车联网靶场应用指南（2025）-

车联冈靶恸应用指南.临w25版)—车联网靶场的破局与跃迁：提升主动实战能力和助力T型人才培养N

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mml目

录第—章

车联网靶场的发展背景1.1

车联网的快速发展与安全风险

................................................................................11.2

车联网靶场的发展与驱动

........................................................................................

71.3

国内企业的困惑与挑战

............................................................................................91.4

实战化车联网靶场的必要性

..................................................................................

11第二章

实战车联网靶场的能力框架与技术2.1

实战化车联网靶场的定义与概念

...........................................................................

122.2

实战化车联网靶场的能力框架

..............................................................................162.3

实战化车联网靶场的关键技术

..............................................................................18第三章

实战化车联网靶场的治理与管理3.1

实战化车联网靶场的应用成熟度

...........................................................................233.2实战化车联网靶场的建设路径

..............................................................................273.3

实战化车联网靶场的治理与管理

...........................................................................303.4

实战化车联网靶场的量化与优化

...........................................................................33第四章

实战化车联网靶场的典型应用场景4.1实战化车联网靶场应用场景—:

整车企业实现研发阶段的“安全左移”

............

374.2

实战化车联网靶场应用场景二:

科研院所构建人才建设平台

...............................404.3实战化车联网靶场应用场景三:

高校教学实训平台赋能的T型人才培养

............424.4实战化车联网靶场应用场景四:

汽车检测认证中心的能力跃迁与降本增效

........45第五章

AI赋能车联网靶场的创新与发展5.1

AI赋能车联网靶场的新范式

...................................................................................495.2

AI赋能车辆网靶场的落地应用

...............................................................................535.3AI赋能车辆网靶场的挑战与展望

...........................................................................

56第六章

车联网靶场国内外市场和技术现状6.1

国外车联网靶场市场现状与技术现状

...................................................................606.2

国内车联网靶场市场与技术现状

...........................................................................626.3

国内外技术与应用模式的差距

..............................................................................65第七章

:

车联网靶场的产业生态7.1

车联网靶场的产业生态

.........................................................................................687.2

车联网靶场厂商的技术路线

..................................................................................

69第八章

车联网靶场未来发展和建议8.1

车联网靶场的不足与挑战

......................................................................................728.2

车联网靶场的未来发展趋势

..................................................................................

748.3

面向企业与厂商的建议

.........................................................................................76参考文献

................................................................................................................

80引言当前

,

全球数字化浪潮正推动汽车技术的迅猛发展

,

汽车产业核心竞争力正从传统驾驶模式转向智能驾驶时代

,网络通信、

人工智能、

互联网应用等技术与汽车产业深度融合

,智能网联、自动驾驶等先进技术被广泛应用于车辆中

,车辆从传统的交通工具升级为集感知、

计算、

通信于—体的

“新型智能终端”。

伴随着技术演进

,

智能网联汽车的网络安全问题也日益严重

,

尤其是近年来发生多起汽车信息安全事件

,引发行业高度关注。

汽车的信息安全问题造成的后果不仅仅是个人隐私泄露、

企业经济受损此类

,

还可能对人员生命造成严重威胁

,甚至威胁国家公共安全

,车联网安全已经成为汽车行业甚至全社会共同关注的焦点。国内外不断发布车联网的网络安全要求。例如

,

2021年发布的UNR155法规

,

针对欧盟国家和其他0ECD

国家

规

定了车

辆

制

造商需

要

满

足的

信

息安

全

强

制

要

求

。中国

也

于

2024

年

8

月

发

布了GB44495-2024《汽车整车信息安全技术要求》

,

并将于2026年1月1

日强制实施。

该标准规定了汽车信息安全管理体系要求、

车辆信息安全—般要求、

车辆信息安全技术要求、

审核评估及测试验证方法。并通过护网行动等攻防演练

,

推动车联网企业的安全能力从被动防御转向具备实战主动防御的能力。本报告针对这—系列困境。

将实战化车联网靶场定位为企业的高仿真实战验证的战略性基础设施

,并提供从理念到实践的全面指南。

本报告将构建车联网靶场的应用能力框架、

关键技术和治理框架

,

洞察国内外应用现状、

并探索国内厂商的成功实践体系

,紧密结合国内行业发展现状

,针对典型应用场景中的痛点问题展开分析

,并辅以真实案例

,

切实帮助企业破解技术落地难题

,分析优秀案例并推荐国内优秀厂商

,

助力企业合理规划并提升实战化车联网靶场的应用能力。关键发现战略定位与行业使命l

车联网靶场的战略升级:

车联网靶场正从传统的合规防御转向实战能力重构

,

驱动是国家法律法规的强制性与合规压力趋严、

车辆威胁的复杂性与安全挑战、

企业三脱节的应用困境。l

车联网靶场厂商定位转型:

实战车联网靶场正促使车联网靶场厂商从传统的安全产品供应商转变为安全基础设施的运营方和安全能力聚合的服务平台

,

并定位于安全赋能者和产业资源连接器的角色。l

车联网靶场的价值量化评估成为焦点:

车联网靶场的价值核心正从模糊的“能力提升”转变为“风险规避”和

“

R0I可视化”

,市场正形成较为成熟的量化体系

,例如通过降低潜在召回成本、

降低风险暴露天数等量化数据进行价值的展示。技术路线与创新方向l

“虚实融合”是车联网靶场的技术基石:

车联网靶场的核心技术壁垒在于“虚实融合”

,

将真实的硬件与虚拟网络环境结合

,其中

,车载协议和物理设备的模拟是实现测试高仿真的关键。l

AI赋能的车联网靶场范式革命:

AI将驱动车联网靶场转向“

自动化”和“智能化”

,

但目前尚处于起步探索阶段。目前AI赋能主要体现在智能助手、自动化攻击路径生成、场景编排和安全能力评估

,以解决传统车联网靶场效率低下和场景不足的困境。l

协议级深度挖掘的必要性:

针对车载总线(CAN、

V2X)

的协议级深度漏洞挖掘成为实战的关键

,车联网靶场应具备智能模糊测试

,提高发现物理安全的底层协议漏洞能力。市场应用与本土化优势l

当前国内市场创新优势显著

,

形成了虚实深度融合、车载虚拟化和协同互联三大核心技术流派

,不同厂商通过差异化的战略意图和技术壁垒

,共同致力于解决车联网靶场应用面临的

“

实战脱节、

人才短缺和运营低效”等难题。l

车载虚拟化的实用性突围:

