《智能网联汽车内生安全技术蓝皮书》

2025年11月智能网联汽车(IntelligentConnectedVehicle,ICV)作为融合信息物理系统特性的新一代交通工具,正面临着前所未有的安全挑战。这类系统不仅需要应对传统汽车的功能安全(safety)问题,还需防范日益复杂的网络安全(security)威胁,更要处理二者交织叠加所产生的全新安全风险。构建兼具“高可靠、高可信、高可用”特性的一体化安全技术体系,使ICV能够在各类风险威胁下保持预防、抵御、恢复和适应能力,已成为汽车行业亟待解决的重大课题。然而,现有安全防御范式主要依赖威胁感知与特征匹配等经验性知识库,擅长应对已知或“已知的未知”威胁,却难以有效抵御“未知的未知”攻击。其核心局限在于“封门补漏”的补丁式思维。即便结合沙箱、蜜罐、行为画像及AI预测等主动防御手段,本质上仍高度依赖对系统环境的精确认知和历史经验积累。面对知识库未覆盖的新型攻击,抑或由补丁及系统演化引入的新漏洞,现有体系同样束手无策,更无法提供可量化、可验证的安全保障。这种防御模式的被动性与滞后性,在为系统性解决智能网联汽车面临的一体化安全挑战,本蓝皮书创新性地提出内生安全赋能方法,通过构建“事前可阻断-事中可防御-事后可溯源”的全生命周期防护体系,为智能网联汽车提供全方位的安全保障。本蓝皮书将深入分析智能网联汽车的安全风险特征,详细阐述内生安全赋能的技术路线,更将通过智能网联汽车内生安全系列化软硬件产品的实际应用案例,直观展示其价值,为行业提供可参考的技术方案 一、智能网联汽车安全现状与挑战 (一)智能网联汽车概述 (二)智能网联汽车安全概述 (三)一体化安全挑战 2.智能网联汽车一体化安全需求的提出 (四)本章小结 二、智能网联汽车安全测试技术 (一)安全测试技术研究 (二)安全测试工具与平台 (三)安全测试产业与生态 (四)安全测试共性挑战 (五)本章小结 三、智能网联汽车安全防护技术 (一)功能安全与预期功能安全防护技术 3.功能安全与预期功能安全的协同与挑战 (二)网络安全防护技术 (三)数据安全防护技术 40 41 42(四)本章小结 43四、基于内生安全的智能网联汽车一体化安全保障 43(一)现有智能网联汽车V型开发流程的局限性 43(二)内生安全理论与技术架构 45(三)内生安全赋能的智能网联汽车一体化安全系统工程方案 47(四)智能网联汽车内生安全系列化软硬件产品 1.零部件一站式网络安全检测工具平台 五、政策建议 (一)顶层设计:强化制造侧责任与构建内生安全政策框架 (二)技术创新与标准引领:打造自主可控的内生安全“中国方案” (三)市场激励与生态构建:推动内生安全技术的规模化落地 参考文献 -1-一、智能网联汽车安全现状与挑战智能网联汽车是一种跨技术、跨产业领域的新兴汽车体系,各国对于它的定义和叫法不尽相同,反映了不同角度和背景下的理解差异。尽管如此,各国对智能网联汽车的终极目标大致相同,即实现可上路安全行驶的无人驾驶汽车。例如,在德国“自动化”和“互联”这两个词是汽车领域的热词,然而却常常分开使用。相比之下,在我国“智能网联汽车”作为一个整体概念已经在官方文件中确立。工信部、国家标准委网联汽车)》[1]明确了智能网联汽车的定义:智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(人、车、路、云端等)智能信息交换、共享,具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶,并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2023版)》[2]定义:智能网联汽车是具备环境感知、智能决策和自动控制,或与外界信息交互,乃至协同控制功能的汽车,是推动车联网产业高质量发展、促进世界经智能网联汽车是车联网、智能汽车、智能交通系统的交汇点。其中,车联网源于物联网(InternetofThings,IoT)的概念,它以车内网、车际网和车云网为基石,遵循特定的体系架构、通信协议和数据交互标准。在车内、车与车、车与路、车与人以及车与服务平台之间,实现信息的交流与物理系统的交互。车联网的核心功能涵盖了智能动态信息服-2-智能交通系统智能网联汽车车联网图1智能网联汽车相关概念智能网联汽车代表了汽车技术和产业未来发展的方向,也是国际汽车产业竞争的重要领域。在包括欧、美在内的汽车工业发达国家和地区,各方都在积极布局相关技术研发和产业化,以期在这一新兴领域占据先美国智能网联汽车的发展始终走在世界前列,并于2010年起每五年发布一份《智能交通系统战略规划》,把车辆自动化、互联互通上升为发展智能交通系统的一项重点工作内容,通过制定国家战略和法规,把具有颠覆性的创新技术引入交通系统,推动自动驾驶车辆测试和商业应用,保障自动驾驶技术的安全性,提供全人群、全链条的完整出行服务[3]。美国还陆续出台了自动驾驶1.0至4.0四部自动驾驶指导政策,术的车联网通信(Cellular-Vehicle-to-Everything,C-V2X)两类标准。目前,美国政府的态度是保持技术中立,让车企在DSRC和C-V2X之间自由选择。在V2X相关政策推动、标准制定和频谱分配的背景下,美国已在20余个州开展了试点⽰范项目。其中,典型代表是怀俄明州、纽约和佛罗里达州坦帕市的DSRC试点项目。与此同时,美国也启动了作为现代汽车的发源地,德国期望成为智能网联汽车的未来主导者,正在不断创建有利于创新的法律和技术框架。2015年9月,为了推动自-3-动化和互联化驾驶技术的发展,德国推出了《自动化和互联化驾驶战略》[5],明确将自动驾驶技术分为五个等级,阐明了提高交通效率、安全性和减排等潜在优势,并提出保持供应商领先地位、成为领先市场和实现自动驾驶上路运行的三大发展目标。该战略围绕基础设施、法律、创新、网络安全和数据保护等五大领域制定了行动方案,同时强调加强社会对话,增进公众对新技术的接受度。2017年,德国公布了《道路交通法》第八修正案,这是世界范围内首个规范驾驶员使用自动驾驶功能的台了《自动驾驶法》,规范了无人驾驶车辆在众多应用场景中的运行,允许等级4的自动驾驶汽车可以在限定运营区域的公共道路上正常行驶,并建立技术监督制度,允许监督人员对自动驾驶车辆进行远程监控并及我国高度重视智能网联汽车发展,构建了从顶层设计到落地实施的全链条政策体系。自2015年将其列入国家战略以来,相继发布《智能汽车创新发展战略》等纲领性文件,明确了到2025年实现有条件自动驾驶规模化生产、高度自动驾驶特定环境市场化应用的目标。为保障产业健康发展,我国同步推进基础设施建设与法规标准完善,通过“双智”协同发展政策统筹城市规划,并出台《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南》等文件,强化功能安全、网络安全与数据安全监管。在实践层面,从道路测试管理规范到2023年正式启动的准入和上路通行试点,逐步为高阶自动驾驶的商业化铺平道路。2024年“车路云一体化”应用试点工作的启动,标志着我国正加速探索规模化⽰范应用与新型商业模式,旨在构建统一标准与安全体系,推动产业化进程。欧盟日本等亦积极推动智能网联汽车发展。欧盟通过发布一系列政策,以及自动驾驶路线图等,推进智能网联汽车的研发和应用,引导各成员国智能网联汽车产业发展。2018年发布了《欧盟智能网联汽车战略》。