汽车网络安全：风险、防护与未来趋势

20XX/XX/XX汽车网络安全：风险、防护与未来趋势汇报人:XXXCONTENTS目录01

智能网联汽车安全现状与挑战02

多维度安全风险深度剖析03

全球法规标准体系构建04

安全防护技术体系建设CONTENTS目录05

AI赋能安全防护新范式06

产业生态协同与运营实践07

未来挑战与发展方向智能网联汽车安全现状与挑战01汽车安全边界扩展与攻击面增加

E/E架构进化与安全边界突破智能网联汽车已成为一体化移动智能终端，E/E架构持续向集中式、域控制器方向进化，传统封闭的机械架构被打破，安全边界从车身延伸至云端，防御复杂性呈指数级增长。

多维度攻击面全面扩展攻击面涵盖自动驾驶安全（传感器故障与欺骗、软件漏洞与网络攻击等）、车-路-云一体化网络攻击（车联网平台、路侧基础设施、卫星互联网）、充电网络攻击（电池系统、充电站网络）等多个维度。

安全事件增长与漏洞数量攀升根据为辰信安VSOC监测，2024年安全事件同比2023年增长31%；2024年汽车相关漏洞（CVE）总数达530个，数量接近2021年的两倍，漏洞类型转向车载资讯娱乐系统、操作系统及电动汽车充电基础设施。

典型攻击案例警示2024年8月丰田网络遭入侵，2024年10月高通发现“0Day漏洞”CVE-2024-43047威胁，2025年3月捷豹路虎遭黑客入侵致700份敏感数据泄露，凸显攻击威胁的严重性与多样性。2024年安全事件态势分析安全事件数量与增长趋势

根据为辰信安VSOC监测数据，2024年汽车安全事件同比2023年增长31%。全球范围内公开报道的汽车网络安全事件达215起，显示威胁持续存在。漏洞数量创新高

2024年发布的汽车相关漏洞（CVE）总数达到530个，创历史新高，数量接近2021年的两倍，凸显汽车攻击面与系统复杂性的快速扩张。典型安全事件案例

2024年8月丰田网络遭到入侵；2024年10月高通发现“0Day漏洞”CVE-2024-43047的威胁；2025年3月捷豹路虎遭黑客入侵致700份敏感数据被泄露。攻击类型与影响范围

云计算与后端系统漏洞成为最常见攻击矢量，涉及勒索软件、数据外流等。全球性安全事件占比达21.4%，凸显汽车产业互联性带来的广泛影响。典型安全事件案例解析远程控车与数据勒索事件2025年卡巴斯基曝光某品牌车辆因第三方承包商应用SQL注入漏洞，导致黑客获取所有联网车辆控制权，可在行驶中强制换挡、关闭发动机。2022年底，蔚来汽车遭遇数据勒索，攻击者以225万美元比特币为筹码，威胁泄露3.99万条车主身份证信息等敏感数据。数据泄露与供应链攻击事件2024年8月丰田网络遭到入侵；2024年10月高通发现“0Day漏洞”CVE-2024-43047的威胁；2025年3月捷豹路虎遭黑客入侵致700份敏感数据被泄露。2022年9月，俄罗斯网约车平台YandexTaxi遭黑客入侵，大量伪造订单造成莫斯科市中心近40分钟交通瘫痪。车载系统与密钥安全漏洞事件2023年法国安全研究团队在Pwn2Own黑客竞赛中，通过TOCTTOU攻击技术2分钟内远程攻破特斯拉Model3网关系统与信息娱乐子系统。2022年本田多款车型无线钥匙采用未加密固定码，黑客可监听重放射频信号解锁启动车辆，欧洲黑客团伙利用此类漏洞组建“偷车产业链”，涉案金额超775万元。安全漏洞增长趋势与影响范围01漏洞数量持续攀升，创历史新高2024年汽车相关漏洞（CVE）总数达到530个，再创新高，数量将近2021年的两倍，凸显汽车攻击面与系统复杂性的快速扩张。02漏洞类型向多元化领域扩展漏洞类型从芯片相关问题转向涉及车载资讯娱乐系统（IVI）、操作系统以及电动汽车充电基础设施的CVE，攻击面不断扩大。03全球性安全事件占比显著2024年汽车网络安全事件中，“全球性”事件占比达21.4%，凸显汽车产业的互联性，漏洞和网络攻击可能造成跨越国界的广泛影响。04攻击成本降低，破坏力增强随着攻击可扩展性的提升，攻击成本却在不断下降，以往仅由国家力量发起的复杂攻击，如今可能被小型团体甚至个人所实施，对人身安全、财产安全和公共安全构成威胁。多维度安全风险深度剖析02车端系统安全风险