国内部分厂商在车载0s级的虚拟化方面取得突破

,

能够将T-Box、车机等关键部件的固件在纯软件环境运行

,可提供成本更优、

可并发的测试环境

,解决实车测试的高成本和资源瓶颈。l

“可信众测”模式:国内部分厂商通过可信众测模式

,

利用风控沙箱硬件隔离技术和全程审计溯源机制

,

确保在测试数据安全、

过程可控。

解决车企引入外部资源时对数据泄露和过程失控的核心担忧。l

“联邦靶场”与生态协同:国内正在探索利用分布式异构互联

,构建多行业、

多厂商的靶场的互联互通

,共享靶标、

场景和算力

,突破资源瓶颈和人才限制

,是未来车联网靶场发展的必然趋势。战略挑战与未来方向l

国内车联网靶场市场处于“初级建章”

阶段:

虽然已经构建了总体的法律法规框架

,

但是缺乏具体细则、

实施典范

,同时

,市场缺乏全面的实战人才

,并且技术成熟度和工程项目能力与国外仍有差距。l

复合型人才的结构性短缺:国内普遍面临

“T型”复合型人才(具备安全技术深度和汽车工程广度)

的结构性短缺

,

成为制约车联网靶场常态化运营和深度应用的核心瓶颈。l

“死靶场”

的运营困境:

多数车联网靶场沦为“死靶场”

,

利用率低下

,

核心原因是缺乏常态化应用场景和可持续的运营模式。

未来

,车联网解决方案将关注提高用户自主开发场景的能力。l

AI应用的数据挑战:

AI赋能车联网的深度应用主要受限于高质量训练数据的获取和标注

,

车联网领域的攻防数据和固件样本往往涉及企业商业机密

,

成为AI规模化应用的战略性瓶颈。l

供应链安全的

“黑盒”

问题:

在供应链体系中

,车联网的设备供应商的安全能力较弱

,且信息不透明

,

成为整车安全的主要隐患。

未来

,车联网靶场将提高固件分析和SB0M管理能力

,将车联网供应链风险前置到准入阶段。l

车联网靶场的价值提升:

未来车联网靶场的应用趋势是从安全验证级迈向战略协同

,车联网靶场将不再仅仅是简单的成本中心

,而是成为汽车企业业务创新、

风险管理和人才战略的核心平台。车联网靶场的发展背景I第—章

车联网靶场的发展背景车联网靶场已成为企业安全的核心战略基础设施。在UNR155和GB44495-2024等国内外强制性法规的驱动下

,以及AI赋能的新时期背景下

,车联网的威胁已升级至生态级和人身安全级

,

任何微小漏洞都可能引发致命后果。

然而

,

传统的靶场方案无法应对这种独特的物理/网络威胁

,

导致国内企业普遍面临“为合规而建”、价值难以评估、以及T型人才短缺等深层困惑。这些挑战共同构成了阻碍企业从“初级建章”迈向

“

实战突围”

的

“

三脱节”瓶颈。

因此

,靶场作为唯—的高保真度实战验证平台

,是企业突破困境、

保障新车型安全上市的唯—有效方案。1.1

车联网的快速发展与安全风险在中国

,

智能网联汽车作为新质生产力的代表

,正以前所未有的速度完成其数字化、

网络化和智能化

“

三化”深度融合。

同时

,车联网的技术演进与安全风险呈正相关

,安全威胁从局部风险到系统性风险再到生态级风险

,并从虚拟空间延伸至物理世界

,直接关系人身安全与国家安全。车联网的快速发展与安全风险的共生1.1.1

车联网市场的发展格局1)

国内车联网市场规模的爆发式增长与技术渗透加速2023年

,商务部等九部门联合发布《关于推动汽车后市场高质量发展的指导意见》

,国家发展改革委发布

《关于促进汽车消费的若干措施》

《关于促进电子产品消费的若干措施》,工业和信息化部等七1国内车联网的市场格局国内车联网市场处于规模化普及和深度融合阶段

,

核心竞争力由传统的能源模式转向

“

车辆驾驶主导权”的智能网联。据信通院发布的《车联网白皮书(2023)

》

(以下简称“

白皮书”)显示

,

截至2023年10月

,国内乘用车新车市场车联网前装标配搭载率已高达77.78%

,

其中具备组合驾驶辅助(L2级以上)

功能的乘用车新车销量占比在2023年上半年达到了42.4%。在技术和基础设施建设方面

,

我国处于全球领先地位

,已形成了

“车路云”

融合发展的共识。

路侧基础设施加速部署

,根据白皮书显示

,全国部署车联网路侧通信单元(RSU)超8500套

,为车路协同提供了基础。

同时

,尽管5G车联网搭载率为7.88%

,并具有高达245.61%的同比增长率

,以及c-V2X渗透率(1.45%)的快速增长

,市场正在加速向多网融合、

高阶网联的技术路线演进

,

并支持“边缘-区域-中心”

多层级协同云平台架构的落地。1.1.2

车联网技术的发展阶段车联网技术经历了从基础信息服务到智能网联再到智慧出行的演进

,同时

,随着国内车联网市场进入由智能化功能驱动的规模普及阶段

,为车联网靶场测试带来了巨大的业务量和复杂度挑战

,安全风险从局部到系统再到生态级扩展

,监管体系逐步完善并强制实施。部门发布《汽车行业稳增长工作方案

(2023-2024年)的通知》,

引导企业加快5G信息通信、车路协同、智能座舱、自动驾驶等新技术的创新应用。车联网靶场的发展背景I2车联网的发展和风险变化阶段—

:

车联网启蒙阶段

(2015年)这个阶段是车联网的萌芽期

,

这时的车联网主要是依托2G/3G移动网络和GPS

,实现车载免提通话、紧急救援、

导航等基础信息服务。

车辆系统相对封闭

,网联功能并未深度介入车辆控制。这个阶段车联网的网络安全风险焦点相对局部

,主要集中在车载信息娱乐系统(IVI)

的漏洞

,可能被利用进行盗刷或服务盗用

,

基本不涉及车辆行驶安全

,而此时尚无专门的车联网法规

,安全尚未成为核心设计要素。阶段二

:

智能网联汽车阶段(2016—2025年)这个阶段是车联网技术爆炸、

安全风险系统化、

法规体系快速建立的强监管时代。

首先是单车智能与网联协同

,L2级辅助驾驶大规模普及

,中国

L2级乘用车渗透率已达62.58%

,4G/5G和C-V2X技术标准成熟并开始预装上车

,

实现车与车、

车与路、车与云的实时通信。此次是软件定义汽车(SDV),软件与硬件解耦

,0TA升级成为核心功能

,

允许车企远程修复漏洞、

推送新功能。

这个阶段车联网的网络安全风险从局部转向系统性、复杂化。

远程控制、

0TA升级、

车载网络(如CAN总线)等成为新的攻击面

,

攻击可能直接导致车辆被非法控制或功能失灵。

由于智能汽车采集大量环境、

驾驶行为和生物识别车联网靶场的发展背景I车联网的发展阶段3数据

,

数据泄露、

滥用和跨境传输风险凸显。

同时

,

软件供应链扁平化

,

第三方组件(尤其是开源软件)的漏洞引入巨大风险。该阶段法规体系开始密集建立

,直接倒逼车企的安全能力建设。

2021年

,联合国欧洲经济委员会(UNECE)

发布的

UN

Regulation

No.155-Cybersecurityandcybersecurity

managementsystem

(UNR155)法规

,为全球汽车制造商和消费者提供网络安全指导。

R155规定自2022年7月起对所有新车型强制执行

,

成为中国车企出海必须关注的首个外部强制性安全门槛。

2024年

,工业和信息化部组织制定的GB44495-2024

《汽车整车信息安全技术要求》

于2024年8月23

日正式发布

,并将于2026年1月1

日起强制实施

,这标志着中国本土安全监管的全面、

强制性落地。阶段三

:

智慧

出行阶段(2025年以后):生态级风险的挑战这个阶段是车联网技术快速演进阶段。

首先是车路云深度融合

,

通过路侧感知设备、

边缘计算单元和云端平台

,

实现人-车-路-云的全面协同智能

,

超越单车智能。

其次是AI大模型上车

,

车企开始积极探索将AI大模型批量赋能更智能的座舱交互和更安全的自动驾驶决策。

这个阶段车联网的网络安全风险呈现的生态级上升:

风险上升至生态级和认知层面。首先是AI安全

,

包括AI算法的可解释性、对抗性攻击(如数据投毒)成为新的安全挑战。

其次是云管端—体化攻击

,攻击面扩展到整个智慧交通系统

,跨域数据融合过程中的权责界定、

安全共享和—致性保障极为复杂。1.1.3

车联网面临的安全风险智能网联汽车的EEA(电子电气架构)从分布式向域集中再向中央计算演进

,汽车成为复杂的云-管-端体系。

威胁不再是单—零部件的入侵

,而是涉及T-Box、

车机、

CAN总线、V2X通信等全链条的APT攻击。

特别是L3/L4级自动驾驶的普及

,—旦发生安全事件

,后果将从财产损失升级为人身安全危机。应对这种复杂的未知威胁和零日漏洞。车联网靶场作为高仿真实战验证平台

,

通过模拟真实环境和威胁

,以及AI赋能的自动化和智能化能力

,

成为提高车联网安全主动实战防御能力

,以及培养车联网实战人才的有效解决方案

,并成为车联网企业的安全核心战略基础设施。车联网靶场的发展背景I4车联网独特的安全威胁与风险1)云端威胁

:从数据勒索到国家安全云端作为车联网服务的核心

,是黑客攻击的首选目标。

云平台存储着海量的车辆和用户数据

,

API接口暴露在公网

,

这些都成为攻击面。例如

,

2022年12月

,蔚来汽车收到外部邮件

,声称拥有其内部数据

,并以泄露数据勒索225万美元等额比特币。

泄露数据涉及员工、

车主身份证、

联系地址等极为隐私的个人信息。

这—事件深刻揭示了车企在数据采集、

传输、

存储和使用等全生命周期中存在的安全隐患。

数据作为新石油

,—旦泄露

,不仅损害消费者利益和企业品牌形象

,更可能被用于犯罪分子的不法行为

,如描绘车主轨迹、

实施抢劫等。例如

,

2022年9月

,

黑客入侵俄罗斯网约车平台

,

通过伪造大量订单

,

导致莫斯科市中心交通大堵塞

,虽然没有造成直接物理伤害

,

但表明针对车联网平台的攻击

,可以对城市交通等关键基础设施造成严重破坏。

在未来

,随着自动驾驶技术的普及

,—旦大规模车辆被同时操纵

,其后果将不堪设想。2)车端威胁

:从远程操控到物理伤害车端威胁是车联网安全中最直接、

最致命的风险。

攻击者可以利用车内零部件的漏洞

,直接控制车车联网靶场的发展背景I5辆。例如

,

2021年

,黑莓QNX系统发现存在高危漏洞

,影响全球约1.95亿辆汽车

,涉及宝马、

蔚来等多品牌

,该漏洞属于内存溢出型漏洞

,

广泛影响各类操作系统与开发工具

,

未及时修复将持续威胁车辆安全。例如

,

2022年

,安全研究人员发现本田和讴歌汽车的无线钥匙存在设计缺陷

,

采用了不安全的固定码

,导致攻击者可以监听并重放信号

,从而远程解锁汽车并启动引擎

,

提示我们车辆网上的简单的零部件

,

也可能成为攻击的突破口。例如

,

2022年

,

蔚来遭勒索225万美元等额比特币

,

泄露员工、

车主等隐私信息

,

数据被“拆分零售”

;

2021—2023年丰田、法拉利、

沃尔沃等车企也先后发生数据泄露或勒索事件

,

反映车企数据安全防护不足。例如

,

2023年初

,白帽黑客发现宝马、

奔驰等数十家车企云平台存在API漏洞

,攻击者可利用漏洞未授权访问内部系统、

获取敏感信息

,暴露车企API设计、

配置与安全测试的不足。例如

,

2024年

,

柏林工业大学的三名网络安全研究人员发现通过电压故障攻击成功破解特斯拉的自动驾驶系统

,

不但能获取系统和用户敏感数据

,

还能解锁特斯拉需要付费的自动驾驶功能

,凸显了配备自动驾驶系统的新能源汽车面临的信息安全、

人身安全和隐私问题。例如

,

2024年

,

柏林工业大学研究人员破解并root了特斯拉自动驾驶仪(基于ARM64的电路板),入侵者可提取任意代码和用户数据

,

包括加密密钥和重要系统内容

,并可访问已删除的GPS坐标视频。3)供应链威胁

:从单—漏洞到全线沦陷车联网的供应链庞大而复杂

,

供应链上的任何—个供应商的漏洞可能波及数百万辆汽车。案例:

2021年

,三六零的智能网联汽车安全实验室发现了多个汽车操作系统QNX的严重级别的远程代码执行漏洞

,该漏洞影响

BlackBerryQNXSDP从6.4到7.1等多个版本

,而BlackBerry

作为汽车领域最大的操作系统供应商之—

,QNX在车用市场占有率达到75%

,目前全球有超过230种车型使用QNX系统

,包括大众、

宝马、

奥迪、

保时捷、

福特等众多知名汽车厂商

,在国内外数千万辆智能网联汽车中均搭载了基于QNX的车载娱乐系统。

这表明基础软件和核心零部件的漏洞其影响范围是灾难性的

,且修复难度巨大。案例:2022年2月

,

丰田的—级供应商小岛冲压工业株式会社遭遇勒索软件攻击

,

导致丰田日本14家工厂全面停产—天

,

损失高达1.3万辆汽车的产量。

这起事件是供应链攻击在车联网领域的典型案例

,证明了供应链中最薄弱的环节

,将决定整个产业的安全性。案例:

2022年

,Mic0DUSMV720车载定位器存在6个高危漏洞

,波及全球150多万辆汽车

,攻击车联网靶场的发展背景I6者可远程控制定位器、

追踪车辆、

切断引擎

,反映汽车传感器零部件安全隐患与供应商水平差异问题。案例

:

2025年

,黑客攻击始于8月底

,造成

IT系统全面瘫痪

,迫使英国主要工厂(索利哈尔、

黑尔伍德和伍尔弗汉普顿)暂停全球生产运营

,

网络攻击预计将造成19亿英镑的损失

,导致该汽车巨头自9月1

日起停产长达五周

,并在捷豹路虎的供应链中引发了大范围延误。1.2

车联网靶场的发展与驱动车联网靶场的发展是由国内外法规、

市场竞争和国家战略共同驱动的必然选择。

车联网安全已上升至国家战略高度

,由国内外法律法规、

行业标准和常态化实战演练共同驱动

,并促使车企从传统被动防御转向具备高强度实战能力的主动防御。

同时

,

倒逼企业打破传统思维

,

拥抱以车联网靶场为核心的实战化安全能力建设

,

从而在激烈的市场竞争和严峻的安全威胁中占据主动。车联网靶场技术发展的驱动1.2.1

从宏观战略到强制性要求的国内政策与标准体系中国高度重视智能网联汽车的安全健康可持续发展

,

将网络安全、

制造强国等国家战略与车联网产业深度融合

,

密集出台了系列政策法规

,随着国家级法律法规的落地

,构建了覆盖汽车全生命周期的强制性安全合规体系

,国内车联网安全监管体系正从宏观指导走向强制执行

,推动行业从自愿合规转向硬车联网靶场的发展背景I7性准入要求。

智能网联汽车的强制性要求推动车企构建足够的安全防护能力。

传统的文档审核和被动渗透测试已无法满足监管对实战能力的评估要求。

车联网靶场作为能够提供高保真、

可复现、

可量化实战环境的基础设施

,

成为满足合规要求向实战能力转化的合规证明工具。

例如

,对数据流通和隐私保护的合规要求

,

推动了靶场必须具备可信数据处理和审计溯源能力2021年8月

,网信办、发展改革委、

工业和信息化部等五部门发布并实施《汽车数据安全管理若干规定(试行)》

,规范汽车数据处理活动

,对重要数据和个人信息的处理提出了严格要求

,特别是要求数据处理者开展数据安全风险评估、

建立管理制度。2022年4月

,

工业和信息化部办公厅、

公安部办公厅、

交通运输部办公厅等五部门发布的《关于进—步加强新能源汽车企业安全体系建设的意见》,重点要求新能源汽车企业从产品研发、

生产—致性、售后服务等方面加强安全管理体系建设。

并强调了安全能力从传统的被动防御向贯穿产品全生命周期的主动防御转变。

该意见与GB44495共同构成了车企在研发(Devsec0ps)环节加强安全测试和车联网靶场建设的直接驱动力。2022年11月

,发布的《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》

,

对企业、

产品、测试管理、风险承担等提出了明确的准入条件和安全要求。并针对性地推动高阶自动驾驶的商业化落地

,同时要求参与试点的车辆和系统必须具备经安全验证的能力。

这直接刺激了对V2X、

高精度定位等网联化场景安全测试的需求。2024年8月23

日发布的GB44495-2024

《汽车整车信息安全技术要求》,作为中国首批智能网联汽车强制性国家标准

,不仅首次将汽车信息安全管理体系纳入强制标准

,

对外部连接安全、

通信安全、软件升级安全和车辆数据安全等多个维度提出了明确的技术要求和试验方法

,

例如

,要求汽车制造商在整车设计、

研发、

测试和生产等全生命周期内

,

建立和实施信息安全管理体系

,

对车辆进行安全加固

,

并满足包括车内网络、外部接口等在内的多项安全技术要求。该标准将于2026年1月1

日强制实施

,

标志着信息安全能力已成为汽车产品上市的硬性准入门槛

,直接驱动车企加大对信息安全车联网靶场等测试验证资源的投入

,以确保安全设计符合标准。此外

,

数据要素已成为车联网的核心生产要素

,

在车联网环境中

,

数据在采集、

传输、

存储、

使用、共享、

销毁等各个环节都可能存在安全隐患

,

数据和隐私泄露已成为车联网安全事件的首要类型。

随着《网络安全法》

《数据安全法》

等上位法的实施

,以及

《汽车数据安全管理若干规定(试行)》

等文件的发布

,国家对车联网数据出境、

分级分类、

准入测试提出了明确要求

,促使车企建立完善的数据安全治理体系

,

验证数据保护策略和合规性。1.2.2

国际法规与

出

口市场的全球化竞争的硬性门槛对于拓展海外市场的中国车企

,国际法规构成了同样巨大的压力。车联网靶场的发展背景I82021年

,联合国欧洲经济委员会(UNECE)发布了

《网络安全和网络安全管理体系》(以下简称UNR155),

并于2021年1月正式生效

,

该法规要求汽车制造商应建立并实施网络安全管理体系(CSMS),以应对车辆整个生命周期内的网络风险。

UNR155对中国汽车产业最大的影响在于出口合规

,该法规规定自2022年7月起

,

新申请认证的车型必须满足UNR155要求;

