智能网联汽车的安全问题如何解决？

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“本文将尝试深入分析智能网联汽车面临的安全挑战，并结合相关互联网资料、学术论文、行业报告及实际案例，探讨解决这些问题的有效途径。”

大家众所周知，武汉已经投入了无人驾驶汽车。当前电动化、网联化、智能化、共享化成为汽车产业发展潮流和趋势。

汽车行业业内普遍认为，智能网联汽车是下一代汽车产业竞争的重点，而智能网联汽车终极目标指向可以上路安全行驶的无人驾驶汽车。

随着科技的飞速发展，智能网联汽车正逐步成为未来交通系统的重要组成部分。然而，伴随其智能化、网联化的进程，智能网联汽车面临的安全问题也日益凸显。

汽车的智能网联，其基础仍然是当前的物联网体系/5G互联网技术，因此同样面临着网络安全挑战。

一、智能网联汽车面临的安全问题

智能网联汽车作为高度集成的信息物理系统（CPS），其核心要素是数据，包括车辆信息、驾驶员信息、乘客信息、路况信息等。

智能网联的边缘计算，需要这些信息。这些信息一旦发生泄露、篡改、丢失等问题，对汽车的安全性和隐私性产生极大的影响。

具体而言，智能网联汽车面临的安全问题主要包括以下几个方面：

网络攻击风险：
智能网联汽车通过网络与外部世界连接，黑客可能通过远程攻击入侵汽车的网络系统，控制车辆的功能，如恶意启动、急刹车等，给驾驶者带来生命安全威胁。据Upstream 2022年度报告显示，数据或隐私泄露、车辆被盗或入侵以及控制车辆系统是网络攻击的主要形式。
数据泄露风险：智能网联汽车会不断收集、传输车辆和用户的数据，如位置信息、驾驶习惯等，这主要采取的技术是边缘计算。若这些数据无法妥善保护，将面临被黑客获取和滥用的风险，严重威胁用户隐私。
软件漏洞风险：
现代汽车越来越依赖软件系统来控制和管理车辆的各种功能。然而，软件系统的漏洞和错误可能导致系统崩溃或功能失效，直接影响驾驶安全。例如，攻击者可能通过软件漏洞远程操控车辆，造成严重后果。

二、智能网联汽车安全问题的解决方案

针对上述安全问题，智能网联汽车行业正通过技术创新和政策法规的完善，逐步构建安全可靠的防护体系。

目前针对汽车智能互联的安全问题，主要的解决方案包括：

数据加密技术：
数据加密是保护智能网联汽车数据安全的重要手段。通过对存储在汽车内部和云端的数据进行加密处理，可以有效防止黑客盗取用户数据。例如，某知名电动汽车制造商采用先进的加密技术，确保用户数据的安全，赢得了消费者的信赖。
智能驾驶辅助系统优化：
智能驾驶辅助系统通过集成先进的传感器、算法和控制系统，提升车辆的自主驾驶能力。然而，这些系统也需要不断升级和优化，以增强其对恶意攻击的防御能力。特斯拉等领先企业在智能驾驶辅助系统中集成了专用的硬件安全模块和先进的软件架构，确保车辆通信和数据的安全。
车联网通信协议安全：
智能网联汽车与车联网平台之间的通信安全至关重要。采用安全的通信协议和加密技术，确保数据传输过程中的安全，防止黑客通过漏洞入侵车辆系统。例如，蜂窝车联网(C-V2X)技术通过4G/5G等公共蜂窝网络接入互联网，并通过API服务进行云端通信，但需注意加强API服务接口的安全认证和通信协议的漏洞修复。
多安融合安全态势感知与综合安全治理：
智能网联汽车面临的功能安全、预期功能安全、网络与数据安全等多重安全挑战，需要构建多安融合安全态势感知与综合安全治理体系。这一体系应具备“安全感知、通报预警、智能响应”能力，实现综合安全态势的“可见、可管、可控、可信”。通过实时监测和预警，及时处置安全威胁，提升智能网联汽车的整体安全性。

三、实际案例与分析

针对智能网联汽车行业的安全问题，目前主要的案例包括特斯拉，中汽测评等，下面简单进行介绍。

特斯拉的安全实践：
特斯拉在网络安全方面的实践涵盖了多个方面的具体措施。特斯拉的车辆与服务器之间的通信采用了端到端加密技术，确保数据在传输过程中的安全。同时，特斯拉实施了安全漏洞赏金计划，鼓励外部研究人员发现和报告潜在的安全漏洞。此外，特斯拉还注重用户教育和安全意识提升，定期发布安全培训和提醒，帮助车主了解潜在的安全威胁，并采取相应的预防措施。
中汽测评与隐私保护测评项目：
中汽测评在全新升级的中国智能网联汽车技术规程中首发隐私保护测评项目，引入攻击防御守护，助力车企有效提升智能网联汽车网络攻击防御能力。该项目通过整车真实攻击、仿真组合式攻击两种攻击方式进行测评，检查车联网系统是否存在安全漏洞和防御薄弱点，同时测评车机系统对网络恶意行为、远程渗透等攻击方式的防御能力。