2022年颁布《全自动车辆自动驾驶系统(ADS)型式认证的统一-4-日本政府较早开始着眼于智能交通系统的发展,积极发挥政府部门的协同作用,自2013年起陆续出台了《世界领先IT国家创造宣言》、《战略创新创造项目计划(SIP)》、《自动驾驶系统研究开发计划(SIP)》和《2017官民ITS系统构思即路线图》等一系列政策文件,旨在推动智在智能驾驶技术飞速发展的背景下,不同厂商和研究机构对智能驾驶功能的定义存在差异。于是,2014年美国汽车工程师学会(Society[6],如表1所⽰。此标准已被大多数公司和政府采用。汽车自动化水平被描述为6个等级,范围从Level0(以下简称L0,没有自动驾驶功能)到Level5(以下简称L5,完全自动驾驶)。动态驾驶任务(Dy-和决策类行为,包括通过方向盘进行车辆横向运动,通过加减速操作车辆纵向运动,通过对物体和事件的检测、认知和响应,达到对车辆周围Domain,ODD)指设计适用域或者运行范围,描述自动驾驶系统的使用条件及适用范围,例如天气环境、道路情况(直路、弯路的半径)、车表1美国汽车工程师学会自动驾驶分级标准通过驾驶环境对方向盘或加减速中的一项提供统Level2通过驾驶环境对方向盘或加减速中的多项操作Level4在所有道路和环境下自动完成所有驾驶操作-5-2.技术演进与核心趋势汽车智能化网联化演进历程可概括为四个关键阶段,每个阶段都标动驾驶技术发展的两条基础路线。美国主导的“自动化公路系统”依赖基础设施改造,以1997年圣地亚哥I-15高速公路的磁铁引导编队行驶为标志性成果。与此同时,欧洲和学术界开辟了“自主车辆”路线,如德国Dickmanns团队的视觉引导车(时速100公里)和卡内基梅隆大学人穿越美国”的跨州行驶,展现了不依赖基础设施的自主驾驶潜力。这一阶段的特点是大学研究机构与车企初步合作,技术验证局限于特定场景,但为后续发展奠定了理论基础。成为技术发展的催化剂。2004年沙漠挑战赛全军覆进一步要求车辆遵守交通规则并与其他车辆协同,卡内基梅隆大学夺冠。这些竞赛不仅推动了传感器融合、路径规划等核心算法的突破,还催生等),使技术从实验室走向真实环境测试,同时培养了大批专业人才,为产业爆发储备了人力资源。产业合作进入深水区。通用-卡内基梅隆、大众-斯坦福等联合实验室建立,谷歌Waymo(2009年启动)率先将技术商业化。中国虽起步较晚但速测试,再到2015年长安“654战略”,逐步形成完整研发体系。这一阶段的特点是科技巨头与传统车企并行推进,技术路线分化为激光雷达主导(Waymo)与视觉优先(特斯拉初现雏形)两大阵营,同时中国通-6-普及推动行业进入快车道。特斯拉引领硬件迭代(HW1.0至3.0)和算车企(宝马、奔驰等)向科技公司转型;二是跨界融合加速,“车路云一体化”成为中国特色发展路径;三是生成式AI重塑智能座舱与自动通工具向“移动智能空间”的根本转变,技术竞争已演变为全球科技实智能网联汽车的技术发展呈现如下趋势:单车智能依赖车载传感器与AI算法实现自主决策,代表企业如特斯拉 (纯视觉路线)和Waymo(融合感知路线);车路协同通过V2X通信实现车-路-云信息交互,中国凭借5G基础设施优势正加速推进“车路云一体化”路径。两者并非对立而是互补关系,车路协同可弥补单车智能的感知盲区,降低系统复杂度,而单车智能的突破(如特斯拉FSDV12端到端系统)为高等级自动驾驶提供短期落地可能。随着技术演进,两单车智能与车路协同并非对立,而是相互补充的协同体,共同构建安全高效的自动驾驶系统。如表2所⽰,当前车企以单车智能为主,主要源于三方面原因:端到端技术突破提供了快速落地的可能;车路协同基础设施尚处起步阶段,市场规模、应用场景和标准规范有待完善;车路云一体化带来的体验提升尚未充分显现。长远看,车路协同凭借C-V2X技术的非视距、全天候和可协同特性,能有效弥补单车智能感知盲区,提升安全性,并拓展事故预警、自动充电等丰富应用场景。随着单-7-车智能发展到一定阶段,车路协同的催化剂作用将更加凸显,两者作为并行路线,在不同发展阶段各有侧重,共同推动完全无人驾驶的实现。表2单车智能局限性和C-V2X技术价值分析AI大模型重塑汽车智能化:大模型技术正深刻改变智能座舱与自动驾驶两大领域。如表3所⽰,在座舱方面,语言模型推动语音助手向类人化交互升级,多模态模型实现环境理解与内容生成;在驾驶方面,特斯拉FSDV12率先实现端到端AI自动驾驶,国内企业则基于训练,不仅替代传统规则代码,还提升场景识别与决策能力,但同时也表3当下主流智驾玩家技术路线技术类型华为小鹏蔚来理想智己极氪机越+百度智驾科技大疆车载BEV√√√√√√√√√√Transformer√√√√√√√√√√OccupancyGOD网络XNet2.0(2024)√(2024)√√(2024)√(2024)√(2024)√(2024)√(2024)4D场景流Occupancy差异激光雷达纯视觉激光雷达纯视觉纯视觉-纯视觉架构从模块化向端到端演进:传统模块化架构(感知-预测-规划-控制)因级联误差和场景覆盖不足,正逐步向端到端神经网络架构转变。端到端系统直接映射传感器数据到控制指令,减少信息损失,提高响应-8-速度与泛化能力,特斯拉、华为等企业已布局相关方案。然而,其“黑盒”特性引发可解释性争议,且长尾场景数据需求与安全“护栏”设置成为产业化关键瓶颈,需要在性能与透明度间寻求平衡。舱驾融合加速跨域集成:智能座舱与自动驾驶域控制器正从物理分离向“OneChip”终极方案演进,通过硬件共享与软件打通提升用户体三大挑战:一是座舱(侧重交互)与驾驶(侧重实时控制)的软硬件架构差异;二是功能安全与网络安全的一体化保障;三是开发初期的高成本压力。随着技术成熟,舱驾融合将成为构建“第三空间”的核心支撑。线(模组化→车云计算)中,跨域融合与中央计算成为主流趋势。这一进程伴随两大特征:一是功能与算力集中化,域控制器整合多ECU功能;二是软硬件解耦,通过SOA架构实现快速迭代。架构变革同时重塑供应链,传统链式结构向网状生态转变,华为与车企的深度合作模式预⽰着电子电气架构.部分功能转移至云端,形成车-云计算平台.域控制器集群整合为中央计算平台,控制与计算性能更进一步的集中车辆集中电子电气架电子电气架构.部分功能转移至云端,形成车-云计算平台.域控制器集群整合为中央计算平台,控制与计算性能更进一步的集中车辆集中电子电气架构未来车云计算平台中央计算平台进行中(跨)域.域控制器进一步走向集成化集中域融合.明确的域划分,域控制器出现,软硬件解耦,基础控制器标准化过去.ECU整合,软硬集成.每单一功能对应一个硬软模块分布式电子电气架构集合化ECU域控制器中央计算平台 通信总线模组化功能域图2汽车电子电气架构演进(博世)-9-1.功能安全与预期功能安全功能安全是汽车电子电气系统安全的核心保障,其概念源于1998的不可接受风险,而非消除所有风险,其目标是将风险降低至当前技术功能安全的核心概念建立在风险、损害和危害的相互关系上。风险被定义为损害发生的概率与危害严重性的乘积,而损害指对人或环境的伤害,危害则包括化学反应、有毒物质、高电压、辐射、过热等多种潜行为引起的危害,不包括机械、液压等非电控系统风险,也不涵盖功能安全目标是功能安全实施的关键,通过危害和风险分析确定。ISO26262要求明确故障可能发生的不同环境、驾驶情况及对驾驶员的影从而精确设定安全参数。例如,电机扭矩过高或过低都可能导致危险,因此需要定义安全通道,通过设计限制和驾驶员可控性确保系统在安全对于功能安全标准的制定工作,我国也在积极推进,发布了与ISO智能网联的加速发展,使ISO26262为基准的功能安全面临软件规模化膨胀、AI技术深度应用等带来的新挑战。