Vulnerabilità NVIDIA Tegra X2 mette a rischio Tesla Autopilot

Al Chaos Communication Congress 2025 (39C3), la ricercatrice Amber Katze ha svelato una scoperta che ha scosso il mondo della cybersecurity automotive: un metodo per compromettere completamente il processore NVIDIA Tegra X2, lo stesso chip utilizzato nei sistemi Tesla Autopilot 2 e 2.5. Questa vulnerabilità rappresenta un rischio significativo per milioni di dispositivi in tutto il mondo, dai veicoli elettrici agli occhiali AR, mettendo in luce le sfide critiche della sicurezza nei sistemi embedded moderni.

Le vulnerabilità scoperte nel Tegra X2

La ricerca di Amber Katze ha identificato tre vulnerabilità principali nel processore NVIDIA Tegra X2, ognuna delle quali compromette diversi livelli della catena di avvio sicuro del dispositivo:

Sparsehax: la falla nel Fastboot

La prima vulnerabilità, denominata sparsehax, sfrutta un difetto critico nella decompressione delle immagini SparseFS utilizzate dal protocollo Fastboot. Questo exploit permette agli attaccanti di:

Il meccanismo di decompressione, progettato per ottimizzare il trasferimento di dati durante il flashing del firmware, presenta vulnerabilità nella gestione della memoria che possono essere sfruttate per l’esecuzione di codice arbitrario.

Dtbhax: compromissione del kernel DTB

La seconda tecnica, chiamata dtbhax, target il caricamento del Device Tree Blob (DTB) del kernel. Questa vulnerabilità consente di:

Il DTB contiene informazioni cruciali sulla configurazione hardware del dispositivo, e la sua compromissione può avere conseguenze devastanti sulla sicurezza e stabilità del sistema.

Vulnerabilità BootROM: il punto di non ritorno

La scoperta più preoccupante riguarda una vulnerabilità nella BootROM del Tegra X2. Questa falla è particolarmente critica perché:

Amber Katze ha dimostrato come utilizzare tecniche di fault injection in modalità USB recovery per sfruttare questa vulnerabilità e ottenere privilegi massimi sul dispositivo.

Metodologia di attacco e requisiti

L’exploit sviluppato dalla ricercatrice richiede accesso fisico diretto al dispositivo target attraverso una porta USB. Questo limita significativamente la superficie di attacco, ma non elimina completamente i rischi, specialmente in scenari come:

La tecnica di fault injection utilizzata per sfruttare la vulnerabilità BootROM richiede strumentazione specializzata per manipolare il voltaggio del chip durante operazioni critiche, rendendo l’attacco tecnicamente complesso ma non impossibile.

Impatto sui sistemi Tesla Autopilot

La scoperta ha implicazioni particolarmente serie per i veicoli Tesla equipaggiati con sistemi Autopilot 2 e 2.5. Questi sistemi utilizzano il processore Tegra X2 per elaborare dati dai sensori e prendere decisioni critiche per la sicurezza della guida autonoma.

Una compromissione di questo tipo potrebbe teoricamente permettere a un attaccante di:

Fortunatamente, la necessità di accesso fisico limita significativamente la probabilità di attacchi su larga scala, ma evidenzia l’importanza di protezioni fisiche robuste nei sistemi automotive safety-critical.

Implicazioni per la sicurezza dei dispositivi embedded

Questa scoperta va oltre i singoli dispositivi Tesla e solleva questioni fondamentali sulla sicurezza dei sistemi embedded moderni. Il Tegra X2 è utilizzato in milioni di dispositivi diversi, inclusi:

Sfide delle vulnerabilità hardware

Le vulnerabilità a livello hardware, specialmente quelle nella BootROM, presentano sfide uniche per la sicurezza:

Strategie di mitigazione e best practice

Nonostante la gravità delle vulnerabilità scoperte, esistono diverse strategie per mitigare i rischi associati:

Protezioni fisiche

Architetture di sicurezza stratificate

Sviluppo sicuro a livello chip

La ricerca di Amber Katze rappresenta un importante contributo alla comprensione dei rischi di sicurezza nei sistemi automotive moderni. Mentre le vulnerabilità scoperte nel Tegra X2 richiedono accesso fisico per essere sfruttate, esse evidenziano la necessità di approcci più robusti alla sicurezza hardware nei dispositivi safety-critical. L’industria automotive e dei semiconduttori deve continuare a investire in ricerca sulla sicurezza e sviluppare nuove metodologie per prevenire e mitigare questo tipo di vulnerabilità fondamentali.