对于自动驾驶汽车（AV），定位的安全性至关重要，它的直接威胁是GPS欺骗。幸运的是，当今的自动驾驶系统主要使用多传感器融合（MSF）算法，通常认为该算法有可能解决GPS欺骗问题。但是，没有任何研究表明当下的MSF算法在GPS欺骗的情况下是否足够安全 。本文专注于生产级别的MSF，并确定了两个针对AV的攻击目标，即偏离攻击和逆向攻击。为了系统地了解安全性，我们首先分析了上限攻击的有效性，并发现了可以从根本上破坏MSF算法的接管效果。我们进行了原因分析，发现该漏洞是动态且随机地出现。利用这个漏洞 ，我们设计了FusionRipper，这是一种新颖的通用攻击，可以抓住机会并利用接管漏洞。我们对6条真实的传感器迹线进行了评估，结果发现，对于偏离和逆向攻击，FusionRipper在所有迹线上的成功率分别至少达到97％和91.3％。我们还发现，它对欺骗不准确等实际因素具有高度的鲁棒性。为了提高实用性，我们进一步设计了一种精巧的方法，该方法可以有效地识别出攻击参数，两个攻击目标的平均成功率均超过80％。我们还将讨论可行的的防御方法。
