汽車網路安全研究

⑴ 萬字干貨|新規下，車企如何建設數據安全體系

隨著智能網聯化、數字化發展，汽車數據安全和網路風險防範成為行業密切關注的難題。

汽車傳統的物理邊界被打破，出現了大量的雲上服務，比如車聯網、自動駕駛技術、OTA等等，相應的，汽車產生的數據也越來越多。相關數據顯示，一輛智能網聯汽車每天大概會產生 10TB 的數據，這些數據包含駕駛人員的出行軌跡、駕乘習慣、車內語音圖像等個人信息，也包含車輛實時收集到的地圖數據等。

隨著《個人信息保護法》、《汽車數據安全管理若干規定(試行)》的頒布實施，對數據的合規分類收集和使用提出了更為嚴格的要求。同時，也有汽車品牌近來遭受到網路黑客攻擊，造成不小的損失和安全風險。如何平衡數據使用的合規與高效，並在全面上雲的背景下構築扎實的安全防線，成為整個行業密切關注的話題和迫切需要解決的難題。

此此背景下，騰訊智慧出行與汽車之心聯合策劃了「行者有雲」系列沙龍第二期——《車企上雲，如何構築雲上安全防線？》，聚焦汽車數據的合規使用和安全防範問題，加速車企構建在數據網路安全領域的競爭力。

本期沙龍邀請到上海帆一尚行科技有限公司網路安全總監、上汽騰訊網路安全聯合實驗室負責人陳寧，騰訊安全策略發展中心總經理呂一平，共同探討車企數據安全防護建設和未來趨勢發展並發表了獨到精闢的見解。

以下為沙龍對話實錄：

主持人：大家好！歡迎收看「行者有雲」系列沙龍，本期我們討論的話題是「車企數據上雲，如何構築雲上安全防線」，我們將圍繞數據安全和風險防禦問題討論。車企在系列新規背景下，將採用怎樣的新手段、新模式來保證數據的合理開發利用，並有效防範潛在風險。非常有幸我們請到了兩位嘉賓和我們一起分享討論。一位是上海帆一尚行科技有限公司網路安全總監、上汽騰訊網路安全實驗室聯合負責人陳寧；另一位是騰訊安全策略發展中心總經理呂一平。

在智能化網聯化大變革下，一輛汽車在使用過程中產生的數據越來越多，隨著《個人信息保護法》和《汽車數據安全管理若干規定（試行）》頒布實施，企業在使用處理數據的時候，要遵守哪些行為准則？

陳寧：在《個網法》講得比較細致針對《個人信息保護法》有8類處理原則，大概總結：

第一，對於用戶個人信息數據的授權，信息處理，告訴用戶要收集個人信息，個人隱私數據要進行處理。

第二，處理過程中要注意處理流程，要保護和保密。

第三，數據收集，要符合相關的規定。對於汽車來說，有《汽車數據安全管理若干規定（試行）》，定得比較明確，這和《個網法》有相互呼應的關系，上面有《數據安全法》，以此為由展開。

呂一平：還有一點，去年下半年國家集中出台了比如《個人隱私信息保護》，及《數據安全法》等法律法規。同時面向汽車行業，汽車行業本身屬於關鍵信息基礎設施行業，針對「關基」（關鍵信息基礎）行業也有一些相應的針對基礎安全和數據安全的要求。所以，這也是需要汽車行業各位同仁需要考慮的問題。

主持人：如果針對整個汽車數據來說，我們有什麼樣的分類界定？

陳寧：現在最關鍵的第一步是，汽車數據不可避免要收集。汽車聯網以後，很多服務雲化後，為了對汽車的一些服務以及汽車這狀態甚至說自動駕駛，這天然需要搜集很多數據，所以說數據搜集是不可避免的。現在我們覺得對於汽車數據搜集，首先真正的明確怎樣服務搜集數據，如果說要做自動駕駛相關的，那麼最少應該搜集什麼樣的數據，盡可能的還是少搜。不要說不做分類，不做區分一概搜集上來後面處理，這是不合法不合情的，這是第一個按照服務的細分來分。第二，數據的共享和流動，這也是很重要的因素，現在很多服務在雲上之後，不僅是主機廠要收集數據，很多合作夥伴，比如車上應用需要第三方的數據，我們要把數據給他，數據在流通的過程中以什麼樣的合法合規方式流通，以及我如何對它授權，如何對它約束，這要處理好。

最後，敏感數據的收集，現在汽車廠有大量的感測器、攝像頭，對於用戶的面部輪廓，關鍵設施和關鍵單位的識別、存儲，是否要做相關的模糊化處理或透明處理，這也比較關鍵。

呂一平：我主要做補充，從汽車行業數據來講，不僅要保護數據，要脫敏，盡量按照服務手續收集數據。基於很大的前提是，收集數據時要進行分類分型，針對不同的類型利用手段去保護數據。汽車行業有幾大數據比較重要：

1、汽車研發過程中的車輛狀態，這些數據傳統一直做收集，這方面更多是車企自用，甚至從數據保護角度來講是比較容易實現的，因為汽車公司內部流轉數據。

2、和用戶相關的隱私數據，國家有明確的法律法規要做到保護和保密。針對不同的使用場景我們應該如何給到數據，需要通過分類分級的方法做明確的界定，並有對應的使用要求和規則。

3、從技術進入到其他行業帶來新的需求，比如感測器受地理位置數據，高清地圖數據，這是相當敏感的數據領域，這會涉及到國家安全部分，車企需要非常關注這類問題。去年國家重點關注了一家海外車企這方面的問題，所以這也值得汽車行業重點關注的信息。