更加严峻的是,随着智能汽车系统复杂性的提高以及其运行环境的开放性和挑战性不断增加,许多功能安全问题并不是来源于系统的故障和失效,而是因为系统功能不足或使用范围超出预期而导致的安全风险,这一点已经超出了ISO26262的范围。由此,诞生了预期功能安全(SafetyoftheIntendedFunctionality,SOTIF)。预期功能安全旨在减少由于系统的预期功能不足或可预见的人员误操作导致的风险。这些不足在特定场景触发条件下(例如环境干扰或人员误用)可能导致整车行为危害,如图3所⽰。功能局限至少体现在3个方面:感知器件性能局限和感知算法的局限性导致障碍物识别出现偏差或者错误,例如传感系统在恶劣天气环境情况下,本身并未发生故障,但不能按照预期执行感知功能;复杂的决策算法和代码缺陷导致决策出现偏差或者错误;执行器的功能局限导致与理想目标偏差。整车层面功能整车层面危害整车层面功能整车层面非预期转向感知未探测决策不正确的轨迹执行感知未探测决策不正确的轨迹执行不正确的控制系统层面到特定的天气条件执行器扭矩限制特定的道路或交通条件其他条件...控制器执行器扭矩限制特定的道路或交通条件其他条件...控制器算例不传感器范围降低组件层面足触发条件(包括无用)示例图3功能不足、触发条件、整车行为危害的关联随着近年来自动驾驶技术的加速发展,SOTIF成为汽车安全领域一个很热门的概念。人们逐渐发现,车辆安全问题并非都源于系统的故障、错误和失效,而更多常源于功能不足、外部环境影响等因素带来的非预中,将车辆运行场景分为4个区域:已知安全场景1、已知不安全场景区域2和区域3,并尽力使区域2和区域3足够小,且系统的残余风险为了更清晰说明功能安全与预期功能安全的概念区别,本蓝皮书引预期功能安全关注点存在明显区别。在不考虑Security威胁情况下,功能安全与预期功能安全结合可以为自动驾驶车辆在发生故障和非故障网络安全本身在信息技术(InformationTechnology,IT)行业已经有一定历史,但对于汽车行业来说,只是其安全领域的一个新合规方向,这也是智能化、网联化发展趋势带来的必然结果。“软件定义汽车”新趋势下,部分汽车的代码量已经超过了上亿行,远远超过了Facebook知水平的阶段性特征,软硬件代码设计脆弱性或漏洞问题不可避免,再加上当今人类工程技术能力的限制以及软件测试的“免疫性”,导致无法彻查复杂软硬件的设计缺陷和漏洞后门等问题,因此上亿行规模的软件中必然存在大量漏洞甚至后门,这些漏洞在一定的条件下,一旦被网络攻击者所利用,就可能像《速度与激情8》当中的情节一样,造成大规模车辆被远程恶意控制,带来人身和财产的重大安全风险。网络安全领域的一些常见术语包括安全目标、安全机制、威胁、漏威胁、漏洞、攻击、渗透测试等术语进行了说明:威胁(Threat):可能导致对系统或组织危害的不希望事故的潜漏洞(Vulnerability):可能被威胁所利用的资产或若干资产攻击(Attack):试图破坏、暴露、更改、禁用、盗窃或未经授攻击路径(Attackpath):实现威胁情景的一组/一套蓄意的行攻击可行性(Attackfeasibility):攻击路径的属性,描述成渗透测试(Penetrationtest):网络安全测试,模拟真实世界的攻击,以识别危害网络安全目标的方式。网络安全目标包括很多,其中机密性(Confidentiality)、完整性(Integrity)、可用性(Availability)是三个基本性质,简称CIA。此外,还有不可抵赖性等其他性质。机密性:保护关键信息不被未经授权的用户使用。完整性:确保未经授权的用户在网络传输过程中不会修改或操纵可用性:确保数据和网络资源在授权用户请求时是可用的。网络安全机制包括安全管理机制、安全防御机制等。AAA (Authentication,Authorization,andAccountability)是网络安全的一种管理机制,提供了认证、授权和责任制(计费)安全功能。除此之外,还有密码技术、访问控制、入侵检测(IntrusionDetectionSystem,IDS)、入侵防御(IntrusionPreventionSystem,IPS)、漏洞扫描、安全审计、安全监测、安全策略与培训等安全机制。在网络安全防御机制中存在许多经典原则,这些原则同样适用于智能网联汽车,包括最小权限设计原则、周期性的安全测试原则、攻击面收敛原则、纵固化为强制性技术指标,覆盖接口防护、通信安全、软件升级与数据处理等核心领域,实现从工程方法到产品准入的技术落地。两者形成互补关系,共同支撑车辆网络安全体系构建。有别于传统车辆,智能网联汽车许多功能都由数据驱动,它的最大特点是利用AI技术,在驾驶过程中不断收集感知车内外信息并进行数据处理、分析和自我学习,从而达到自动驾驶或辅助自动驾驶的功能。伴随智能网联汽车的发展,每辆汽车将从过去的信息封闭转向信息开放,融入到车联网平台并进行实时信息交互。在这种情况下,数据的采集、存储、处理、传输、共享等生命周期各环节潜在的安全威胁都给智能网汽车数据由具有不同程度动态特性的数据层组成,大致可分为以下四类:1)静态数据:构成汽车数据的基础,例如汽车身份数据、地图数据、车道、形状和结构等;2)半静态数据:正在进行的具有长视角的临时事件层,例如交通管制、道路建设和季节性天气条件;3)半动态数据:由短时间线的临时事件信息组成。例如,事故和交通堵塞等;4)动态数据:包括移动对象和数字信息,例如,车辆移动、行人状况、与传统数据类似,智能网联汽车数据安全的特性也主要表现为机密性、完整性、可用性。机密性是指用户隐私数据、测试场景数据、人机交互数据等不泄露给未授权的个人、实体、进程,并保证其不会被利用的特性。完整性是指自动驾驶决策与控制数据、动态交通环境数据等没有遭受以未授权方式所作的更改或破坏,保证自动驾驶车辆信息数据的正确生成、存储和传输的特性。可用性是指已授权的个人、实体一旦需在国际层面,欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)[13]推动汽车企业在设计和运营阶段全面纳入数据保护策略。在国内的法律层面,我国《数据安全法》[14]和《个人信息保护法》[15]构成了数据保护的上位法框架。在此基础上,国家互联网信息办公室等多部门联合发布了《汽车数据安全管理若干规定(试行)》[16],这是国内首个针对汽车数据领域的专项规定。该规定对汽车数据进行了明确的分类,尤其区分了不收集、最小必要收集、经同意处理”等个人信息保护原则,并为汽车数据处理活动提供了具体合规指引。在技术标准层面,推荐性国家标准性指导,为汽车企业在实践中提供可操作的实施框架,并实现与法律法1.功能安全与网络安全风险相互影响事物都具有两面性,汽车与人工智能、信息通信、大模型等技术深度融合,一方面推动更多软硬件融入“车路云一体化”大系统,带来高效、舒适、便捷的驾乘体验,另一方面,无论是车端的各种软硬件,还是路侧的RSU(roadsideunit)设备,或者是云端的云平台等,本质上都属于包含存储程序构造数字元素的系统,不可避免地存在显式副作用或隐式暗功能,包括软硬件设计缺陷、漏洞/后门等。可见,ICV既存在软硬件故障因随机性或自然因素引发而导致的safety风险,也存在软硬件漏洞后门因人为蓄意利用发动网络攻击而导致的security威胁,进而可能给车辆带来危害造成安全事故,如图4所⽰。功能安全通常遵循从故障(fault)到错误(error),再到失效 (failure)的因果链,其中故障多指系统或组件在运行过程中出现的非预期行为,这种行为可能威胁到系统功能的正常提供,因此强调通过识别和管理潜在的故障来防止系统失效,从而避免对人员或环境造成伤害[18]。