01车载智能终端模块风险车载信息娱乐系统（IVI）、车载网联通信终端（T-BOX）、车载网关（GW）等联网智能终端模块，面临车端协议、车载系统及硬件安全风险，易成为攻击者突破口。

02车载网络通信接口风险UDS/OBD、USB、CAN总线以及车载以太网等接口存在被利用风险，攻击者可能通过这些途径发起近程攻击，如通过USB接口植入恶意软件，或利用OBD接口读取、修改ECU数据。

03无线通信链路安全隐患Wi-Fi、蓝牙、RFID等无线电通信方式可能被用于中程攻击，如黑客利用蓝牙漏洞非法连接车机，窃取存储在本地的联系人、导航记录，或实施中间人攻击篡改通信信号。

04安全启动与固件防护不足若未严格实施安全启动机制，可能导致恶意代码注入或固件篡改。部分车辆系统固件可提取性高，攻击者获取固件后可分析漏洞并实施针对性攻击，影响车辆核心功能安全。云端平台与数据安全风险

云平台安全威胁现状云计算与后端系统漏洞是汽车网络安全事件最常见攻击矢量，涉及勒索软件攻击、数据外流及社交工程或网络钓鱼攻击。2024年全球汽车网络安全事件中，“全球性”事件占比达21.4%，凸显汽车产业互联性带来的广泛影响。

数据泄露风险与案例智能汽车每天收集海量数据，包括行驶轨迹、家庭住址、通话记录等敏感信息。2025年某出行平台遭攻击，3800万用户行程轨迹、生物识别信息被在暗网以每条0.8美元出售；2023年丰田因云端平台配置错误，导致215万辆汽车敏感数据面临泄露风险。

API接口与身份认证漏洞2023年初，奔驰、宝马、法拉利等15个汽车品牌被发现云平台存在API漏洞，黑客可通过伪造员工身份登录系统，获取车辆识别码、车主信息，甚至远程操控车辆。部分车企云端数据库未加密、使用弱密码，导致数据安全防护形同虚设。

数据全生命周期安全管控不足车企在数据采集、传输、存储全流程中普遍缺乏严格管控。部分企业未对员工数据访问权限设限，用户隐私信息易被非法获取。2022年底蔚来汽车遭遇数据勒索，攻击者威胁泄露3.99万条车主身份证信息、2.28万条员工信息及订单数据。通信网络安全风险

认证风险：身份伪造与动态劫持攻击者可通过身份伪造或动态劫持等手段，冒充合法身份获取验证者的身份信息，从而非法接入车辆或云平台系统。

传输风险：数据加密强度不足若车辆传输的信息未加密或加密强度不足，易遭受窃听、篡改等各类攻击，导致敏感数据泄露或车辆控制指令被劫持。

协议风险：通信协议伪装与漏洞利用通信流程中，一种协议可能被伪装成另一种协议，引发安全隐患。同时，JT/T808等车载通信协议存在未加密、无认证等问题，可被黑客利用发送恶意控车指令。供应链与生态接口安全风险

供应链扁平化带来的安全挑战车企直面更多供应商，难以获取设备源代码，缺乏高效固件安全检测工具，2024年供应链攻击因目标为脆弱环节而更复杂且破坏力强。

软件供应链安全管理技术需求需采用软件物料清单（SBOM）管理、软件成分分析（SCA）、代码审查、SAST、IAST、DAST、模糊测试等技术，SCA工具可生成SBOM核心信息。