主持人：隨著一系列的新規的出台，從車企角度來講，在主動防範上有哪些變化？

陳寧：有很多，結合各方數據安全規定，首先，按照上位法《網安法》來講車企相關車輛應用服務，肯定要通過等保測評。第二，通過等保，配套相關的網路安全或者數據安全，配套的防範措施和防範的管理體系建立起來。第三，提出明確要求，用戶上車默認情況不收集數據。如果要收集數據要告訴用戶，清晰地告訴用戶要收集一些數據，且收集哪些數據。第四，在收集數據狀態中讓用戶知道我們正在收集你的數據，用戶有地方說不希望收集數據，屏蔽它。第五，盡量在車里將敏感的數據輪廓化和清晰化去掉，模糊化。盡量不要通過數據清楚地定義出一個人，這樣方便處理。

再往後，數據共享方面，該企業一開始只做商業合作，後面可能有一些約束，同時很重要的是按照《數據安全法》和汽車相關規定，每年12月25日左右要上報數據安全報告。中國汽車品牌開始向海外發展，根據規定要求要對相關的監管部門進行報備，並且在企業數據安全方面寫清楚，今年發生過幾次數據向境外輸出，以及經過相關評審，這些情況要說清楚。企業不僅僅是義務合規，還要滿足國家戰略需要。

主持人：在上述規定的使用數據和國家安全的前提下，數據如何反哺研發，開發相應的車聯網服務？

陳寧：這挑戰很大。

主持人：要實現兩者的平衡？

陳寧：對，基於我服務的內容收集相關數據，這是做到平衡的關鍵。如果只是判斷車的自動駕駛，只收一些和路況相關的信息，就不要收多餘的信息，盡量精簡收集內容，比如只是採集一些路邊的圖象，車內的信息就不要收。現在有汽車保險，主要是根據用戶的駕駛習慣收集車輛數據，收集一般駕駛者的駕駛習慣就不要收集個人信息，這樣才能合法合情，又能反哺到業務。

第二，做分析時，流通方面盡量做到應用和數據分開，舉個典型的例子，現在自動駕駛數據的安全屋，可能確實採集了很多數據，經過合理處理之後放在數據模型箱里，我們做的事情是將計算模型放進去，用數據計算完之後最後拿出來是模型計算結果或者是模型存儲的演算法，而不是數據本身，這不合理。在模型足夠成熟之後，這些數據可能銷毀掉或者撤掉，這可以比較好達成平衡。這需要付出很多努力。

呂一平：我們在去年國家出台一系列數據安全相關規定時我們非常關注，因為互聯網有大量數據，很多互聯網業務都在線上。我們自己在推進數據安全保護方面做了很完整的展開，從產品的設計上，比如數據收集的最小化，包括用戶知情角度，數據使用需要用戶充分知悉並且充分授權，然後才能進行相應使用。

另外，應用和數據相應分離，騰訊在《數據安全法》出台前兩三年已經做這方面的工作。特別是在不應該使用不合理數據提供下如何規避掉，我們在內部進行了工作。騰訊可以給汽車行業做一些交流和傳遞的工作，幫助行業更好地理解如何做數據安全建立。

主持人：對於外資或者合資車企來說，《個人信息保護法》和《汽車數據安全管理若干規定（試行）》相關規定對他們的影響是否更大？

陳寧：相對會大一點，但大體上差不多。首先是對於敏感信息的定義，對外資企業來說風險一樣。另外，用戶的存儲、流動也是一樣。對於外企挑戰最大的是數據不能出境，最大變化是跨境的問題。由於《個人信息保護法》和數據安全定義上，外資也要跟隨國家相關規定，可能要對自己做出規范。但大方向比較好，主要是促進問題。

主持人：騰訊和外資車企在這些領域是否有一些合作？

呂一平：其實外資車企面臨，在中國市場如何滿足國家合規性要求和規定，現在有一些海外業務在推進。不管歐洲還是美國地區，相應的個人信息隱私保護和合規，及數據使用的要求可能都有相應的要求。所以在歐洲和美國，中國企業屬於外資，其實大家遇到的挑戰一樣。對於車企來講，不管是合資還是外資品牌，都要考慮如何滿足本地的個人隱私保護和數據安全合規使用的要求，這其實是基本需要做到的工作。

從騰訊角度來講，騰訊在汽車行業定位一直是數字化助手的角色。我們不僅和合資和外資的車企，和上汽也在數據安全方面有很多交流，我們一起研究如何將數據安全保護的工作做好。相對來講，這個領域比較新，比如網路安全、基礎的安全建設方面，中國已經經歷了幾十年的發展和建設，但數據安全對大家來說是一個新課題。隨著車企聯網和相應技術不斷落地的情況下，數據量會非常大，而且數據的集中度也不一定這么高。如何將數據安全保護工作做好是很有挑戰的課題。先要從汽車數據的分類分級開始，以此作為基礎再去延伸，根據不同級別和類別的數據進行相應保護措施，對應有技術的部分。

陳寧：關鍵是立法，以前沒有明確上位法，2016年有上位法出來之後，車企必須要符合法律。

主持人：除了數據合規收集和處理，也不能忽略的是汽車智能度越高，面臨潛在被攻擊的風險也越來越高，我們也出現過車子被攻擊的案例。這樣的場景在汽車中，是真的能實現的嗎？在車聯網中真的會有這樣的風險嗎？

陳寧：汽車傳統的物理邊界被打破了，大量的雲上服務，大家可以用手機跟車進行互動。汽車擁抱了數字化，但擁抱了數字化的福利和變革也擁抱了數字化的風險，最典型的是雲上服務，比如遠程車控、OTA等等，被不法分子利用之後，遠程的車輛造成一些群體性的影響。另外，手機APP，手機上有藍牙，APP設計或者介面不嚴謹，可能出現批量控制用戶APP，可以隨意開走任何一輛車。另外車聯網在車上暴露大屏、智能駕駛艙等等，這些是數字化東西，數字化的東西多少有軟體的問題會被人利用。1月份德國的小孩才19歲，利用了特斯拉的第三方的軟體的漏洞同時控制不同國家的車輛。數字化是大量的軟體大量的應用，人設計的東西總有一些問題。