而自2024年7月起

,

所有新生产的车辆都必须满足要求。

对于中国车企

,对向欧盟、日本、

韩国等进行出口的所有新车型必须获得CSMS认证才能在欧盟市场销售

,

促使中国车企

,

必须在研发、

生产、

售后等全流程建立完整的网络安全流程和验证机制

,车联网靶场则作为验证环节的需求应运而生。同时

,

零部件供应商也要遵循IS0/SAE21434标准

,进行网络安全活动的管理和执行。

这些国际标准和法规不仅是进入市场的硬性门槛

,

也深刻影响着车企与供应商之间的合作模式和责任边界。1.2.3

常态化护网行动与实战演练对抗的驱动国内将车联网视为关键基础设施

,

其安全能力受到国家层面的直接关注

,

除了法律法规的框架约束

,国家层面还通过常态化的实战演练

,

推动车联网企业的安全实战能力

,目的在于检验车联网在真实攻击下的防御能力

,并在2023年的护网行动中专门设立了车联网赛道。面对实战化的车联网安全要求

,

传统的安全培训和理论课程已无法满足护网行动的高强度对抗要求。车联网靶场正是将理论知识转化为实战技能的训练场

,

模拟真实的车联网业务场景

,并通过模拟真实威胁攻击和红蓝对抗等方式

,

检验应急响应流程

,

提升安全团队在面对威胁风险时的快速响应和处置能力。1.3

国内企业的困惑与挑战在国家政策的强力驱动和市场竞争的巨大压力下

,国内车企和相关机构正在积极探索车联网安全建设路径。

然而

,

在这—过程中

,

企业普遍面临着—系列深层次的困惑与挑战

,

传统的方法和工具已经无法解决这些问题

,因此企业迫切需要—种全新的、

系统化的解决方案

,来打破现有的困境

,实现从初级建章到实战主动防御的根本性转变。车联网靶场的发展背景I9国内企业的深层困惑与挑战1)

实战主动能力的脱节许多企业形成了以合规为主要目标

,

将安全视为—种成本而非投资。

在新时期车联网安全的实战化要求面前

,

这种思维惯性使企业面临从合规导向到实战主动能力转型的挑战。

而传统车联网靶场建设往往是为了满足为合规而建的最低要求

,而非真正服务于为能力而建的实战需求。由于缺乏与真实业务相结合的评估方法

,导致车联网靶场在满足法规要求后便沦为形式

,无法提供精准、

有效的指导

,也难以证明其在保障合规中的实际能力。同时

,

传统的车联网靶场演练多停留在通用层面

,

无法模拟车联网特有的攻击面

,

例如车载总线、

V2X通信协议等

,在车联网靶场中看似成功抵御了攻击

,但在现实中

,当面对针对汽车ECU固件或V2X通信的欺骗攻击时

,却束手无策

,导致练兵与实战的脱节。2)

技术与人才的脱节车联网独特的跨行业、

跨领域特性

,

使得传统IT安全的技术和人才储备在新时期显得力不从心

,导致企业面临实战主动能力建设的瓶颈。

车联网安全需要同时具备安全技术深度和汽车工程广度的T型人才。

然而

,国内目前这类人才极度稀缺。

企业面临着不知道需要什么样的人才、

不知道怎样培养人才的困境。

传统培训模式的理论教学

,

无法满足对动手实践和跨领域知识融合的实战需求

,

缺少懂车联网开发又懂渗透测试的人才成为国内车联网人才短缺的真实写照。而传统培训模式专注于单—IT技能

,无法培养具备安全技术深度和汽车工程广度复合型T型人才。这导致企业即使拥有车联网靶场

,

也缺乏能够设计复杂场景、

进行深度漏洞挖掘和运营车联网靶场的专业力量。

导致安全团队掌握着网络技术

,

但对

ECU、

域控制器、

车载协议栈—无所知

,

使得安全能力与汽车业务之间存在巨大的知识鸿沟。

车联网靶场的利用和价值创造被严重限制。3)

投入与价值量化的脱节车联网靶场的发展背景I10价值难以评估的困惑:当车联网靶场建成后

,安全管理者普遍面临—个难题:如何向高层证明其价值?由于缺乏科学的评估方法和可量化的指标

,他们难以清晰地衡量车联网靶场在降低业务风险、

提升安全能力方面的实际收益。

这种花了大钱却说不清效果的困惑

,直接影响了车联网靶场项目的持续投入和团队的积极性。1.4

实战化车联网靶场的必要性面对传统车联网靶场方案的重重困境

,实战化车联网靶场解决方案应运而生。

实战化车联网靶场以其革命性的技术和理念

,正在重塑行业对网络安全的认知

,为企业提供了—个前所未有的平台

,将安全能力与业务发展、

人才培养紧密相连

,成为在未来车联网竞争中制胜的关键。l

破解“

三脱节”

困境:

实战化车联网靶场的核心在于平台化、

互联化、

场景化

,车联网靶场应用转变为开放的平台

,

用户可以自主开发和部署场景

,实现车联网靶场的常态化、

可持续应用。

同时

,

通过与其他车联网靶场互联

,实现不同车联网靶场间的资源共享和协同

,打破数据孤岛。l

实现高仿真实战:

实战化车联网靶场彻底颠覆传统虚拟化的局限性

,

通过虚实互联技术

,

将真实的汽车零部件(ECU、T-Box)接入车联网靶场

,同时在虚拟环境中模拟完整的网络架构

,不仅可解决实车测试成本高昂的难题

,

也使得测试环境的保真度更加贴近真实世界

,最大化地暴露汽车的攻击面。l

AI的全面赋能:

实战化车联网靶场将AI技术深度融入车联网靶场

,

可以根据真实威胁情报自动生成复杂的攻击路径

,

进行自动化、

持续性的安全验证

,

使车联网靶场能够实时监测、

预测威胁的活平台

,

还能利用AI通过智能分析

,

对演练结果进行量化评估

,

将安全能力转化为清晰的商业价值

,

帮助企业向高层证明投入的有效性。l

增强价值量化与持续运营:

实战化车联网靶场强调从合规导向转向能力导向

,

通过科学、

可量化的价值评估体系

,

从漏洞发现效率、

修复成本节约、

人员能力提升等多个维度

,

将车联网靶场价值转化为可量化的指标

,

解决价值难以评估的困境。

并通过提供常态化的运营服务(如可信众测、

漏洞管理、

T型人才培训)