生态接口安全漏洞问题突出不安全的生态接口是主要安全风险之一，2023年奔驰、宝马等15个汽车品牌云平台存在API漏洞，黑客可伪造身份登录获取信息甚至远程控车。

第三方组件与开源漏洞风险已知漏洞组件的存在是常见问题，车企需充分识别和分析第三方开源组件漏洞，2024年汽车相关漏洞（CVE）达530个，近2021年两倍。全球法规标准体系构建03国际法规框架（UNR155/R156、GDPR）UNR155：网络安全管理体系要求UNECEWP.29R155法规聚焦汽车网络安全风险，要求车企建立全生命周期网络安全管理体系，包括风险评估、安全设计、漏洞管理及事件响应机制，是全球主流汽车市场准入的基础要求之一。UNR156：软件更新与网络安全监测UNECEWP.29R156法规针对汽车软件更新（OTA）及网络安全监测提出规范，要求车企确保软件更新的安全性、完整性，并建立车辆网络安全状态监测能力，以应对持续进化的网络威胁。GDPR：数据隐私与跨境传输规则欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)对汽车数据处理提出严格要求，包括数据最小化收集、用户明确授权、数据泄露72小时内上报等，其长臂管辖原则要求出口欧盟的车企需满足数据本地化或合规跨境传输条件。国际法规协同与市场准入关联UNR155/R156与GDPR共同构成汽车信息安全国际合规框架，车企需同步满足技术要求（如R155的安全工程）与数据合规（如GDPR的隐私保护），方可获得欧盟等主要市场的销售资格，凸显合规性对全球化布局的重要性。国内核心标准（GB44495-2024、GB/T44464-2024）

GB44495-2024《汽车整车信息安全技术要求》该标准是我国汽车信息安全领域的强制性国家标准，规定了汽车整车信息安全的技术要求和测试方法，覆盖了车辆在设计、开发、生产、使用等全生命周期的信息安全防护，是汽车产品获得市场准入的必备条件之一。GB/T44464-2024《汽车数据通用要求》此为推荐性国家标准，旨在规范汽车数据的收集、存储、使用、传输、共享、出境等活动，强调了数据安全和个人信息保护，要求汽车相关企业在数据处理过程中遵循最小必要、目的明确、安全保障等原则。国内标准与国际法规的衔接国内的GB44495-2024、GB/T44464-2024等标准，在制定过程中参考了国际先进经验，如欧盟的GDPR、UNECEWP.29R155/R156以及ISO/SAE21434等，旨在推动我国汽车产业满足国内外市场的信息安全合规要求，促进汽车产品的出口和国际化发展。ISO/SAE21434与合规实践

ISO/SAE21434标准核心定位ISO/SAE21434《道路车辆-信息安全工程》是汽车网络安全的顶层工程设计规范，要求在汽车产品全生命周期（从概念设计到最终报废）中贯穿信息安全管理，被誉为汽车行业的"安全开发宪法"。

标准对全生命周期的关键要求该标准强调安全设计需前置，覆盖概念、开发、生产、运维及退役各阶段。例如，在开发阶段需采用SAST/DAST等工具进行安全测试，并通过威胁分析与风险评估（TARA）识别潜在风险；在运维阶段则需建立漏洞管理和事件响应机制，确保车辆全生命周期的信息安全可控。

国内外合规框架联动实践ISO/SAE21434与UNECEWP.29R155/R156、GB44495-2024等法规协同，构成车企合规基础。例如，符合该标准是满足欧盟R155网络安全型式认证的前提，也是国内GB44495-2024《汽车整车信息安全技术要求》对车辆信息安全工程实践的底层支撑，车企需通过体系化合规以获取市场准入资格。

企业落地挑战与实施路径车企实施ISO/SAE21434面临供应链协同（如获取供应商源代码困难）、安全测试压力（SDV迭代周期缩短至3-6个月）等挑战。有效的应对路径包括：构建DevSecOps开发模式，融合SBOM管理、SCA工具应用；加强与供应商的安全协作，明确安全责任与信息共享机制；引入第三方认证（如SESIP）验证安全措施有效性，确保合规落地。安全防护技术体系建设04基础安全技术：安全启动与升级

安全启动：构建可信启动链安全启动基于数字签名校验机制，在设备启动的每一个环节（从引导程序到内核、基带固件等）对待加载镜像文件进行签名验证，确保仅加载合法授权软件，有效防御固件替换攻击。需覆盖Bootloader、操作系统内核、外设固件等所有启动相关组件。