主持人：呂總，之前設計的科恩實驗室破解了特斯拉和寶馬，反響很大，為什麼做這樣的實驗？

呂一平：我們不是定義成「黑客」，我們定義為「白帽」，我們希望能改善各類產品和網路的安全性，為之努力的一群專業技術研究團隊。當時為什麼關注特斯拉和寶馬？我們在2016年看到了比較大的趨勢，汽車行業「四化」，對我們來講比較關心是網聯化和智能化，汽車聯網了，汽車的自動駕駛的能力，這和數字化結合程度非常高，當享受數字化福利的時候，肯定會面臨新技術引入帶來的風險。

汽車行業本身對安全非常關注的行業，那個安全叫「safety」，當時汽車行業更多關注safety的部分，對security部分理解不那麼強。Security能對safety造成的影響理解不是很充分，當時我們選了兩個比較有代表性的車企，一是原生數字化，即網聯、智能化、新能源化的特斯拉。另外是傳統的從互聯網非智能化到智能化的標桿，寶馬在全球保有量非常高，我們做了相應的研究。的確發現了網路安全問題，不僅對虛擬世界造成影響，對實際的行駛安全、人身安全，放大一點是公共安全。作為一個負責任的團隊，我們發現問題之後第一時間和特斯拉和寶馬做了相應的溝通，並且在沒有第三方參與情況下，全部將數據暴露給他們，他們修復之後一起聯合對外做發聲的工作，做發聲的工作目的是幫助行業更好地理解，在未來數字化的時代安全有重要的影響，也是讓它回歸到汽車行業對security的關注。

主持人：現階段網路安全技術處於什麼樣的水平？

呂一平：中國網路安全技術能力非常出色，我們可以代表國際領先水平。對汽車行業來講，汽車進入到數字化時代才開始逐步關注網路安全部分，所以起步相對晚一些。但我們看到很明顯的趨勢，即國內的各大OEM都在積極地布局網路安全的專業能力和專業團隊的建設，比如陳寧博士帶領的上汽實驗室，4年前成立起來有專職的安全的人員，也有專項的安全能力的建設，逐步形成了上汽進入比較相對安全網路體系，這是比較好的例子。國內其他OEM廠商也在實踐同樣的工作，專業團隊和專業能力建設在不斷地前進。

主持人：在已經有潛在風險存在的前提下，車企可以做哪些方案防禦外部的攻擊，尤其是來自惡意的攻擊。

陳寧：我現在在上汽帆一尚行，現在的防禦從雲管邊端一層層防下來，傳統雲驅動安全內容全部適用，不管從邊界的應用防火牆、APS到裡面的防護，再到探視感知，我們對車輛相關的服務做保護。通道方面，主要是從雲端到車端的通訊鏈路用加密方法進行加密，確保我們鏈路不會被截斷或者被中間人截取掉。同時對車之間相關傳輸的信息做加密，保證安全性和唯一性。

車上現在dirty端和clean端，前者是指暴露在外面，可以觸手可及的大屏，這些最明顯。在它投產之前不管做技術還是流程，設計方面從風險評估、安全設置、投產運營，對於產品的零件或者整車做一系列的測試研發，然後交付。交付之後有相關的防禦措施，比如網關或者IDPS等等，通過它將車輛相關的模塊或者相關的服務隔開，確保車輛在行使過程中，關鍵通信和關鍵指令不會被人惡意篡改。

主持人：具體什麼情況會用到安全網關，對車企研發來講是否剛需？

陳寧：隨著智能網聯化和電動化之後，網關已經是標准選配，相當於是一道防火牆，阻擋了相關請求。現在很難說硬體和軟體哪一項技術更重要，隨著零件集成度高了之後，對硬體晶元依賴層次更高，晶元越好，表示應用軟體的復雜度或者功能會越好。當然，從網關模塊的必要性來看不排除現在也有把網關做到相當重要的零部件，保證零件模塊之間也有防火牆，這是所謂預控的思路。

主持人：隨著我們對數據合規、安全要求越來越高，對車企來說是否意味著要更多投入？

陳寧：肯定要增加投入，因為國家立法，現在不是講人情，而是講法，肯定要增加投入。

呂一平：對，從我的角度來看，汽車行業是對安全關注度非常高的行業。在過去二三十年裡，車企在功能安全方面和研發的投入和體系建設非常完備，功能安全成為了汽車質量管理體系很重要的關注點。隨著這兩年數字化帶來網路安全風險和挑戰，這方面還是需要加強和加大投入。我個人希望網路安全逐步進入到汽車質量管理體系，成為它的一部分。在網路安全方面的投入更加成為研發投入的必要。

陳寧：這種投入可能並不是額外的投入。

呂一平：沒錯。

陳寧：就像security和safety，security引發了safety的問題，所以這些投入不是憑空多出來的投入，而是為了保證車輛質量投入必要的研發資金，從行業發展來說，這方面的投入必不可少。

主持人：剛剛兩位嘉賓的分享我們也意識到數據安全的重要性，從意識到重要性，到車企打造完善的網路安全體系我們大概要經歷一個什麼樣過程？

陳寧：這個過程很漫長，需要時間積累。對大部分汽車企業來說數字化是相對新的東西，就我前面提到，數字化有很多新的東西，也有很多風險，需要消化。具體到車上，汽車廠特別關注數據安全，但是我覺得數據安全只是大的安全里的一個內容，想做好數據安全要打好很多所謂的低階工作，比如雲上安全、技術架構安全，很多相關的網路安全建設先跟上去，比如雲上的邊界防護、安全的監測、網路安全的漏洞或者網路安全響應的能力，這些都需要時間打磨。技術完全落地，這其實和汽車的有些概念不太完全一樣，因為對汽車來說，比如汽車某一個功能可能做不好的情況下換一個零件，或者買一個方案測試下可以用。但網路安全本身和汽車所謂的功能安全有一點點不一樣，它的邊界相對模糊，沒有絕對的安全，也沒有絕對的攻不破的堡壘，這註定了需要很多時間去打磨和完善。現在汽車行業慢慢向網路安全轉，很多功能要求是為了safety服務，但security也要慢慢理解safety的東西，對於主機廠來說，到底造成了什麼樣的影響，對safety來說是比較抽象的東西，那麼需要具體化，比如影響到車輛駕駛有很多safety，如果影響了數據安全，可能和safety沒有關系，而完全和security掛鉤，所以融合需要時間。同時在技術方面也需要時間去匹配，比如騰訊等互聯網企業、安全企業也需要時間更好地了解車輛技術，車輛技術天生需要注重安全，有些內容可以重合，比如個人隱私方面可以高度重合。