而在网络安全领域,因果链则聚焦于漏洞(vulnerability)和威胁(threat)的关系,其中漏洞通常指的是系统设计或实现中的弱点,这些弱点在正常情况下可能并不显现,但一旦被特定的攻击手段所利用,就可能导致数据泄露、服务中断甚至是对系统控制权的篡夺,因此强调如何防止外部攻击者利用系统内部漏洞发起攻击,从而引发安全事件。图4智能网联汽车功能安全与网络安全风险2.智能网联汽车一体化安全需求的提出这种因果链分析揭⽰了一个关键事实[19]:功能安全与网络安全两种风险并不总是孤立存在的,许多情况下两种不同属性的风险在同一目标系统上交织,而且功能安全与网络安全的交织并非简单的叠加,而是一种复杂的交互与反馈叠加。如图5所⽰,图中左侧部分以无意和蓄意、内部和外部为维度,划分出了不同类型的风险(威胁)区域,它们之间存在相互转化影响。右侧部分,功能安全关注功能失效这类随机与不确定性事件引发的问题,网络安全关注非随机的蓄意事件导致的问题,而二者的交集区域,即“security&safety”所代表的一体化安全问题,涵盖了随机、非随机,人为以及非人为因素。往往旨在解决一方面问题的措施可能会对另一方面造成影响,甚至产生矛盾。因此,单纯地将两种安全措施集成并不能解决二者之间的矛盾,因为这种交织问题既超出了传统功能安全问题范畴又跨越了经典网络安全问题边界,是一种新质的一体化安全(security&safety)问题[20],需要创新构建一套相适应的智能网联汽车一体化安全体系,整体解决这一复杂交织安全问题,使系统整体面对各种复杂不确定风险,图5功能安全与网络安全交织影响邬江兴院士创立的内生安全理论,旨在构建一种“高可信、高可用、高可靠”的一体化安全技术。该理论以融合多种安全要素为宗旨:通过异构性、多样性打破系统的相似性与单一性;通过动态性、随机性改变其静态性与确定性;并依托异构冗余多模裁决机制识别和屏蔽未知缺陷与威胁。这一创新思路打破了“打补丁式”的外挂安全研发惯性思维,推动技术研发向内生性转变,并已获得国务院《“十四五”科技创新规划》等纲领性文件的大力支持。经检验,该技术可使智能网联汽车具备两项独有能力:一是感知并抵御基于未知漏洞后门的网络攻击;二是同时抵御随机故障失效和人为网络攻击。这种能够同时应对功能安全与网络安全挑战的综合能力,恰好满足了智能网联汽车“人命关天”的极致安全需求,内生安全成为实现功能安全与网络安全深度融合的一体化安本章系统回顾了智能网联汽车的发展现状、技术演进与核心趋势,分析了其功能安全、预期功能安全、网络安全及数据安全的关键特性与面临的挑战。在技术层面,智能网联汽车正呈现单车智能与车路协同并行发展、端到端架构与舱驾融合加速、电子电气架构集中化与软件定义化等趋势;在安全层面,功能安全与预期功能安全分别针对系统故障与功能不足风险,网络安全与数据安全则关注软硬件漏洞、攻击威胁,共同构成一体化安全体系。同时,本章分析了功能安全与网络安全风险的交织特性,提出智能网联汽车需具一体化性安全能力,以应对随机与非随机、内部与外部的多维风险,并为内生安全理念的引入提供了理论依基于上述分析,后续章节将遵循“先安全测试、后防护技术”的逻辑展开。安全测试作为识别和量化风险的基础,明确系统在功能安全、网络安全和数据安全等方面的薄弱环节,为防护技术提供针对性依据;防护技术则以测试结果为导向,通过具体设计与实施实现风险的有效控制和缓解。该结构有助于全面理解智能网联汽车安全防护与测试技术的核心逻辑,为后续内生安全方案的研究奠定基础。二、智能网联汽车安全测试技术(一)安全测试技术研究1.功能安全与预期功能安全测试功能安全测试的核心是依据ISO26262标准,通过验证与确认活动,开发流程,测试活动覆盖了从单元测试、集成测试到系统测试和确认测试的多个层级。测试流程强调从概念阶段、系统设计、硬件与软件设计到生产阶段的全生命周期验证,每一阶段均需制定对应的安全目标和验证策略,确保安全需求在开发流程中得到贯彻落实。[21]。例如,在系统测试阶段,需要验证ASILD等级的转向系统在发生单点故障时,应按照标准要求采取冗余保护或进入安全状态,防止车辆失控,体现系统级故障管理能力。例如,在系统测试阶段,需要验证ASILD等级的转向系统在发生单点故障时,应按照标准要求采取冗余保护或进入安全状态,防止车辆失控,体现系统级故障管理能力。在测试实践中,通常结合故障注入(FaultInjection)技术和冗余机制验证,模拟传感器故障、控制器失效及通信异常等多种情况,评估系统对单点和多点故障的响应能力[22]。同时,为提高测试可靠性,测试活动通常与模型仿真平台(如HIL/SIL/VIL)深度集成,实现故障模式的可控复预期功能安全(SOTIF)测试重点应对由功能性能不足或环境复杂性引发的风险,难点在于覆盖潜在未知的不安全场景。业界普遍采用基于场景的测试方法,并依赖多支柱策略来应对场景的“长尾问题”[23]。具体而言,SOTIF测试通过构建场景库、定义关键指标和覆盖度度量,形成科学的验证方法。例如,使用基于路况、天气、交通流和驾驶行为的多维场景组合,实现对自动驾驶系统潜在风险的全面覆盖。此外,场景生成技术(如随机化、边界值生成和基于数据驱动的模拟)被广泛应用于自动驾驶仿真测试,以发现稀有但潜在危险场景。然而,对自动驾驶系统可靠性的验证仍需极高测试里程,现实中难以达成,因此统计验证方法虽具理论价值,但应用存在较大争议。统计验证方法引入概率模型和置信区间分析,用于量化系统在未知环境下的风险水平,但实际采样量巨大,对仿真资源、数据精度和运行效率提出此外,对于基于机器学习的感知系统,需补充对抗样本测试、数据集偏差评估、跨域泛化能力验证以及运行时可信监测策略等手段。针对感知系统的不确定性,行业实践强调多维鲁棒性验证,包括:对抗样本攻击的抵抗性评估、数据分布偏差检测、跨环境泛化测试以及在线可信度监测。通过这些手段,可在算法层面和运行层面形成闭环验证,确保网络安全测试通常从对抗性视角出发,通过主动发现与验证漏洞提升防护能力。核心技术包括威胁建模与风险评估,用于系统性识别攻击面与潜在威胁路径。威胁建模方法如STRIDE、AttackTree、KillChain等,被广泛应用于车载系统和通信链路的安全分析中[24]。通过系统性建模,能够在设计阶段就识别潜在攻击向量,为后续的测试提供渗透测试由安全专家模拟真实攻击行为,对车端系统、通信链路与云端服务进行深度评估,检验安全机制的实效性。在实际测试中,渗透测试通常包括远程攻击、物理接口攻击、通信链路劫持和云端服务入侵等多种方式,结合自动化扫描和手工验证,实现漏洞发现与风险等级评估。此外,车路云协同环境的安全测试要求多层次、多节点联动,确保端到端防护策略的有效性[25]。模糊测试作为自动化测试手段,通过注入异常或畸形输入以触发异常行为,重点发现协议解析、输入校验等方面的漏洞,适合大规模接口验证。在智能网联汽车中,模糊测试不仅应用于车内CAN/LIN总线,还扩展到以太网通信、无线接口(如C-V2X、Wi-Fi)以及云API接口。通过覆盖协议边界条件、异常输入和边缘用例,模糊测试能够发现传统手段难以暴露的潜在漏洞,从而提升整体安全性[26]。数据安全测试关注数据全生命周期中的机密性、完整性与可用性,并需满足法律法规要求。测试内容包括加密与认证机制稳健性评估、访问控制有效性验证,以及差分隐私等匿名化技术测评,确保用户隐私保护能力可量化。同时,数据安全测试还包括数据在收集、传输、存储、处理和销毁等各环节的风险评估。采用端到端加密、密钥管理策略、访问审计及安全日志分析等手段,可以量化安全指标并支撑法规合规。对云端服务,还需验证多租户隔离性、API访问控制及数据跨域传输安全,确保用户数据在车路云协同环境中的安全性[27]。