安全升级：保障OTA过程安全安全升级机制通过升级包数字签名校验、版本防回退（如将版本号写入硬件安全区域RPMB）、断点续传与回滚能力，确保升级过程中软件的完整性与合法性，防止恶意升级包植入后门，是应对0day漏洞等新型攻击的重要手段。车载网络安全防护技术基础防护技术体系车载网络安全防护以加密技术、身份认证、入侵检测与防御技术为基石，结合安全协议与标准构建防护体系。通过对车载网络数据加密防止泄露和篡改，身份认证控制访问权限，入侵检测与防御技术实时监控并阻止恶意攻击，同时依托安全测试与评估发现并修复漏洞。系统安全核心机制系统安全通过安全启动、安全升级、可信执行环境（TEE）和强制访问控制（MAC）保障底层安全。安全启动基于数字签名校验确保仅加载合法软件；安全升级通过签名验证、版本防回退和回滚机制保障升级安全；TEE提供硬件隔离的安全区域处理敏感操作；MAC实施强制权限管控限制恶意进程破坏范围。数据安全全生命周期防护数据安全覆盖“收集-存储-使用-传输-删除”全生命周期。收集阶段遵循最小化和来源合法性原则；存储阶段采用分层加密和权限控制；使用阶段结合访问权限校验；传输阶段通过加密和安全协议保障机密性与完整性，全方位确保用户隐私和车辆数据安全。软硬件协同与通信安全采用软硬件协同设计强化车载网络安全，硬件层面利用安全芯片和模块提升性能，软件层面优化安全算法与协议。通过安全通信协议如SecOC和MACsec确保车载网络通信安全，部署网络入侵检测系统（NIDS）监控车内流量，实现对车载网络的全方位防护。软件供应链安全管理

供应链扁平化下的安全挑战供应链扁平化趋势使车企直面更多供应商，获取设备源代码困难，缺乏高效固件安全检测工具，安全管理复杂度显著提升。

核心安全管理技术手段采用软件物料清单（SBOM）管理，包含组件名称、版本号、供应商、许可证及漏洞数据等信息；通过软件成分分析（SCA）工具生成SBOM，结合SAST、IAST、DAST及模糊测试等技术，构建全流程安全检测体系。

DevSecOps一体化发展趋势车企开发运营敏捷化DevOps加大安全实践在车型全生命周期开发各环节的融合，逐步拥抱DevSecOps一体化，将安全嵌入研发、测试、部署全过程，应对SDV迭代周期缩短带来的安全测试压力。

协同测试与漏洞管理优化DAST与IAST协同，结合插桩技术实现漏洞精准定位，将误报率从30%降至<5%；DAST与SAST形成“双检机制”，SAST早期修复代码缺陷，DAST后期验证运行时安全，提升漏洞管理效率。安全测试技术协同应用（SAST/DAST/IAST）

SAST：静态代码的早期漏洞筛查SAST（静态应用程序安全测试）作为“左移”安全的核心工具，通过在软件开发早期对源代码、字节码进行自动化分析，可识别缓冲区溢出、代码注入等潜在漏洞。其覆盖范围包括操作系统内核、硬件抽象层及外设驱动等关键组件，为后续开发环节筑牢安全基线。

DAST：动态运行时的攻击模拟验证DAST（动态应用程序安全测试）采用黑盒测试模式，在应用程序运行时模拟恶意请求注入等外部攻击行为，检测动态响应以发现安全漏洞。该技术可有效验证SAST修复措施的有效性，并聚焦运行时环境特有的安全问题，如会话管理缺陷、权限绕过等。

IAST：插桩技术的漏洞精准定位IAST（交互式应用程序安全测试）通过插桩技术实现代码级别的漏洞定位，与DAST协同可将误报率从30%降至5%以下。其优势在于能够实时关联漏洞触发点与代码上下文，为开发人员提供精准的修复指引，显著提升漏洞修复效率。

“双检+协同”的全生命周期防护机制SAST与DAST形成“双检机制”，前者在开发早期修复代码缺陷，后者在测试阶段验证运行时安全；IAST则作为桥梁，实现动态测试与静态代码的深度关联。三者协同应用于车型全生命周期开发，满足ISO/SAE21434等标准对安全测试的合规要求，支撑DevSecOps一体化落地。AI赋能安全防护新范式05AI在安全运营中的技术应用趋势