除了技術因素之外很重要的是人的因素，中國現在網路安全的每年高校輸送畢業生大概是十來萬，但去年缺口是非常大，人才缺口越來越大，涉及到汽車網路安全的人才缺口更大。所以我們需要時間找到這樣的人，或者培養這樣的團隊，讓他們適應到環境中，貢獻自己，將更好的技術能力賦能上去。

同時，以前汽車賣出去之後，使命基本上結束了，除非維修或者維保，不再關注車輛本身。但是，電動化和網路化之後，車輛出去進入到一個新階段，稱之為車輛運營階段。因為要關注車輛的自動駕駛的狀態，關注用戶駕駛習慣或者用戶車輛的狀態，這些數據和狀態都需要專業的人，實時地提供所謂的監控或者服務或者異地響應，並不是買了一套工具，如果這么簡單的話找騰訊買一套工具擺在這里就萬事無憂了。但並不是如此，優秀的工具需要優秀的人才或者優秀的團隊使用，成熟的團隊人力因素很重要。

呂一平：剛才陳寧博士提到今天主要議題是如何做好數據安全底座，造堅固的城牆底座沒有做好的話，數據安全基本上是做不好的事情，的確需要周期。國家在出台安全合規性要求越來越快，能給車企應對的時間非常緊張。所以在這個情況下，怎麼樣能快速地將能力建立起來很重要，但目前看到一個挑戰是，對汽車行業來講，在數字化投入部分，在網路安全投入只有2%到3%左右，而對於金融行業經歷了二十年的IT能力建設，目前網路安全投入大概8%到10%。所以，投入加大可以加速能力建設。所以，我們非常建議汽車行業投入，要考慮到時間窗口並不太長，這是一個很大的挑戰和風險。

第二，關於人才能力建設和人才梯隊建設來看，我們看到這點，每年國家能夠通過高校體制培養出來的人才和行業真正需求有很大的差距，而且當出現嚴重失衡的情況下；人才有更大溢價能力，看到信息安全專業水平不斷地上來，這是供求關系失衡造成的問題。所以人才引入和培養是很大的過程，這是長周期的過程，但在市場上我們從外圍觀察，汽車行業傳統的新生代的體系是否可以支撐數字化時代下的需求。這是很大的挑戰，也是車企需要思考的問題，如何快速成為數字化公司，在數字化體系下對人才引入的政策更加靈活，人才薪酬待遇更加靈活，汽車行業在數字化時代所需要的新型人才和新型能力，這和投入相關，這個過程不會那麼快。所以這需要汽車行業思考的重點。

陳寧：逐步發展的速度不能滿足現在國家政策或者國家監管的要求了，因為從2016年「網安法」（《網路安全法》）發布之後，中間兩

⑵ 黑客屢次入侵汽車網路系統如何保證安全

聯網汽車必須建立全生命周期的網路安全管理。首先在ECU層面，這些ECU相當於一個個功能不一的微型計算機，控制著車輛中的各種功能組件，包括發動機控制單元、擋風玻璃雨刮器、車輛進入控制系統等，這意味著都要有相應的保護機制。第二個層面就是ECU之間的通信安全也必須進行保護，這關繫到車輛的整個系統。第三個就是車輛與外界之間的眾多介面的安全也必須進行保護。第四個就是後台雲端的數據也必須安全，必須保護。
而除了預防保護外，一旦出現網路攻擊，及時捕捉線索及應對至關重要。長期監測汽車系統的現狀，而監測結果會定期匯報給安全操作中心，一旦遇到嚴重問題，汽車製造商和供應商可在短時間內尋獲解決方案，開發安全補丁，並通過無線更新功能快速更新車隊系統，人們不必再前往汽車維修店尋求幫助。
除了軟硬體防禦和應對措施外，由於汽車已經成為萬物網的一部分，在考慮網路安全時，必須跳出汽車的框架，延伸至雲和後端。
希望可以幫到你，謝謝！

⑶ 《智能網聯汽車數據安全研究》：重點關注跨境數據流動問題等

我國主流的網路安全企業都在積極布局智能網聯汽車的新賽道，大多基於他們傳統的產品，再根據智能網聯汽車的新場景做一些適應性的調整和優化，包括在數據層面，從雲、管、端各個角度等都提出了相應的解決方案，在檢測和服務方面也推出了一些相應的網路安全產品。

我們調研了國內一家安全廠商——天融信，已經形成了覆蓋車端網關、ECU、T-BOX、以及雲端、APP端等全方位的滲透測試工具和服務。下一個案例來自網路，其自動駕駛安全的架構已經涵蓋了整個數據安全的全生命周期。

