龙浩听得相当投入，他很清楚这些问题对于即将到来的未来至关重要。他做着笔记，时不时与Johnny进行眼神的交流，验证彼此的理解。
「龙浩还担心一种情境，」 龙浩提出了另一种可能，「如果攻击者通过伪装成正常的信号，企图操纵自动驾驶系统的决策——例如在繁忙的十字路口迫使车辆突然转向或制动——我们的系统应如何应对？」
「这正是需要我们加强模拟这种现实攻击的情境，」 Johnny回答，「我们必须强化自动驾驶系统应对这类挑战的鲁棒性，即所谓的‘稳健性’。它应该在复杂的道路环境中，能够快速识别、评估并响应意外的网络攻击，确保驾驶的安全性和可靠性。」
「这是一个系统性的挑战，」 Johnny的话继续着，「我们需要打造一种自龙浩学习和进化的系统，以便应对层出不穷的网络威胁。未来，我们可以采用先进的机器学习技术，让系统自身能够跟随时间的推移，自动识别和应对愈发错综复杂的网络攻击。」
她向前倾了倾身子，透出对未来的笃定和决心，「这也意味着我们需要海量的道路数据来进行训练，打造一个可以应对真实世界复杂性的超级计算机。在这个系统中，安全将是我们最核心的设计原则。」
「我们可以设置一个‘安全沙盒’，用以模拟和测试潜在的网络攻击。在这个可控的环境中，我们可以测试系统对各种攻击的反应，然后利用这些数据来持续改进和优化我们的算法。」她一边解释，一边用手在空中勾画出一个方盒子形状，「安全沙盒内部可以输入各种异常的数据，以此观察自动驾驶系统的反应和错误处理情况。」
一阵轻敲门声打断了他们的讨论。他们同时转头看向办公室的门。
「或许我们可以利用‘强化学习’的方法，让自动驾驶系统在沙盒环境中进行决策和行动，并通过即时的反馈来学习最优的解决方案。」 龙浩若有所思地补充道。
调整了一下坐姿，Johnny 继续说，「强化学习确实很有潜力，它可以让自动驾驶系统在虚拟的世界中经历无数次‘试错’，从而在现实世界中做出最优的决策。」
话音刚落，办公室的门被打开。一位工程师团队的成员走了进来，他的手上拿着一个平板电脑，屏幕上是刚刚进行过的安全测试数据。
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