AI原生安全架构重塑防护范式AI不仅作为技术赋能，更成为安全产品设计的核心思维框架。通过深度运用AI技术及智能体（Agent）模型，革新安全业务的底层架构与运行逻辑，使安全能力内生于系统设计之初，实现“AI原生安全”。

动态策略调整与自适应威胁识别基于AI的自适应学习能力，持续优化威胁识别规则，有效应对新型攻击手法（如0day漏洞利用）。例如，inVSOCV3通过自研高性能DAG执行引擎，实现对车辆海量日志的实时处理与关联分析，提升动态防御能力。

生成式AI驱动智能调查与响应生成式AI（GenAI）赋能安全运营，包括告警分析助手自动关联CVE/NVD漏洞库与Auto-ISAC威胁情报生成处置建议，数据洞察助手支持自然语言交互并自动生成可视化图表，知识库问答集成汽车安全知识库降低培训成本。

AI风险研判与告警降噪提效利用大模型对IDPS上报事件进行自动化风险研判并给出推荐解决方案，同时实现对告警的加白、去重、聚合、自动忽略等降噪处理，显著提升安全运营效率，例如百度安全VSOC平台的AI风险研判与告警降噪功能。

自然语言交互与运营机器人协同集成基于大模型的自然语言交互机器人（Copilot），通过自然语言方式引导VSOC平台进行自动化统计、报表生成、风险解释、工单创建、安全响应等操作，简化运营流程，提升决策效率。VSOC平台智能化发展

01AI原生安全架构构建以AI驱动产品理念，系统性重构安全业务底层架构与运行逻辑，实现安全能力内生于系统设计之初。例如木卫四S3-VSOC依托自研ButterflyAI2.0大模型平台，构建合规、认知和运营一体的汽车安全智能体集群。

02智能风险研判与告警降噪利用大模型对IDPS上报事件进行自动化研判，给出推荐解决方案；基于AI大模型能力，对告警实施加白、去重、聚合、自动忽略等降噪处理，提升告警准确性和有效性。

03生成式AI驱动调查响应包括告警分析助手自动关联CVE/NVD漏洞库、Auto-ISAC威胁情报生成处置建议，数据洞察助手支持自然语言交互并自动生成可视化图表，知识库问答集成汽车安全知识库解答操作问题。

04动态策略调整与自适应学习基于AI的自适应学习能力，持续优化威胁识别规则，应对新型攻击手法如0day漏洞利用；支持用户使用自然语言构建和调整安全策略，智能体可根据反馈持续学习、进化监控策略。

05运营机器人Copilot赋能集成基于大模型作为底座的自然语言交互机器人，通过自然语言方式引导VSOC平台进行自动化统计、报表生成、风险解释、工单创建、安全响应等，提升运营效率。AI驱动的威胁检测与响应闭环

预测：AI风险研判与攻击图谱构建AI大模型可自动化研判IDPS上报事件的真实安全风险并给出解决方案。例如，木卫四ButterflyAI2.0能理解CAN信号等语义，建立攻击图谱和信号序列行为推理机制，实现“数据从流量变成攻击战况”。

防御：动态策略调整与自适应学习基于AI的自适应学习能力，可持续优化威胁识别规则，应对新型攻击手法如0day漏洞利用。云驰未来inVSOCV3通过自研高性能DAG执行引擎，实现对车辆海量日志的实时处理与关联分析。

响应：生成式AI驱动的调查与处置告警分析助手能自动关联CVE/NVD漏洞库、Auto-ISAC威胁情报，生成告警摘要与处置建议；数据洞察助手支持自然语言交互并自动生成可视化图表；知识库问答集成汽车安全知识库，降低人员培训成本。