可以說，智能網聯汽車領域對於網路安全產業，或者網路安全企業來講是一個巨大的市場，但是也存在著很多挑戰，一是現有的網路安全產品和解決方案還不滿足智能網聯汽車的安全需求。二是安全解決方案的路徑不太一樣，有的網路安全企業側重車端的安全，有的側重雲端的安全，雖然這些解決方案沒有哪個更優質，但是也需要相互借鑒。三是安全產品的應用還存在成本、意識等問題。我們也提了兩個建議，一是建議這些網路安全企業針對智能網聯汽車不同的場景，開發針對性的相關的產品和解決方案，提高推廣的力度。二是要探索適用智能網聯汽車場景的網路安全保險方案，保險在汽車這個領域是非常常見的，但是數據安全的保險，或者網路安全的保險可以對車企、用戶，以及產業鏈上的諸多信息技術服務企業提供一體化的保障。

五、政府積極統籌智能網聯汽車產業發展與數據安全保護

首先在政策規劃層面，政府已經出台了相關的標准指南，包括一些政策文件，加強對整個數據全生命周期的管控，並強調數據分類分級工作。

二是在法律法規層面，《網路安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》（草案），以及網信辦出台的的《汽車數據安全管理若干規定》（徵求意見稿）已經體現了政府的一些針對性考慮，我們支持網信辦和工信部等部門出台更加細化的管理條例和指南，從法律法規層面給予指引和指南，更好的指導整個產業的實踐。

三是標准體系不斷完善，包括頂層的體系性標准，以及專項的標准都在陸續出台和不斷地修訂完善。

四是試點應用加速落地，比如上海臨港新片區跨境數據的試點，一些路測、風險評估以及風險管控相關試點的工作也都在推進過程當中。智能網聯汽車本身是一個新生事物，又涉及到很復雜的系統，確實需要政府通過開展試點示範的工作，總結一些優秀的做法，進行後續的推廣。

當然從政府推進產業發展和保障數據安全的角度也面臨重要的挑戰。一是整個法規體系、標准體系還是相對滯後於產業的發展速度。二是存在多頭監管的問題，還需盡快細化一些行業性的管理要求。從數據安全監管的角度，國家網信部門是牽頭部門，但是涉及到具體行業細則的出台，還需要行業主管部門，以及一些重要的行業協會去推動相關工作。三是實操性的舉措還不夠，數據安全監管和治理的一項基礎性工作就是要做到數據分類分級，對於數據既要管，又不能管得太死，哪些要管，哪些需要高強手段的監管，哪些需要在市場上流動，一項非常基礎的工作就是數據分類分級。

我們提的建議包括四個方面：一是統籌產業創新發展與保障數據安全。二是盡快出台數據分類分級指南和管理細則，在國內一些重要的行業領域，比如金融、工業互聯網等領域，已經出台了相應的分類分級指南，智能網聯汽車行業可以予以借鑒。三是建立事前風險評估和事後應急響應機制，比如國家級的專業技術機構可以探討如何更好的提供服務和支持。四是重點關注跨境數據流動問題，目前國內對這個問題比較關注，國家網信部門也在密集調研和研究，希望後續在借鑒全球通用做法的同時，細化相應的數據流動規則。

以上就是我們目前這個報告的主要內容，在報告撰寫過程當中，也得到了一些車企和網路安全企業的支持，後續我們也希望跟在座的企業和專家合作，使我們在智能網聯汽車數據安全領域做得更加深入。

⑷ 誰為安全護航當智能網聯汽車遭遇黑客

[汽車之家行業]?「今年以來，針對車聯網企業的惡意攻擊達到280餘萬次。」「假如20萬輛汽車同時被黑客控制，車輛將變成攻擊人類的武器，帶來的災難無法想像。」這並非危言聳聽，在汽車智能網聯功能越發強大的同時，汽車網路信息安全問題也逐漸浮出水面。

『華為「進不來、拿不走、看不懂、改不了、癱不成、賴不掉」目標』

國汽（北京）智能網聯汽車研究院有限公司總經理助理兼整車事業部部長劉衛國給出政策層面的建議：第一，智能網聯汽車的安全問題是系統性問題；第二，智能網聯汽車的發展要上升到國家戰略並且具有屬地化，需要有中國特色的方案；第三，中國需要發展智能網聯汽車共性的基礎技術平台，為整個智能網聯產業做支撐；第四，產品准入政策的制定不要過死，增強企對自身產品負責的意識。

編輯總結：

「新四化」背景下，汽車產業鏈正在加速深度合作步伐。車聯網技術向著智能化、網聯化方向演進，車載操作系統、新型汽車電子、車載通信、服務平台等產業鏈玩家正在加速融合，產業格局正在被重塑。在這樣的產業格局下，我們的政策取向務必要優先考慮安全：人身與財產安全、網路安全、隱私及數據安全。這是一個「軟體定義汽車」的時代，也是「安全定義汽車」的時代。（文/汽車之家李爭光）

⑸ 智能網聯汽車有風險85%關鍵部件存網路安全漏洞

[汽車之家行業]?隨著車聯網的蓬勃發展，網路安全已成為一個不可忽視的問題。9月5日，在2020泰達論壇期間，工業和信息化部網路安全管理局局長趙志國在發言時指出，與車聯網蓬勃發展，網聯化、智能化加速深化相比，車聯網網路安全仍處於探索起步階段，對相關安全本質特點和規律的認識還需進一步深化。

為了解決行業關注的問題，提升智能網聯汽車總體信息安全保障能力，9月4日，中國汽車技術研究中心有限公司牽頭，聯合汽車企業、科研機構等16家企事業單位共同建設的汽車行業車聯網網路信任支撐平台正式上線。平台主要應用數字證書、國產密碼演算法技術，為車聯網V2X通信提供安全證書簽發、統一身份認證、安全消息加密多方面的服務。

中國汽車行業車聯網網路信任支撐平台作為汽車行業首個CA服務中心，已完成網路信任平台根節點基礎設施的建設及生產系統的部署、測試，實現了多行業、多地域、多車型、多場景的網路信任應用，平台上線後將實現多行業、多企業智能汽車的網路身份互信互認。（文/汽車之家肖瑩）

