在自动驾驶技术的快速发展中，我们往往聚焦于硬件的可靠性、算法的精确性以及数据的安全传输，却容易忽视一个潜在的“寄生虫”——软件系统的寄生虫学问题，这并非指生物意义上的寄生虫，而是指那些潜伏在代码深处、难以察觉的错误、漏洞或恶意代码，它们可能由人为疏忽、第三方代码集成不当或供应链攻击引入。
这些“寄生虫”一旦激活，可能导致自动驾驶系统判断失误、反应迟缓或直接瘫痪，后果不堪设想，在自动驾驶技术的研发与维护过程中，必须实施严格的软件卫生（Software Hygiene）措施，包括但不限于：定期进行代码审查、使用静态和动态分析工具检测潜在风险、实施严格的访问控制和权限管理、以及建立有效的漏洞管理和应急响应机制。
与寄生虫学研究类似，我们也需要持续监测和评估自动驾驶系统的“健康状态”，及时发现并清除这些隐秘的威胁，确保技术安全可靠地服务于人类社会。
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自动驾驶技术需警惕软件'寄生虫',通过严格的安全审计与实时监控，确保系统安全无虞。
通过定期安全审计和深度学习算法的透明性，有效识别并消除自动驾驶软件中的'寄生虫'
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