考虑到车载系统的实时性与资源约束,安全措施部署需兼顾性能与可用性,避免影响关键业务响应。因此,安全测试不仅关注漏洞发现,还强调性能影响评估,如加密算法的计算开销、认证协议的延迟,以及模糊测试和渗透测试在实时系统中的适配策略。通过仿真和硬件在环 (HIL)验证,测试人员可以在不影响实际驾驶的前提下,评估安全措施的综合效能[22]。(二)安全测试工具与平台本节将围绕智能网联汽车的软件、网络通信、固件硬件及综合平台四个层面,系统梳理支撑安全测试的关键工具与平台。通过介绍工具链的应用实践与测试环境搭建方法,阐明各类工具与平台在保障测试自动化、可复现性及全生命周期管理中的作用,为理解智能网联汽车安全测智能网联汽车的工具链远比传统IT系统复杂,它必须覆盖软件、通信、固件等多个层面,形成一个立体的协同作战体系。软件与代码安互式应用安全测试IAST、软件组成分析SCA)通常在开发与测试阶段配合使用,并正被深度集成到持续集成/持续交付(CI/CD)流程中[28]。例如,当开发人员提交代码到代码仓库时,SAST工具会自动扫描新代码,检查是否存在缓冲区溢出等已知漏洞模式,并自动生成报告,阻止问题网络与通信安全测试工具(如总线分析、协议模糊测试Fuzzing、软件定义无线电SDR)用于分析和仿真车内及车外总线通信[25]。以CANoe工具为例,它不仅是测试工具,更是一个完整的开发和仿真环境。以验证其容错机制是否有效。此外,Fuzzing作为自动化测试手段,通过注入异常或畸形输入触发异常行为,重点发现协议解析、输入校验等漏洞,适合大规模接口验证[29]。固件与硬件安全测试工具则用于发现设备深层的漏洞。在进行固件分析时,研究人员常使用固件提取工具Binwalk自动提取固件中的文件系统,然后利用QEMU等仿真环境运行固件,再结合AFL模糊测试工具,实现对嵌入式系统的自动化漏洞挖掘。硬件安全测试工具(如JTAG调试工具、ChipWhisperer侧信道分析平台等)可用于评估芯片物理层安综合性安全测试与管理平台(如漏洞扫描平台Nessus、缺陷追踪系 统JIRA等)可将SAST、DAST及模糊测表4智能网联汽车多维度安全测试工具链测试维度关键工具类型代表性工具/技术软件代码层总线分析、协议模糊测试Fuzzing、软件定义固件提取、逆向工程、侧信道分析综合平台层模糊测试框架、漏洞管理平台AFL,Nessus,JIRA2.测试平台与环境构建逼真的测试环境是智能网联汽车安全测试的基础,能够确保测试结果接近实际运行情况。根据仿真程度和系统覆盖范围的不同,测试环境可分为以下几类:软件在环(Software-in-the-Loop,SIL):所有组件均使用软件模型进行模拟。SIL环境具有成本低、速度快、易于早期算法验证的优势,适合对控制逻辑、感知算法及通信协议初步验证。通过SIL测试,可在软件开发初期发现逻辑缺陷和接口异常,为后续硬件集成提供基础保障。此外,SIL环境可以集成场景驱动测试方法,通过构建虚拟交通、环境与传感器输入模拟库,提高测试覆盖率并支持预期功能安全(SOTIF)验证[30]。硬件在环(Hardware-in-the-Loop,HIL):HIL测试将真实的电子控制单元(ECU)连接至能够模拟车辆动力学、传感器信号与道路环境的实时仿真平台。HIL环境能够模拟各种驾驶场景、传感器输入异常及环境干扰,测试结果更接近真实车辆运行情况。例如,在ADAS域控制器测试中,HIL平台可实时输入摄像头和雷达数据,并模拟不同速度和路况下的车辆动态响应,从而复现危险的“鬼探头”场景,验证自动紧急制动(AEB)系统的可靠性和响应速度。同时,HIL测试可通过注入硬件故障或网络攻击场景,评估ECU在异常条件下的安全冗余、容错能力及安全机制响应效果[31]。车辆在环(Vehicle-in-the-Loop,VIL):VIL测试涵盖整车层面的验证,包括两种主要模式:一是将整车放置在台架上,在实验室环境中模拟外部交通流、交通信号及路况变化;二是在受控或封闭道路环境中进行实际道路行驶测试。这类测试的真实性最高,常用于最终集成验证和型式认证。在VIL测试中,还可结合车路协同与云端服务,评估车辆在复杂场景下的全链路安全性能,例如车辆在高速公路环境中接收远程更新或交通信号信息时的安全性验证,从而形成从算法到整车的闭环验证体系[32]。通过SIL、HIL和VIL多层次测试,可以形成从算法验证到整车实车验证的闭环测试体系,为功能安全、网络安全和数据安全提供全面支撑。未来发展趋势是构建“车-路-云”一体化测试平台,实现虚拟场景库、实时仿真与自动化安全测试的深度融合,提高测试效率与覆盖率,(三)安全测试产业与生态本节将系统分析智能网联汽车安全测试的产业生态、市场格局及发展趋势,重点梳理整车厂、供应商、第三方测试机构、工具厂商及科研机构的角色分工与协作模式,并探讨未来技术演进与市场发展动向,为智能网联汽车安全测试的产业生态主要由以下参与者构成:整车厂(OEM):作为安全最终责任方,整车厂负责制定测试策内部测试团队和自有试验场,从零部件到整车的各级测试均由其监督执行,同时管理众多第三方测试服务商,确保供应链安全与车的综合测试平台,集成SIL/HIL/VIL环境,实现从算法到整车一级供应商(Tier1):提供关键零部件并负责对其产品进行严格的安全测试,向OEM提供详细测试报告和安全验证数据。Tier1企业如博世、大陆等,除了提供零部件,还提供配套的工具链和测试服务,深度嵌入OEM的研发流程,实现安全需求和技术标准的统一。第三方专业测试机构/实验室:提供独立、公正的测试、评估和中国汽研、中汽中心等机构,除了提供先进的测试设施,还参与国家标准的制定和验证工作,具备较高行业权威性。网络安全与工具厂商:提供关键技术和平台支持。传统IT安全厂商(如奇安信)将其攻防能力迁移至车载环境,推出入侵检测系统、车载防火墙等产品;工具厂商(如Vector、dSPACE)提供从开发到测试的全流程软硬件平台,是产业生态不可或缺的技术支科研机构与新型研发平台:在前沿测试技术和共性平台建设方面起引领作用。例如,紫金山实验室构建了智能网联汽车信息安全一站式检测平台及工具链[33],为产业提供理论与技术储备,为2.市场格局与发展趋势44495-2024等法规的出台,直接催生了庞大的合规测试需求。据不完全统计,为满足CSMS认证和车辆型式批准,每款车型可能需服务模式从“一次性”向“持续性”转变:随着汽车软件迭代加快,安全验证需贯穿产品生命周期。车辆安全运营中心(VSOC)应运而生,实现7x24小时远程监控、漏洞修复及安全指令下发,测试平台“云化”与“标准化”:云端测试平台和标准化接口成为趋势,“测试即服务”模式兴起。车企无需一次性投资昂贵的HIL设备,可通过云平台按需调用测试资源和场景库,降低研发成本,提高资源利用率和测试效率。测试合规性与证据链管理:法规要求建立完整的测试证据链,即对从需求、设计、测试到发布的全过程进行记录。这一需求推动了应用生命周期管理(ALM)与测试管理工具的广泛应用。因此,全生命周期的资产和证据管理已成为衡量产业竞争力的重要指标。复合型人才短缺:既懂汽车工程又精通网络安全的人才极度稀缺。行业报告显⽰,中国智能网联汽车安全人才缺口高达数十万,高校培养体系与产业需求脱节,人才争夺激烈,成为制约产业发展技术趋势:未来产业将朝“车-路-云”一体化测试平台发展,集成虚拟场景库、实时仿真与自动化安全测试,实现算法验证、硬件测试及整车验证的闭环,支撑法规合规和新车型快速迭代。