⑹ 為辰信安：為智能汽車網路安全保駕護航

在智能汽車領域 近 期陸續舉辦的世界智能駕駛挑戰賽暨智能網聯汽車產品與認證技術國際高峰論壇、第二屆中國國際汽車乙太網峰會、第八屆國際智能網聯汽車技術年會和SAE2021國際汽車安全與測試大會一系列活動中，“網路安全”成為了普遍關注的話題。

方濱興院士在世界智能駕駛挑戰賽暨智能網聯汽車產品與認證技術國際高峰論壇做主旨報告

作為專注於智能汽車網路安全的專業公司，為辰信安在上述會議中分別就智能汽車網路安全防護、網路安全測試工具、汽車靶場等方面的內容進行了技術交流與產品展示，受到業界廣泛關注。同時，為辰信安承研的汽車靶場也在2021CVVD首屆車聯網漏洞挖掘賽中得到應用，成為大賽的特別技術支撐單位。此外，為辰信安還參加了中國信息通信研究院車聯網安全成果發布暨車聯網網路安全專班第三次工作組公開會議，就OTA升級方面的網路安全問題進行了探討。

隨著行業標准、法規和准入要求的陸續推出，智能汽車網路安全進入快速發展的新階段，網路安全測試也面臨著新的要求。即將發布的ISO21434，在驗證與確認階段都明確了對網路安全測試的需求；WP29在2021年1月發布的智能汽車網路安全法規，批准機構和OEM廠商都需要對具體的車輛開展網路安全測試工作。此外，2021年4月，工信部開始公開徵求對《智能網聯汽車生產企業及產品准入管理指南（試行）》（徵求意見稿）的意見。其中也明確了對車輛網路安全測試的七條要求。

第八屆國際智能網聯汽車技術年會

為辰信安推出的智能汽車網路安全測試工具deCORE TSTR能夠全面滿足現有標准、法規和准入關於網路安全測試的要求，能夠有效支持符合 性 測試和滲透測試，覆蓋零部件、網路通信、關鍵業務、整車、路邊單元、充電樁、手機App和後端 平 台等方面 的 測試對象，可用於檢測機構、OEM廠商、各種示範區/先導區、高校等建立智能汽車網路安全測評實驗室。

deCORE TSTR可面向檢測機構、OEM廠商、示範區/先導區、高校等建立汽車網路安全測評實驗室

deCORE TSTR擁有實現標准符合 性 測試的全系列工作。結合GB17691-2018（重型柴油車污染物排放限值及測量方法）的實施，deCORE TSTR所包含的相關網路安全測試工具已經在各個檢測機構得到實際應用，為標准實施提供了保障。此外，也擁有滿足整車網路安全和OTA測試需求的工具體系，滿足即將出台的相關國標在網路安全方面的測試要求。

此外，deCORE TSTR還可與網路靶場系統結合，全面提升網路安全測試的效率、模式，形成完善的護車體系。截至目前，汽車靶場已經在首屆智能汽車網路安全 競技 大賽和2021CVVD首屆車聯網漏洞挖掘賽等賽事中得到重要應用，在面向智能汽車的攻防演練、眾測與人才培養中體現了無可比擬的發展優勢。

2021CVVD首屆車聯網漏洞挖掘賽基於汽車靶場開展競賽活動

為辰信安的工具體系內容完備、成熟可靠，得到大量實際應用。同時，綜合安全咨詢、滲透測試，以及網路安全防護方案等方面的綜合能力，為辰信安提供的測試工具優勢明顯，在滿足法規、標准、准入要求，以及滲透測試和人才培養等方面具有廣闊的應用前景。

智能汽車網路安全已經受到業界的高度重視。從 政府 監管、行業評價到智能汽車相關產業鏈，都迫切需要建立完善的網路安全測試體系，在滿足標准、法規與准入等方面要求的同時，提升智能汽車防護水 平 ，抵禦黑客攻擊，為軟體定義汽車保駕護航。 @2019

⑺ 車聯網在提供便利的同時，暴露了哪些安全隱患

確實，現實情況很嚴峻，但車聯網的安全問題各國也一直在想辦法改善。除了政府部門的立法和監督以外，越來越多的汽車企業開始採用漏洞賞金獵人的方式來改進。這些漏洞賞金獵人向發現漏洞並將漏洞報告給所有者公司的研究人員（白帽黑客），然後以此得到補償，這也是企業信息安全中非常流行的方式。

相比手機，汽車對於人身安全的威脅性要高得多，這是毋庸置疑的。而在隱私方面，隨著越來越多廠商使用生物識別技術收集用戶駕駛習慣、使用偏好等數據，消費者肯定希望能夠清楚地了解到這些信息是如何存儲使用的。因為在互聯網環境下，不管是什麼信息被採集，就一定會有資料庫，就有可能被截獲、重構、重放。如果指紋、虹膜等生物信息也被黑客或犯罪分子獲取，後果將不堪設想。

圖|來源於網路

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

⑻ 特斯拉推出雙重驗證功能以防止黑客攻擊 汽車網路安全成重點

車家號的網友，大家好！今天選車網為您帶來特斯拉雙重驗證功能的最新消息，請點擊關注選車網，第一時間了解最新的汽車資訊。

選車君觀點：以往汽車在行駛中的主動和被動安全是大家關注的重點，但是隨著智能網聯的不斷普及，汽車的網路安全也逐漸成為消費者在日常用車過程中有所顧慮的主要因素。特斯拉此舉將有效提升車輛的使用安全，不過汽車的網路安全將成為未來汽車行業發展的一大難題。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

⑼ 專家：車企網路和數據安全將照「章」操作

中新經緯4月2日電 (孫慶陽)近期，工信部印發《車聯網網路安全和數據安全標准體系建設指南》(下稱《指南》)，明確了中國車聯網網路安全和數據安全標准體系的發展時間表，以及階段性任務。