运营：AI赋能的自动化与效率提升AI智能体可承担简单事件自动化处置，完成快速识别、关联分析、处置执行全流程。木卫四S3-VSOC将日常安全运营所花费的时间减少65%，百度安全VSOC的运营机器人Copilot支持自然语言引导的自动化统计、报表生成等。典型AI安全平台案例分析木卫四S3-VSOC平台：AI原生安全智能体依托自研ButterflyAI2.0大模型平台，构建合规、认知和运营一体的汽车安全智能体集群。具备认知进化（攻击图谱和信号序列行为推理）、生态协同（打通TSP、远程诊断等平台）、风险治理（自然语言构建安全策略）能力，将日常安全运营时间减少65%。云驰未来inVSOC平台：GenAI驱动安全运营通过自研高性能DAG执行引擎实现车辆海量日志实时处理。具备动态策略调整（自适应学习优化威胁规则）、生成式AI驱动调查响应（告警分析助手、数据洞察助手、知识库问答）等功能，支持自然语言交互与自动化响应。百度安全车联网VSOC平台：大模型赋能风险研判集成AI风险研判（自动化研判IDPS上报事件风险）、告警降噪（AI大模型加白去重聚合）、运营机器人Copilot（自然语言交互实现统计、报表生成等）功能，提升安全事件处置效率与准确性。产业生态协同与运营实践06车企与科技公司协同模式技术研发与平台共建车企与科技公司在AI安全中台、垂类大模型等领域展开深度合作，如一汽丰田与腾讯云、四维图新与阿里云联合研发，共同打造智能汽车安全解决方案，推动技术创新与应用落地。安全运营与生态联动双方在VSOC（车辆安全运营中心）建设方面协同，实现智能化、云化发展，降低全球部署成本。例如奇瑞VSOC支持多语言实时翻译，百度安全车联网安全运营平台集成AI风险研判、告警降噪和运营机器人Copilot等功能，提升安全运营效率。合规与全球化布局针对不同市场的法规要求，如欧盟GDPR、UNECEWP.29R155/R156、中国GB44495-2024等，车企与科技公司合作开发合规方案，如为辰信安欧盟合规方案，助力汽车产品满足全球市场准入标准，推动全球化部署。DevSecOps一体化实施路径

安全设计前置：融入开发全流程在车型全生命周期开发中，将安全实践深度嵌入各环节，从概念设计阶段即开展架构分析与风险预判，构建内生安全能力，避免后期修复成本过高或无法修补的系统性风险。

敏捷化安全测试：应对迭代压力针对SDV迭代周期缩短至3-6个月的现状，采用SAST、DAST、IAST、模糊测试等技术，结合SCA工具生成SBOM，实现对软件供应链安全的有效管理与漏洞检测，缓解安全测试压力。

工具链协同：提升测试精准度与效率推动DAST与IAST协同，结合插桩技术实现漏洞精准定位，将误报率从30%降至5%以下；SAST与DAST形成“双检机制”，SAST早期修复代码缺陷，DAST后期验证运行时安全，构建全生命周期防护。

安全运营与响应：动态闭环管理在DevOps基础上融合安全实践，逐步拥抱DevSecOps一体化，建立漏洞管理机制与软件供应链安全体系，实现从安全设计、测试、部署到运维的动态风险治理与快速响应，确保车辆全生命周期安全。安全运营中心（VSOC）建设框架智能化与云化发展趋势VSOC正朝着智能化、云化方向发展，以降低全球部署成本，例如奇瑞VSOC支持多语言实时翻译，提升国际市场适应性。核心技术组件与功能关键技术包括动态策略调整、生成式AI驱动的调查响应（如告警分析助手、数据洞察助手、知识库问答）、AI风险研判及告警降噪等，实现对车辆海量日志的实时处理与关联分析。典型平台案例与实践木卫四S3-VSOC依托自研大模型平台ButterflyAI2.0，构建合规、认知和运营一体的安全智能体集群；云驰未来inVSOCV3通过高性能DAG执行引擎支持多种分析算子；百度安全VSOC集成AI风险研判与运营机器人Copilot。生态协同与一体化响应打通TSP、远程诊断、OTA和智能驾驶平台，支持自然语言驱动的系统间协作与一体化自动响应流程，实现从车端异常上报到云端AI告警分析及自动生成调查报告的闭环管理。未来挑战与发展方向07量子计算与后量子密码学应对

01量子计算对现有加密体系的威胁量子计算机技术的迅猛发展对现有主流公钥加密算法（如ECDSA）构成严重威胁，可能导致智能汽车数据加密体系失效，危及车辆控制指令、用户隐私数据等关键信息安全。

02后量子密码学（PQC）的应对策略NXP等机构提出明确应对策略与时间线：目前