,

确保车联网靶场持续为企业创造价值。车联网靶场的发展背景I11实战车联网靶场的能力框架与技术I

第二章

实战车联网靶场的能力框架与技术实战化车联网靶场的本质已超越培训和竞赛工具

,而是集测试、

评估、

验证、

培训、

运营于—体的综合性“

实战化平台”,

核心理念是实战主动、AI赋能和T型复合人才培养驱动

,由“虚实融合”仿真、车载协议仿真、

供应链固件分析和数据安全可信接入等关键技术支撑。

这些技术共同构建了靶场的仿真与编排、

导调与对抗、

采集与分析、

评估与量化、

协同与互联的五大能力支柱

,是企业实现高保真度实战、

解决

“三脱节”

困境和迈向

L4战略协同级应用的行动指南。2.1

实战化车联网靶场的定义与概念传统的车联网靶场常被简单等同于人才培训和竞赛的环境

,

这种车联网靶场理念无法满足新时期对车联网安全的需求。1)

实战化车联网靶场的定义实战化车联网靶场不再单单是面向培训和竞赛的静态环境

,而是面向安全测试、

安全评估、

安全验证、

安全培训、

安全运营于—体的综合性实战化平台

,

提供可控、

可重复、

可观测的仿真环境

,能够实现与现实世界互动

,并动态演进的数字基础设施。实战化车联网靶场的定义2)

实战化车联网靶场的理念实战化车联网靶场的发展

,

是由实战主动、

AI赋能和T型复合人才培养三大核心理念驱动的。图实战化车联网靶场的理念12l

实战主动

:

实战化车联网靶场的核心任务是模拟车联网现实中可能发生的威胁或攻击

,让企业在发生攻击之前

,能验证自己的防御能力

,将安全防御从传统的亡羊补牢转变为防患于未然。

并与研发流程融合

,不再是车辆上市后才进行的事后检测

,而是应在车辆的设计、

开发阶段就介入的安全左移工具。

例如

,

在特斯拉的0TA升级服务被黑客破解的案例中

,如果车企在研发阶段就利用车联网靶场模拟黑客的破解路径

,并验证0TA

系统的安全性

,就能从根本上避免此类事件的发生。l

AI赋能

:实战化车联网靶场可以利用人工智能的强大能力

,

解决传统人工测试在效率、

广度和深度上的不足。

通过AI

自动生成复杂的攻击路径

,

模拟高级持续性威胁(APT),

对车联网系统进行持续、自动化的安全验证

,

使车联网靶场不再是静态的演练

,而是能够实时监测、

预测威胁的活平台。

另外

,

可通过AI进行智能场景编排

,

基于海量威胁情报和真实漏洞数据

,自动构建高仿真、

高特异性的仿真场景。

例如

,在智能驾驶领域

,

AI可以模拟传感器欺骗、

数据投毒等攻击

,帮助企业验证自动驾驶算法的安全性。l

T型复合人才培养

:实战化车联网靶场可以辅助培养懂网络安全技术

,又懂汽车业务逻辑和车辆电子电气架构的复合型人才。

传统的安全培训

,只会让学员掌握渗透测试工具的使用

,

但无法理解攻击对汽车物理世界的影响。

而车联网靶场则能提供虚实结合的实训平台

,让学员在模拟环境中

,

通过攻击车机、

T-Box等关键零部件

,亲身体验并理解攻击是如何转化为CAN总线指令

,进而控制车辆的物理行为

,

人才培养不再是理论的灌输

,而是能力的实战化锤炼

,

解决车辆企业普遍面临的实用人才与知识短缺问题。3)实战化车联网靶场与其他相似概念的区别本系列报告按照服务领域将靶场细分为实战网络靶场、

工控靶场、

车联网靶场和审计靶场

,

各类型靶场都是以实战为核心理念

,

但在靶场具体的应用场景、

主要目的、

功能架构、

功能侧重和性能等方面

,则因服务的领域不同而存在差异。实战车联网靶场的能力框架与技术I

13主要的实战靶场类型1)

网络靶场网络靶场的应用场景主要是IT安全验证、人才培养、攻防对抗和漏洞验证等

,

使用者包括

IT安全工程师、

渗透测试人员和安全运维(S0C)分析师

,并由企业的安全部门或S0C团队等主导。

网络实战靶场主要应用是提供公平、

高效的对抗环境

,

发现和利用系统漏洞

,或验证安全防御体系的有效性

,帮助企业提高安全团队与人员的实战能力;

发现和修补安全体系策略的薄弱环节

,

提升应急响应效率。

网络靶场提供的可量化评估数据

,如攻击成功率、

漏洞修复验证率等

,可以为高层管理者的安全投入决策提供科学依据。网络靶场通常以大规模虚拟机/容器编排器和通用网络流量生成器为核心

,

仿真IT

设备(如服务器、PC、路由器、防火墙)和数据流(如TCP/IP流量、

HTTP请求、API调用),模拟复杂的企业IT网络和海量用户行为

,

并采集系统日志、

安全事件告警和网络流量特征等数据

,

更关注应用场景的广度和规模。同时

,为了支撑大规模的实战演练或竞赛活动

,通常对网络流量的高吞吐量和并发节点数有较高要求。

(具体见系列报告的报告

《网络安全靶场应用指南(2025版)

》

)2)

工控靶场工控靶场的核心重点是保障生产安全

,

关注工业生产流程的稳定性和安全性。使用者通常是0T安全工程师和ICS运维人员。

主要用于培养具备IT和0T双重知识的复合型安全人才

,填补行业人才缺口

,

显著提升企业对工业网络安全威胁的应对能力;

帮助企业在不影响实际生产的前提下

,

验证新的工控安全产品和策略的有效性。工控靶场的技术以虚实融合为核心

,通过将真实PLC、

传感器、

执行器等物理设备与

FPGA/实时仿实战车联网靶场的能力框架与技术I

14真器驱动的硬件级仿真模块无缝耦合

,加载工业协议引擎(支持

Modbus、

0PC-UA、

IEC104等专有协议)

,并持续更新工控设备库和漏洞库

,对PLC固件、

控制逻辑及通信链路可进行高保真复现、

攻击面测绘和闭环验证

,

实现0T/ICs资产全生命周期的安全测试、攻防演练与弹性评估。工控靶场需要同时模拟0T与IT网络流量和行为

,不仅需要采集IT网络流量

,还包括工控指令、设备状态数据和物理过程参数

,

对实时性和超低时延有着极高的要求

,同时

,数据采集的实时性和数据时序性至关重要。

(具体见系列报告的子报告

《工业安全靶场应用指南(2025版)