當下，聯網數據被過度採集和濫用、數據被竊取和篡改造成安全事件頻發。大數據安全即掌握核心技術又關系國計民生，車聯網網路安全如何從中突圍，最終實現高質量發展？

消費者對車聯網信息安全仍存顧慮

自2021年9月中國第一部《數據安全法》正式出台以來，車聯網數據安全領域已逐漸出現業務落地場景，整個車聯網數據安全行業處於快速起步時期。但隨著智能網聯技術發展， 汽車 智能化正成為「移動智能終端」。當下，越來越多的 汽車 企業在後台收集並使用這些海量用戶數據，這也對個人隱私帶來了潛在的風險。

對此，全國乘用車市場信息聯席會秘書長崔東樹也給出了「整體信心一般」的類似觀點，他表示，隱私信息「安全感」的缺失主要是有些功能需要許可權，進而被濫用，用戶卻無法專業判斷。

補足標准才能推動新技術發展

《指南》將車聯網網路安全和數據安全標准體系劃分為六大部分共20類標准，幾乎涵蓋網安領域所有細分小項，其中重點涉及到的安全領域包括為數字證書、密碼應用、物聯網安全、通信安全、身份認證、數據安全等。

崔東樹對中新經緯研究院表示，標准應對了智能化、網聯化發展新趨勢，加速測試應用的環境保障和法規支持，有利於智能網聯 汽車 的發展。

《指南》提出到2023年底，初步構建起車聯網網路安全和數據安全標准體系，完成50項以上急需標準的研製；到2025年，形成較為完善的車聯網網路安全和數據安全標准體系，完成100項以上標準的研製。

「以建立安全標準的方式，來維護車聯網網路安全和數據安全」，盤和林總結出《指南》的三方面亮點：一是堅持需求導向，產學研用融合，共同來推動網路安全和數據安全標準的建立；二是堅持市場主體企事業單位的參與，讓車聯網企業參與到標准制定上來，而非一刀切的推進；三是重點、急用先行，在標准制定上區分輕重緩急，而非所有標准一起推進，有側重的推出一部分標准以推動車聯網快速發展。

盤和林進一步強調，車聯網、自動駕駛系統研發企業將獲益，當前中國自動駕駛企業蓬勃發展，但距離自動駕駛技術應用場景落地尚有距離，其主要原因是當前缺乏自動駕駛普及的軟環境，而網路安全和數據安全標準是自動駕駛、車聯網落地的重要一環，只有補足了標准，才能推動新技術的發展。

前瞻產業研究院指出，中國車聯網市場規模有望在2026年達到8千億元人民幣，2021-2026年平均復合增長率將達到30.36%。另據中汽協預測，2025年中國 汽車 銷量或將達到3000萬，新增智能網聯 汽車 的銷量約為900萬。

車企數據安全管理需合法合規

值得注意的是，與2021年6月發布的《車聯網(智能網聯 汽車 )網路安全標准體系建設指南》(徵求意見稿)相比，「數據安全」在《指南》中被提升到了與網路安全同等重要的地位。但近年來有關智能 汽車 數據安全糾紛屢現。2021年上海車展期間特斯拉女車主維權事件，特斯拉的數據保存與使用安全風險曾引起激烈討論。

企業意圖利用數據「金礦」，來改善產品性能，進而提升用戶體驗。但用戶在讓渡隱私與獲得便利性的同時，企業卻屢現數據處理問題。針對此類情況，盤和林給出建議：首先要透明。「採用哪些數據，哪些敏感，存放在哪，平台有哪些信息保護規則？」都需要告知消費者，未經同意則不得隨意收集相關數據；其次要監管。數據使用規則需要遞交監管備案，而監管也要驗證企業的數據安全措施是否到位；再次要標准。數據使用、儲存、處理等，都要建立安全標准，不符合標準的企業不得使用用戶信息數據；最後要技術。比如通過隱名化和匿名化來打包數據，比如完善數據安全技術，比如利用分布式數據存儲。

那麼， 汽車 廠商該如何完善數據安全管理？盤和林表示，可以通過組建數據信息安全管理部門來應對數據安全和網路安全，亦可考慮通過合格第三方，將數據存放和管理的責任進行外包，「專業的人做專業的事」。同時也要增加相關方面的人才儲備，建設安全團隊。

南開大學競爭法研究中心主任、法學院教授陳兵則表示， 汽車 廠商需要積極跟進國內外車聯網數據安全、數據出境方面的標准、法律及監管規范的最新要求，在堅決維護國家安全和用戶安全的基礎上合法合規經營。同樣，演算法治理作為整個數字經濟整體治理與系統治理的關鍵環節，不僅涉及到市場治理，還涉及到 社會 治理與國家總體安全。

中國隨著《數據安全法》《網路安全法》《關鍵信息基礎設施安全保護條例》等法律法規的出台，從持續開展違法違規收集使用個人信息專項治理，到國家安全機關等協同配合做好網路安全防範工作，各地各部門不斷加大對相關違法犯罪活動的整治打擊力度。如今的網路安全，不僅關乎個人和企業安全，也關乎國家安全。「築牢數字安全屏障」已成為國家發展的重要議題。(中新經緯APP)

⑽ 車聯網可能會遇到哪些安全問題如何避免

1、車聯網的實現。

實際上，物聯網是「雲+端+運營」的服務，通過前後端的整合互動，藉助數據來獲得最高效的運營和價值，這樣的效果往往已經超過了傳統意義上「端」作為感測器本身的價值。所以我們說，物聯網的核心其實就是運營服務。

那麼將汽車運輸行業與具備運營服務的物聯網結合起來，會呈現一種怎樣的發展態勢呢？這次瑞哥就會藉助美國一家知名的汽車托運公司——DAS來為大家做個介紹。

DAS是一家在美國主營汽車托運的公司。在美國，不管是工作需要還是生活需要，來回之間的兩地遷移都是很平常的事情，所以藉助這樣的市場需求，美國的汽車托運業務非常的發達，也培養出了許多優秀的汽車托運公司，比如：Bluesky、Auto-shipper、DAS等等。本文介紹的DAS就是全美最大的做汽車托運的公司。