(四)安全测试共性挑战尽管智能网联汽车安全测试的技术、工具和产业生态都在快速发展,但整个领域仍面临四大共性挑战:测试完备性挑战:系统复杂性、模块多样性及未知场景导致测试难以全面覆盖,永远存在“漏网之鱼”的风险。特别是对于AI驱动的感知与决策系统,其行为的非确定性和学习能力使得传统测试方法覆盖率受限。运行时监测、动态安全钩子技术及自适应模糊测试(AdaptiveFuzzing)被引入作为对传统测试的补充,以提高对未知漏洞和异常行为的发现能力。此外,多场景组合测试和虚拟环境驱动的压力测试,也被用来评估系统在边缘场景下的测试环境构建挑战:异构系统、闭源黑盒模块、复杂依赖和软硬件耦合,使测试环境搭建困难。尤其是在构建“车-路-云”一体化协同动态环境时,需整合多源数据流、传感器输入、通信协议和云端服务,技术难度极高,同时对实时性和数据一致性提出严测试标准化挑战:缺乏统一的测试流程、评价体系和度量指标,不同机构或团队的测试结果难以复现和比对,难以形成公认的“安全分数”。标准化的测试指标、统一的漏洞分类体系(如CVSS)及可量化的安全等级评估框架正在逐步引入,以便跨组织测试成本与效率挑战:实车测试成本高昂且存在风险,仿真测试真实性有待提升,自动化测试水平不足,导致测试周期长、效率低。针对这一问题,虚拟测试平台、自动化脚本和云端资源调度机制被引入,以降低实车依赖,提高测试覆盖率与效率,同时支(五)本章小结本章从技术、工具、生态三个维度,系统梳理了智能网联汽车安全测试的体系全貌。可以看出,一个多层次、多方法的测试框架已初步形成,涵盖算法验证、硬件测试、整车验证以及闭环数据反馈;同时,一然而,所有测试领域都面临的核心难点在于未知场景、系统不确定性和AI模块的非确定性行为。当前测试技术的局限在于被动性和不完备性,难以主动、全面地发现所有潜在风险。未来发展趋势包括智能化、自动化测试解决方案、统一标准化评价体系的建立,以及复合型人才的培养。此外,结合虚拟仿真、车路协同和云端平台的闭环测试,将进一步提升安全测试效率和覆盖率,为法规合规、产品认证和产业可持续发三、智能网联汽车安全防护技术(一)功能安全与预期功能安全防护技术功能安全的核心目标是防止由于电子电气(E/E)系统故障引发的不合理风险,其方法论以ISO26262系列标准为基础,为车辆提供全生命周期的安全保障。功能安全体系通过系统化的工程方法确保系统在故障发生时能进入安全状态,从而将风险降至可接受水平。功能安全的实现从危害分析与风险评估(HARA)开始,系统识别潜在危害事件,结合严重度(Severity)、暴露概率(Exposure)与可控性(Controllability)三个因素来确定汽车安全完整性等级(ASIL)。ASIL等级从A到D,等级越高,对风险控制的要求越严格。当风险被评即仅需执行常规质量管理流程,无需额外的功能安全措施。基于ASIL等级,开发者可以确定具体的安全目标,并推导出功能安全需求,指导后续的系统设计、开发、测试和生产,形成一个完整的V模型闭环。功功能类型可能风险安全措施要求严重交通事故D硬件/软件冗余、高级故障检测、故障降级灯光系统夜间可见度下降基本冗余、故障指⽰信息娱乐系统崩溃常规质量管理、异常处理机制为实现这些安全目标,功能安全体系形成了多层次的防护技术框架。这些技术既包括传统的硬件级防御,也包含面向复杂架构的软件隔离与监控手段。核心防护技术主要包括冗余设计、多样性机制、诊断与监控(1)冗余设计冗余设计是功能安全的基础手段,通过在系统中设置多份功能单元硬件冗余:在关键部件中采用双通道或三重模块化冗余(TMR)设计,三通道系统通过投票机制(voter)确定输出结果,可有软件冗余:同一功能的不同版本在独立硬件或分区中运行,通过信息冗余:通过校验和、奇偶校验、CRC等机制在数据传输与存储中增加完整性校验,防止信息错误传播。冗余设计具有实时容错性与高可靠性保障的特点,适用于高ASIL(C/D)等级的关键功能,如制动、转向等。(2)多样性机制Failure)的风险,尤其在复杂电子架构中,一种设计缺陷可能导致多个系统同时失效,因设计多样性:不同团队使用不同工具链、语言、算法开发相同功能,从源头降低系统性缺陷风险。物理多样性:采用不同制造商或不同架构的芯片实现冗余功能,多样性机制具有降低共因失效概率与提高系统鲁棒性的特点,常用(3)诊断与监控机制诊断与监控机制通过持续检测系统运行状态,实现早期故障发现与内置自测试(BIST):在系统启动或运行过程中对关键模块执行自动检测,发现潜在故障。看门狗与心跳机制:监控系统运行状态,检测软件卡死或超时,CRC循环冗余校验:在通信总线(如CAN、FlexRay、Ethernet)诊断与监控机制具有主动检测与动态防护的特点,确保潜在风险在扩散前得到控制,是“安全运行时监控(RuntimeSafetyMonitor)”(4)安全状态管理技术特征当系统故障不可避免时,安全状态管理确保车辆能在可控范围内进故障安全(Fail-safe):系统关闭或切换至机械备份模式,例故障操作(Fail-operational):在特定时间内维持关键功能运行,如转向控制模块出现局部故障但车辆仍可短时保持直线行驶。:逐步关闭非核心功能,将资源集安全状态管理具有维持关键安全功能连续性的特点,尤其适用于智各类功能安全防护技术特征与适用性比较如表6所⽰。表6各类功能安全防护技术特征与适用性比较技术类别核心特征优点适用场景冗余设计容错与可靠性提升多副本并行执行,实时投票机制响应快,可制动、转向控制降低共因失效设计/架构多样化抗共因失效强,提升系统鲁棒性融合模块诊断与监控实时检测与报警在线监控、自测故障发现快,覆盖面广运行监控A-D安全状态管理保持安全可控故障安全与降级策略防止失控,提升容错度统、动力总成B-D随着汽车电子电气架构向域集中与中央计算平台演进,传统功能安全机制正被重新定义。基于Hypervisor的虚拟隔离技术成为新一代安全防护核心,可在同一硬件上运行不同ASIL等级的软件实例而互不干扰。同时,软件定义汽车(SDV)的持续集成/持续交付(CI/CD)机制要求功能安全设计能够与快速迭代开发相融合,形成安全开发生命周期 (SafetyLifecycle)与DevOps流程的深度协同。这标志着功能安全正由静态验证走向动态保障,为智能网联汽车的全域安全防护提供关键2.预期功能安全防护技术预期功能安全(SOTIF)关注系统在无故障情况下,由于性能局限、环境复杂性或算法不确定性而引发的潜在安全风险。其核心目标是防止的工程化提供了系统性框架,补充了功能安全的不足,形成“防止出错 超界三类因素。随着智能网联汽车的传感器数量与AI算法复杂度不断提升,这些风险呈现出概率性、模糊性和环境依赖性等特征。其典型风险包括:传感器误识别:摄像头、毫米波雷达或激光雷达在强光、雨雪、反射或遮挡环境下性能下降,导致目标检测错误;AI算法偏差:深度学习模型训练样本不足或存在偏差,造成异常场景误判;ODD超界运行:系统在设计运行条件(如天气、道路类型、速度范围)外工作,无法维持设计安全性能。为应对上述挑战,SOTIF体系形成了基于“场景、融合(1)基于场景的设计与验证端情况的场景库,识别系统性能局限带来的潜在风险,并在设计阶段优场景构建:基于真实驾驶数据和仿真生成技术形成多样化测试集,验证与闭环:采用“仿真+实车+在环测试”组合方法验证算法鲁棒性,形成性能改进闭环。出基于场景的测试方法,并在仿真与实车层面推进可执行场景库开发。另一方面,SAEJ3187[36]在汽车关键系统安全分析方面提供了方法性建议,两者为SOTIF场景验证体系的研究提供参考基础。(2)多传感器融合技术通过对不同类型传感器信息进行融合,提高感知精度与环境理解数据级融合(早期融合):直接融合原始信号数据,如图像与点云,实现高精度检测。