》

)3)

车联网靶场车联网靶场主要应用是车端和管理平台的网络安全

,主要用于在研发早期发现安全问题

,实现Devsec0ps的安全左移

,

重点是行车安全与数据合规

,

核心任务是验证针对车辆的攻击是否会导致行车控制系统失效、

数据泄露等安全隐患。

车联网靶场是跨职能的协作平台

,

使用者包括汽车安全团队、

研发团队、测试团队以及产品团队等。主要应用于培养具备车联网和网络安全双重知识的复合型安全人才;也帮助车企能在安全可控的条件下

,

对车载系统进行全面的安全测试和漏洞挖掘;降低产品上市后的安全风险

,

验证其对车辆数据安全和用户隐私保护等法规的符合性

,

从而提升消费者信任度

,

增强企业在智能汽车市场的核心竞争力。车联网靶场的独特之处在于对汽车行业的攻击面进行全面和深度的模拟

,如车载总线仿真模块(如CAN总线模拟)

车载ECU(电子控制单元)虚拟化模块、

GNss

(全球导航卫星系统)信号、

车载应用等。4)

审计靶场审计靶场是数智化审计的核心

,审计靶场的使用者主要是财务审计师、

审计人员和内控人员

,目的是为企业培养T型审计人才

,

应用场景包括针对业务审计面对新合规的培训、针对业务审计面对IT新合规要求的培训、对企业内控管理和IT安全体系进行验证等

,主要是培养具备财务审计、

IT审计和内控管理的复合型人才。

以发现和验证内部控制流程中的薄弱环节和潜在风险

,帮助企业提升公司治理水平

,保障企业的合规运营。审计靶场在技术上与其他三个靶场不同

,

核心组件是业务流程建模引擎和AI仿真平台

,

包括企业内控管理和

IT业务的模拟。

(具体见系列报告的子报告《审计靶场应用指南(2025版)》

)5)

云原生/容器安全靶场云原生靶场是针对以kubernetes、serviceMesh、

serverless等现代架构为核心的应用环境而设计的专业化靶场。

它的主要应用是保障云原生应用的安全开发(Devsec0ps)和运行时环境的弹性。

其核心任务是验证和评估容器逃逸、

配置错误、

API网关绕过

,以及CI/CD投毒等新型攻击面带来的安全风险。

典型场景主要集中在Devsec0ps流水线安全验证。

将安全测试前置到CI/CD流程中

,通过自动化实战车联网靶场的能力框架与技术I

15测试评估新代码的安全配置和漏洞

,实现安全左移;

容器逃逸与运行时安全。

模拟容器配置错误或内核漏洞导致的容器逃逸攻击

,

测试容器运行时安全防护策略的有效性;

微服务API安全测试。模拟针对API网关和serviceMesh的认证绕过或逻辑漏洞攻击

,验证服务间通信的安全性。云原生靶场不再专注于模拟硬件设备

,而是以容器化和微服务为核心的仿真对象。

在技术特征上

,云原生靶场具有高度的动态性和弹性。2.2

实战化车联网靶场的能力框架实战化车联网靶场通过仿真与编排、

导调与对抗、

采集与分析、

评估与量化和协同与互联等五大核心能力的能力框架构成

,并且相互协同、

层层递进

,可实现灵活构建大规模高保真环境

,并提供全栈式安全解决方案。实战化车联网靶场的核心能力框架2.2.1

仿真与编排能力传统的车联网靶场环境往往是静态且封闭的

,

难以模拟不断演进的复杂拓扑架构。实战化车联网靶场通过强大的仿真与编排能力能力

,为企业提供自由构建、

快速部署大规模、

高仿真的目标网络模型

,并可将虚拟场景与真实的车辆零部件无缝联结

,即将不同类型的虚拟化节点与车辆实物设备结合

,实现虚实融合的测试环境。例如

,

某车企需要测试其新款车型的V2X通信系统在复杂城市交通环境下的安全性

,而传统方案可实战车联网靶场的能力框架与技术I

16能无法模拟极端或大规模攻击。

而实战化车联网靶场可以在虚拟环境中构建拥有数千辆汽车、

数十个路侧单元(RSU)

的城市交通网络。

同时

,将真实的V2X车载单元(0BU)接入其中

,验证其通信协议在面对消息篡改、

重放攻击等威胁时的表现。2.2.2

导调与对抗能力实战化车联网靶场可以自动调整网络拓扑并生成攻击流量、

注入漏洞

,并精细控制攻

防全过程。

实战化车联网靶场可以通过可视化界面

,

灵活设定攻击进度、

任务目标

,甚至在演练过程中动态调整防御策略。

同时

,

还关注攻击过程的可控、

可追溯和可评估

,可以对攻防演练中的人、

环境、

任务和评估等所有对象进行细粒度的编排和控制

,

根据预设的攻防演练脚本

,

对攻击者的行为进行实时监控和裁决。并能自动记录所有操作日志和攻击路径

,为演练结束后的复盘和取证分析提供详实的数据。例如

,

在针对车企云平台的渗透测试中

,安全团队需要模拟勒索软件攻击。

设定车联网靶场的攻击路径为:

首先利用—个常见的web漏洞获取服务器权限

,

然后进行内网横向移动

,

最终部署勒索病毒。车联网靶场会在勒索病毒的关键节点进行停止

,

等待使得整个攻击过程可控、

可追踪

,

避免了在真实环境中可能造成的破坏。2.2.3

采集与分析关联能力实战化车联网靶场具有强大的数据采集与分析能力

,

依赖车联网靶场底层的多模式数据采集探针和大数据安全分析引擎

,

采集车联网靶场的网络流量、

系统状态、

用户行为等全面数据

,汇聚到大数据平台后

,

通过关联分析、规则引擎和AI赋能

,

实现对攻击事件的精准检测和态势分析

,

构建全量数据体系

,解决传统车联网靶场数据采集不全、

分析滞后的问题。例如

,

在针对车联网系统的渗透测试中

,

传统方案只能通过抓包工具获取部分网络流量。

而实战化车联网靶场则能同时采集攻击者的操作视频、

键盘记录、

系统日志和网络流量。

测试结束后

,分析引擎会自动将这些数据关联起来

,生成—个完整的攻击事件时间线和全景画像

,为后面的评估决策、

漏洞修复和安全加固提供有力的证据。2.2.4

评估与量化能力

:基于完整科学的评估指标体系和评估算法

,实战化车联网靶场可以面向人、

攻击武器、

受保护系统等不同维度

,

提供实效能力验证和量化评估能力

,实现安全能力的具体量化数据

,形成高层可理解的商业价值

,

解决传统安全团队难以评估企业安全价值的困境。实战车联网靶场的能力框架与技术I

17例如

,

在人才培养方面

,系统可以根据学员的实操表现

,生成能力图谱和评估报告

,精准识别知识短板。例如

,

在车辆测试方面

,可以通过对比测试

,量化安全防护产品的攻击防御有效性

,并将其与业务风险、

成本节约等指标关联起来

,为投资决策提供数据支撑。例如

,车联网安全运营团队可以利用车联网靶场的评估功能

,向高层展示投资车联网靶场的效益。如在新车型上市前发现了50个高危漏洞

,

避免了3次潜在的软件召回

,

节约了数百万的修复成本等。同时

,安全团队的应急响应时间缩短了30%

,人均漏洞发现效率提升了15%。2.2.5

协同与互联能力实战化车联网靶场的终极目标是打破壁垒

,

构建车联网安全生态

,

提供—体全局协同的安全能力。通过底层的分布式级联技术和统—的资源管理平台

,以及统—的互联标准

,将不同厂商、

不同地区、

不同行业的车联网靶场连接成—个巨大的联邦靶场

,共享靶标、

镜像、

工具和场景资源

,协同构建—个开放、

繁荣的安全生态

,

让用户能够按需调用外部资源

,

参与到更大规模的攻防演练和技术验证中。例如

,

某高校希望开设车联网安全课程

,

但缺乏真实的汽车硬件。

通过车联网靶场互联

,可以连接到车企或科研院所的车联网靶场

,

借用其真实的汽车硬件台架

,

进行虚实结合的实训

,既解决了高校的教学资源短缺问题

,

也促进了产学研的深度融合

,为整个行业的人才培养注入了新的活力。2.3

实战化车联网靶场的关键技术实战化车联网靶场通过虚实融合的仿真技术、

车载协议的仿真、

固件分析和可信接入等关键技术的支撑

,确保能够实现高仿真仿真、

高效测试与实战化对抗等能力。实战车联网靶场的能力框架与技术I

18实战化车联网靶场的关键技术2.3.1

虚实融合仿真技术虚实融合仿真技术是车联网靶场有别于传统IT车联网靶场的最大特征

,核心思想是将虚拟化环境与真实物理设备无缝连接

,共同构成—个完整的测试环境。

通过虚实融合仿真技术可以解决传统车联网靶场无法模拟车联网物理世界和硬件交互的根本问题

,实现从纸上谈兵到真枪实弹。虚实融合仿真技术的主要核心能力l

虚拟环境能力:

通过虚拟化技术(如QEMU、

Emulator)模拟大规模的汽车网络拓扑、

车载操作系统和应用软件。

例如

,可以虚拟化出基于Linux、

Android或QNX的T-Box、

车机等关键零部件

,

甚至模拟出复杂的城市交通网络和路侧单元(RSU)。l

物理接入能力:

通过专用的硬件设备和接口(如USB、

0BD、

CAN-to-IP网关),将真实的车辆零部件或整车接入虚拟环境中。这些硬件负责将物理世界的信号和协议(如CAN总线报文)转换为IP数据包

,

送入虚拟网络进行交互。虚实融合仿真技术的主要作用

:l

高仿真模拟:

通过接入真实的ECU、

域控制器或整车

,能够使车联网靶场精确模拟各种车辆硬件层面的漏洞、

时延和物理干扰

,

使测试结果接近真实车辆世界。l

成本与效率平衡:

通过将核心零部件虚拟化

,可以实现并发测试

,

大幅缩短测试周期和成本。例如纯虚拟化的车机、T-Box等关键零部件

,无需每次都使用昂贵的实车进行测试

,降低研发测试的成本。l

全生命周期覆盖:

虚实融合技术可以使车联网靶场能够覆盖从研发、

测试、

生产到运营的车辆实战车联网靶场的能力框架与技术I

19全生命周期安全需求。虚实融合仿真的技术难点l

协议转换与时延控制:

将汽车专有协议(如CAN)与通用IP协议进行高效、低时延的转换

,

是实现虚实融合的关键挑战。l

高仿真模拟:

如何确保虚拟化环境中的固件、

操作系统

,甚至是物理特性(如电磁干扰)与真实硬件行为—致

,

仍是行业难点。2.3.2

车联网漏洞挖掘技术车联网安全威胁的独特性源于其通信协议的封闭性和复杂性

,

传统渗透测试工具往往对此束手无策

,因此应先解决车联网的专有协议壁垒。

工作原理是通过逆向工程分析车联网的各种协议(如CAN、

LIN、FlexRay),并构建协议模型。然后利用模糊测试引擎根据模型自动生成大量畸形、

异常或恶意报文

,注入车载网络中

,

观察系统响应并分析可能的漏洞。车联网协议漏洞挖掘技术的主要作用l

协议级漏洞挖掘:

针对车载总线、

V2X通信等专有协议

,进行协议级的模糊测试

,从而发现传统渗透测试难以触及的深层次漏洞。l

控车指令伪造与重放:

获取车载总线报文后

,车联网靶场可以分析其控制逻辑

,

伪造控车指令或进行重放攻击

,以验证车辆在面对此类威胁时的防御能力。

例如

,可以通过模拟重放攻击

,验证无钥匙进入系统的安全性。l

V2X通信安全测试:

针对V2X通信协议

,车联网靶场可以模拟女巫攻击、

消息欺骗、

消息篡改等攻击

,

验证车载单元(0BU)和路侧单元

(RSU)的身份认证和数据完整性保护机制。车联网协议漏洞挖掘的技术难点l

协议逆向建模:

车载协议通常为厂商私有

,

缺乏公开资料

,

对其进行逆向分析并构建准确的协议模型是—个巨大的技术挑战。l

漏洞利用链构建:

即使发现协议漏洞

,

如何将其与车载系统权限获取、

控车指令执行等步骤串实战车联网靶场的能力框架与技术I

20联起来

,

形成完整的攻击利用链

,需要深厚的跨领域知识。2.3.3

供应链安全风险评估车联网的供应链庞大且分散

,

任何—个供应商的漏洞都可能成为攻击的切入点。

供应链安全与固件安全分析技术从源头保障安全

,为解决这—问题提供了关键手段。

供应链安全与固件分析技术主要