。假設一輛汽車迎面駛來，各種情況和參數就會立即由此計算出來，系統迅速作出駕駛決策，確保汽車與行人的安全。
目前無人駕駛汽車通過無線感測器、攝像頭、GPS、雷達等設備來感知周圍的環境，實現車輛的自主行駛，後者一旦出現故障，結果將不堪設想。因此為了在多種不同的情況下提供增強的準確度、可靠性和耐用性，通常需要用一種以上的感測器來觀察同一場景。所有的感測器都有其固有的限制因素和優勢，不同的感測器可以組合在一起，將來自同一場景下不同感測器的數據進行融合，從而提供一個更加穩定耐用的解決方案。
除了無人駕駛汽車的安全性外，智能汽車交通系統的安全性也至關重要。雖然旨在提高交通流量、保障乘客安全，智能汽車交通系統卻面臨著IT安全問題。其連接的程度和通信介面的多樣性，增加了黑客攻擊車載電子信息系統的風險，一旦車載電子信息系統被攻破，黑客將能夠獲取用戶的目的地、路徑、預計用時等一系列數據，用戶的隱私乃至人身安全都將失去保障。
智能汽車交通系統通常採用移動自組織網路中演生出車載自組織網路（VANET）。VANET是一把雙刃劍：它給無人駕駛汽車運行提供了網路環境，給人們的生活和交通管理部門都帶來了極大的便利，但是由於VANET的開放性，也給非法攻擊者提供了攻擊ITS的途徑。在行駛過程中，無人駕駛汽車會接收來自其他帶有通信功能車輛和路邊基礎設施的信息，它們能夠根據這些信息，選擇一個合適的路徑避免道路和交通狀況帶來的問題。但是如果在通信過程中有惡意車輛節點發送虛假消息或者是篡改傳輸過程中的信息誤導車輛判斷，這樣不僅會影響無人駕駛汽車的安全行駛，甚至能夠威脅人們的生命。