特征级融合(中期融合):在特征提取后融合不同传感器特征,决策级融合(后期融合):融合各子系统独立判断结果,实现冗多传感器融合在复杂环境下显著提升鲁棒性,但同时带来计算量上(3)运行设计域(ODD)管理机制ODD管理通过明确定义系统可运行的环境边界,防止自动驾驶功能实时监控:监测气候、光照、道路类型、交通密度等关键要素,超界响应:当系统检测到环境条件超出ODD范围时,触发驾驶员接管请求,若驾驶员无响应,则执行最小风险策略(Minimal(4)AI安全验证与可信性评估的可靠性,需采用多层验证与可解释性增强手段。形式化验证:通过逻辑约束与数学证明验证AI模型在特定输入下在环测试(X-in-the-Loop):包括模型在环(MIL)、软件在环(SIL)与硬件在环(HIL),在不同抽象层次验证系统一致性。可解释性分析:通过模型可视化与灵敏度分析,识别潜在偏差来AI安全验证可显著提升系统可控性与可信性,但目前缺乏统一的工预期功能安全(SOTIF)防护技术特征与适用性比较如表7所⽰。表7预期功能安全(SOTIF)防护技术特征与适用性比较技术类别核心特征优点典型适用场景场景设计与验证识别性能局限风险多样化场景库、仿真验证闭环针对性强、验证覆盖广场景生成成本高感知算法验证、场景测试平台多传感器融合提升感知可靠性多源数据协同融合鲁棒性强、抗干扰能力高算法复杂、计算压力大保持安全运行边界实时环境监控与风险对环境敏感、依赖精确监测AI安全验证控制AI模型不确定性形式化验证、在环测试、可解释性评估提升AI可靠性与透明性工程标准不完善智能决策与规划模块随着智能驾驶系统逐步迈向高自动化等级,SOTIF已成为系统安全保障的关键环节。未来的发展趋势将包括:一是基于大规模场景生成与数字孪生的虚拟验证平台建设;二是引入可信AI框架实现算法自评估与动态优化;三是SOTIF与功能安全、网络安全的融合评估,形成多维安全一体化验证体系。这将为智能网联汽车的全生命周期安全提供新的3.功能安全与预期功能安全的协同与挑战在智能网联汽车中,功能安全与预期功能安全的协同与挑战主要体现在智能驾驶系统,但其理念在其他关键电子系统中同样适用。两类风险源虽然不同,但可能在同一事件中叠加,增加事故发生概率并加大责在实际工程中,需要将安全目标融合,在危害分析阶段同时考虑系统故障和性能局限,制定全面安全目标。测试验证也应一体化,通过统一平台覆盖故障注入和SOTIF场景库驱动测试,实现功能安全与SOTIF验证的覆盖。功能安全V模型与SOTIF迭代开发流程的结合,可形成设计时与运行时安全的闭环,提升系统整体安全性。工程实践中仍面临挑战。不同开发工具链和验证方法的割裂增加协同成本,风险叠加也会带来责任界定难题。例如,当自动驾驶感知算法在恶劣天气下性能下降(SOTIF风险),而关键ECU出现硬件故障(功能安全风险)时,接管请求可能失败,事故风险上升,事后责任判断复杂。此外,AI模型的不确定性增加了安全量化和评估的难度。未来趋势是构建动态安全保障体系,系统能够持续监控自身能力 (如传感器置信度、AI模型不确定性),并根据环境和内部状态动态调整安全策略,如减速、增加跟车距离或请求接管,从而实现功能安全与SOTIF的协同优化。这不仅适用于智能驾驶系统,也可推广至其他关键电子系统,实现全域安全防护。(二)网络安全防护技术随着智能网联汽车的电子架构日益复杂、车路云一体化程度不断加深,车辆系统的安全防护边界正由单一控制域扩展至跨域协同环境。网络安全防护技术的核心目标是在车内、车外及云端构建多层次、可联动的纵深防御体系,保障车辆关键功能与通信数据的机密性、完整性与可用性,确保在遭受网络攻击或异常扰动时仍能保持安全运行。本节内容从车内关键域防护、车路云协同防护及系统化工程防护三个层面展开,体现智能网联汽车网络安全从局部防御向体系化保障的演进趋势,为后1.车内关键域实时防护技术随着智能网联汽车电子架构日益复杂,车内网络(如CAN、FlexRay及汽车以太网)承担着动力、转向、制动等关键控制功能的实时通信任务,其安全性直接关系到车辆行驶的可靠性与安全性。车内关键域实时防护通过多层防护技术,确保关键控制功能在遭受异常通信或恶意攻击时仍能稳定运行,为车辆整体安全提供第一道屏障[37]。(1)车载入侵检测与防御系统(IDS/IPS)车载IDS/IPS是车内关键域实时防护的核心手段,通过对总线流量的实时监控实现异常行为检测与快速响应。其关键技术包括:异常检测机制:典型实现包括基于统计模型或机器学习方法学习正常通信模式,对报文频率、结构及信号值进行实时分析。一旦检测到异常行为,如报文洪水或非法信号注入,系统将触发报警规则与策略管理:结合不同ECU的功能安全等级,定义访问控制策略,实现针对各安全域的精细化防护。车载IDS/IPS可在发动机、制动及转向等关键控制域监测异常通信,确保核心控制功能在潜在攻击下持续工作。(2)安全通信机制安全通信机制是车内关键域实时防护的重要手段,通过对关键控制报文的加密与认证保障其机密性、完整性和真实性。其关键技术包括:消息认证码(MAC)与新鲜度值:对每条报文生成MAC码,接收方验证一致性;新鲜度值用于防止报文重放攻击。密钥管理:通过硬件安全模块管理密钥,实现安全存储和快速加安全通信机制可在转向指令、制动命令及动力总成控制信息的传输中保障报文的真实性和完整性,从而支撑关键控制功能在潜在攻击下的硬件安全模块是车内关键域实时防护的重要基础设施,用于加速加密运算、密钥管理和安全启动。其关键技术包括:防篡改设计:物理和逻辑保护,防止密钥被非法访问。实时性保障:通过专用硬件执行加密和验证操作,降低对主CPU控制循环的影响,确保毫秒级控制指令。安全,为发动机、制动及转向等关键控制域提供加密和认证支持,确保(4)综合防护体系,各技术在车内关键域中相辅相成。通过这些措施,即使在遭遇异常报文或恶意篡改时,车辆关键控制功能仍能保持稳定执行,为后续车2.车路云一体化的安全防御随着智能网联汽车与车路协同(V2X)及云平台的深度融合,车辆安全边界被进一步扩展,不仅依赖车内网络防护,还需应对来自车路云环境的潜在网络威胁。车路云一体化安全防御通过端到端的防护机制,保障车辆在通信与远程交互过程中的机密性、完整性和可用性,为智能网联汽车提供跨域、动态的安全支撑[38]。V2X(Vehicle-to-Everything)通信是车路协同的核心基础,其安全性直接影响车辆对周围环境的感知和决策能力。关键防护技术包括:消息加密与数字签名:对V2X报文进行加密和签名,确保通信的公钥基础设施(PKI)管理:为车载单元(OBU)和路侧单元(RSU)颁发和管理数字证书,支持证书的验证和撤销。安全策略与证书验证:车辆通过硬件安全模块(HSM)验证接收到的路侧或其他车辆证书是否由可信CA签发,确保仅信任合法消信息时,信息来源可信、内容未被篡改,从而支持车辆的安全决策与协(2)云控平台安全云控平台是车路云一体化的“大脑”,负责远程数据存储、计算和智能算法部署,其安全性直接关系到整个系统的可靠性。关键防护技术身份认证与访问控制:严格限制平台和车辆访问权限,防止未授数据加密与安全传输:敏感数据在云端存储和传输过程中进行加密,防止窃取或篡改。安全审计与异常监测:通过记录与分析访问日志,实现操作行为可追溯,支持异常事件响应能在受控环境下进行,有效降低云端风险对车辆安全的影响。OTA升级是智能网联汽车维护和功能更新的重要途径,同时也是潜在攻击点。关键防护技术包括:数字签名验证:固件或软件包在发布前由车企私钥签名,车辆在加密传输与完整性校验:升级包在传输过程中加密,并进行完整性校验,防止篡改和中途劫持。