2012年，DAS宣布與專業的物流智能化企業Peoplenet Online合作：後者向前者提供全套的硬體和軟體系統，進而升級其整個運營平台。隨後，Peoplenet Online在每一個運輸車輛中加裝了他們研發的一款名為Blue3.0的車載電腦，這款車載電腦集成了Sensor引擎，可以將諸如位置、速度、里程、狀態等數據通過站場的WIFI或3G/4G模組，傳遞到Peoplenet Online的數據中心，並通過其Fleet Manager管理後台展示出來。

2、解讀服務模式。

下面瑞哥試著藉助這樣的服務模式，為大家分析一下這其中的雲計算分級，關於具體的雲計算三級劃分大家可以查看11月27日的文章。Peoplenet Online只是一個SaaS（軟體服務）的雲計算服務公司，它本身是建立在2lemetry的企業級物聯網雲平台Thing Fabric之上的（關於Thing Fabric平台可查看11月29日的文章），因此，2lemetry是一個純粹的PaaS（平台服務）的雲計算公司。再因為2lemetry使用的是AWS的EC2架構伺服器，由於這款伺服器是由Amazon提供，所以Amazon是真正的IaaS（基礎設施服務）的公司。

通過這樣的實際例子，相信大家會比較明白，雲計算的架構在實際行業的分工中有多麼細致。但在目前中國的物聯網行業中，很多企業希望把全部的數據掌握在自己手中，紛紛投下巨額資金去做SaaS、PaaS，甚至是IaaS的架構，其實這樣是會很危險的。

瑞哥認為，經濟發展的趨勢一定會是細致分工、掌握整合。目前很多企業的運營思路其實是缺少對宏觀的了解，才會導致一些盲目投資的出現，在日後只要承載量達到一定數值，很快就會遇到擴容、安全、隱私、功耗等一系列問題。所以瑞哥想借這個例子，希望可以給大家一些第三方的建議，我們總說雲計算很重要，但是真正到了執行，細致的戰術尤為重要。

3、車聯網的強大推動力。

Peoplenet Online利用硬體和軟體，幫助DAS運營了整個物流管理流程，這樣長期穩定的服務取得了這些成績：

①通過內嵌的車載電腦，DAS可以記錄整個車輛的狀態信息。雖然車載電腦內置了3G、4G網路，但因為目前的物流站幾乎全部鋪滿了企業級的WIFI，所以站場內的通信基本依賴於WIFI，這個也是為什麼物流手持機都要標配WIFI的原因。同樣的，Peoplenet Online的硬體產品也可以依據此項需求，個性化的修改方案，使得產品與需求的貼合度更加完善；

Peoplenet Online會把這些數據上傳到數據中心，並通過fleet Manager將數據可視化的展示出來，請注意，在這個軟體平台中會涉及到客戶中（這里的客戶指的是DAS）的職員信息，包括調度人員、維修人員、IT人員等。

②減少了包括汽油費、運營費用等大筆開支。無論什麼行業，其真正的發展還是要想辦法創造經濟效益，通過創造營收或者節省開支，推動行業發展，物聯網也同樣如此。瑞哥認為，其實中國做物流服務的公司完全可以開創一個生意模式來普及這樣的產品，比如Peoplenet Online可以與DAS制定這樣的方案：DAS無需向Peoplenet Online支付服務費，根據DAS每年1000萬美金的汽油費，DAS只需要支付給Peoplenet Online70%的汽油費，並協議使用Peoplenet Online的服務和產品，則DAS的全部油費由Peoplenet Online來負擔，藉助這樣的推廣，瑞哥認為這個市場很快就可以普及物聯網技術了。

維修人員通過軟體界面關注車輛的即時狀態，做出最快速的後端維護准備；企業管理人員通過專屬的頁面可以了解到整個團隊效率的運行狀況和對於整個公司運營的流程優化情況，並以量化的數據展示出來。

4、物聯網服務的強大優勢。

不止上面的亮點，Peoplenet Online還為DAS這樣的物流公司提供了最為優化的流程服務業務，包括調度流程、加油流程等等，並且通過以上的服務為DAS帶來收效不錯的收益和成本的節省，比如：

①提高了用戶滿意度。

相對於競爭對手而言，DAS可以做到在得到用戶需求的同時最快的調撥車輛，快速響應。同時，全程監控也避免了車輛在行駛中，因突發意外狀況而造成客戶貨物延遲抵達的事件發生；

②做到了企業產品、服務的可管可控。

Peopletnet Online通過硬體將數據接入，這樣可以保存數據在雲端，並藉助Driver Log的業務，軟體平台可以將工作的內容進行充分的細化，用數據來指導和優化流程，做到有據可依；

③加速企業在雲計算的推進，無論是安全，隱私還是擴容。

由於有專業的PaaS公司的介入，Peopletnet Online可以在不影響到基礎架構的前提下，根據客戶的需求進行擴容。使用非常靈活，即便內嵌了雲端服務，也可以做到不使用就不用計費，實現最有效率的雲部署。

瑞哥相信專業的物聯網雲平台的發展其實跟企業ERP的發展，擁有類似的軌跡。現在一個小的企業可能也會考慮使用專業劃分軟體來管理業務而不是用傳統的Offce軟體，比如：你會用管易通來做進銷存的管理、你也會用金蝶來做財務的管理；國外的公司會用Salesforce來做CRM管理、用SAP來做內部的銷售預測、價格和生產的管理。而就雲端服務而言，瑞哥認為未來一定也會用2lemetry的Thing Fabric平台來做設備遠程管理的軟體。瑞哥覺得，專業的雲服務平台一定可以為行業物聯網的推進做出實在的貢獻。