差分更新与容器化部署:提升更新效率的同时,降低安全风险。安全OTA机制确保远程更新过程不引入安全漏洞,维持关键控制功(4)综合防护车路云一体化安全防御通过V2X安全通信、云控平台安全及安全OTA等技术形成纵深防护体系,各技术环环相扣、协同运行。通过这些措施,车辆在复杂的车路云环境中仍能保持核心控制功能与关键数据的可靠性,为系统安全工程方法和全生命周期防护奠定坚实基础。网络安全防护不仅依赖具体技术手段,还需通过系统化工程方法与运行期管理,实现长期、动态和纵深的防御能力。网络安全工程与运行期防护涵盖安全设计、开发、验证及运行期管理,形成覆盖车内、车外及车云环境的全生命周期防护体系,为智能网联汽车提供持续的安全保障[11][12][34]。(1)安全工程方法论网络安全工程的核心理念是将安全性嵌入系统设计之初,实现“安全即设计(SecuritybyDesign)”。关键步骤包括:安全需求分解:依据ISO/SAE21434标准,结合系统架构分层定径,为安全方案设计提供依据。验证与验证闭环:在系统开发过程中引入模糊测试(Fuzzing)和渗透测试,评估安全控制效果并进行修正。通过上述方法,安全工程可在设计与开发阶段提前识别风险,并通过验证闭环持续优化控制策略,为车辆在后续运行阶段的安全防护提供(2)运行期安全监测与响应车辆运行期安全是维持长期防护能力的关键环节,关键防护技术包括:OTA安全更新:通过数字签名与加密通道实现固件安全更新,防安全态势监测:利用云端安全中心汇聚车辆运行数据,实时识别异常行为,实现威胁溯源与远程隔离。运行期安全监测与响应可将被动防御转化为主动预警,使车企能够及时应对潜在威胁,确保车辆在运行中核心功能与数据安全得到持续保(3)全生命周期安全管理网络安全工程的最终目标是覆盖设计、制造、运行与退役阶段,实现全生命周期防护。关键防护技术包括:配置与访问控制:在生产与维护环节建立设备身份认证与访问管理体系,防止供应链攻击。通过全生命周期安全管理,企业可形成动态演化的防护体系,确保(4)综合防护网络安全工程与运行期防护通过安全设计、威胁建模、验证测试、运行期监测与全生命周期管理形成纵深防护体系。各技术在车内、车外及车云环境中相互协作,使智能网联汽车在面临潜在攻击或异常事件时,能够维持核心控制功能和关键数据的安全运行,为整车网络安全提供持(三)数据安全防护技术在智能网联汽车体系中,数据安全主要关注数据在采集、存储、传输和使用全生命周期中的机密性、完整性和可用性。与功能安全和网络安全不同,功能安全与网络安全通常可以明确划分技术模块,通过单点技术手段实现核心目标,而数据安全更多是“目标导向”的领域,强调策略、流程与多种技术手段的组合应用。因此,本节在明确数据安全目标的基础上,系统梳理数据管理与访问控制、数据保护技术以及治理合规措施,为车辆数据安全提供整体性支撑。1.数据管理与访问控制随着智能网联汽车对数据采集和处理的依赖增加,数据管理与访问控制成为基础性保障手段,主要通过策略与技术结合实现对敏感数据的有效控制[39]。(1)身份认证与访问控制数据管理与访问控制通过规范化管理和权限控制,确保数据仅被合法主体访问,是数据安全的基础手段。多级身份认证:通过车辆、用户及云端设备的多层认证,确保数基于角色的访问控制(RBAC)与策略控制:根据数据敏感等级和使用场景定义访问权限,实现精细化控制。动态权限管理:支持在运行期调整访问权限,以应对异常或临时这些措施可在车辆生产、运维及远程服务中防止未授权访问,确保(2)数据分级与标签管理数据分级与标签管理用于对不同类型数据施加差异化保护策略,实数据分级:依据数据敏感性和安全风险对车辆数据进行分类,例数据标签与策略绑定:为不同数据类型绑定访问和处理策略,确通过分级管理与策略绑定,可在车辆端、边缘和云端统一控制数据2.数据保护技术数据保护技术是实现数据安全目标的核心手段,涵盖存储、传输及处理各环节,确保数据在全生命周期中保持机密性、完整性和可用性[39]。(1)加密与完整性保护加密与完整性保护用于确保数据在全生命周期中不会被窃取或篡改。数据加密:在存储和传输过程中使用对称/非对称加密算法,如消息认证与完整性校验:通过消息认证码(MAC)或数字签名确密钥管理:结合硬件安全模块(HSM)或安全存储实现密钥安全管理,满足实时性需求。加密与完整性保护可保障车辆运行数据、驾驶日志及远程指令在传(2)匿名化与隐私保护匿名化与隐私保护用于降低敏感信息泄露风险,同时满足数据分析数据脱敏与匿名化:对个人敏感信息进行处理,使数据在分析和差分隐私:引入噪声保护统计数据,降低敏感信息泄露风险。最小化数据收集:遵循“必要最少”原则,仅采集运行和服务所通过这些技术,可以在不影响功能的前提下保护用户隐私,实现数(3)数据备份与恢复冗余存储:在本地和云端同时保留数据副本,提高可用性。容灾机制:支持系统故障或攻击后的快速恢复,确保关键数据持数据备份与恢复措施保障关键信息在异常事件下仍可供车辆决策和3.治理与合规措施技术手段之外,数据安全同样依赖系统化治理与合规管理,以实现政策和标准落地,降低运营和法律风险。(1)法规遵循与标准化法规遵循与标准化为数据安全提供制度保障,明确企业责任和合规国内法规:包括《数据安全法》《个人信息保护法》及《汽车数据安全管理若干规定(试行)》等。国际法规与标准:如GDPR等,对跨境数据流和用户隐私提出要求。通过法规遵循与标准化,企业可确保数据处理、存储及共享符合法(2)安全审计与监测安全审计与监测用于实时掌握数据使用情况,并可快速响应异常事日志管理与审计:记录数据访问、处理和共享行为,支持异常行安全态势监测:通过云端和车端监测实时数据流,及时发现和响这些措施确保数据安全事件可追溯、可管理,并形成闭环防护。(3)供应链与生命周期管理供应链安全控制:对数据采集、传输和处理设备进行安全认证与管理,防止源头数据泄露。全生命周期管理:从数据生成、使用、共享到退役,建立完整管控流程,保障数据持续安全。治理与合规措施通过制度、流程和技术相结合,为数据安全提供长4.综合防护数据安全防护依托数据管理、数据保护技术及治理合规的多层手段形成纵深防护体系。各环节相辅相成,从车辆内部、车路协同到云端服务全覆盖。通过多维度协同,智能网联汽车的数据在全生命周期中得到有效保障,同时实现与网络安全和功能安全的有效衔接,为整体车辆安本章系统梳理了智能网联汽车在功能安全、预期功能安全、网络安全和数据安全四个维度的防护技术,形成内容丰富、技术多样的安全“工具箱”。功能安全通过冗余、诊断与安全状态管理保障关键部件可靠运行;预期功能安全通过场景验证、多传感器融合与OD能局限风险;网络安全依托加密、硬件安全模块、入侵检测和纵深防护抵御外部攻击;数据安全通过访问控制、加密、脱敏及全生命周期管理保障信息资产安全。这些技术各自有效,但单一技术难以应对交织的跨域风险,需要形成一体化防护体系。因此,智能网联汽车安全应实现端到端、车路云协同、全生命周期的综合防护,车端保证实时性与核心功能连续性,网络建立纵深防御与动态监控,数据实现策略与技术结合的全环节保护。通过多维度协同与深度融合,功能安全、预期功能安全、网络安全和数据安全共同支撑整车持续、可靠的安全保障,为后续一体化安全实践奠定基础。四、基于内生安全的智能网联汽车一体化安全保障(一)现有智能网联汽车V型开发流程的局限性为有效应对多维度、耦合性安全风险,有研究者提出面向智能网联发流程,为汽车开发和产品生命周期的各阶段提供了功能安全和网络安全保障[40]。产业界在汽车开发阶段也不断从“功能安全”、“网络安全”两个V模型各自发展,向“功能安全+网络安全”一体协同、整体保障转型,逐步形成一套