智能汽車網路安全態勢感知平台

❶ 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）

❷ 人工智慧在網路安全領域的應用有哪些

近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術。一般來說，AI主要應用於網路安全入侵檢測、惡意軟體檢測、態勢分析等領域。

1、人工智慧在網路安全領域的應用——在網路入侵檢測中。

入侵檢測技術利用各種手段收集、過濾、處理網路異常流量等數據，並為用戶自動生成安全報告，如DDoS檢測、僵屍網路檢測等。目前，神經網路、分布式代理系統和專家系統都是重要的人工智慧入侵檢測技術。2016年4月，麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室(CSAIL)與人工智慧初創企業PatternEx聯合開發了基於人工智慧的網路安全平台AI2。通過分析挖掘360億條安全相關數據，AI2能夠准確預測、檢測和防範85%的網路攻擊。其他專注於該領域的初創企業包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。

2、人工智慧在網路安全領域的應用——預測惡意軟體防禦。

預測惡意軟體防禦使用機器學習和統計模型來發現惡意軟體家族的特徵，預測進化方向，並提前防禦。目前，隨著惡意病毒的增多和勒索軟體的突然出現，企業對惡意軟體的保護需求日益迫切，市場上出現了大量應用人工智慧技術的產品和系統。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，這是一款由人工智慧驅動的“Cognition”殺毒系統，可以准確地檢測和刪除惡意文件，保護網路免受未知的網路安全威脅。在2017年2月舉行的RSA2017大會上，國內外專家就人工智慧在下一代防病毒領域的應用進行了熱烈討論。預測惡意軟體防禦的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。

3、人工智慧在網路安全領域的應用——在動態感知網路安全方面。

網路安全態勢感知技術利用數據融合、數據挖掘、智能分析和可視化技術，直觀地顯示和預測網路安全態勢，為網路安全預警和防護提供保障，在不斷自我學習的過程中提高系統的防禦水平。美國公司Invincea開發了基於人工智慧的旗艦產品X，以檢測未知的威脅，而英國公司Darktrace開發了一種企業安全免疫系統。國內偉達安防展示了自主研發的“智能動態防禦”技術，以及“人工智慧”與“動態防禦”六大“魔法”系列產品的整合。其他參與此類研究的初創企業包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。

此外，人工智慧應用場景被廣泛應用於網路安全運行管理、網路系統安全風險自評估、物聯網安全問題等方面。一些公司正在使用人工智慧技術來應對物聯網安全挑戰，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。

以上就是《人工智慧在網路安全領域的應用是什麼?這個領域才是最關鍵的》，近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術，如果你想知道更多的人工智慧安全的發展，可以點擊本站其他文章進行學習。

❸ 網路安全態勢感知做的好的有哪幾家

目前國內廠商做網路安全態勢感知比較大而全的有這么幾家深信服、天融信、奇安信、啟明星辰；但是態勢感知這個產品重點在於交付層面而非標准版產品所能解決的（標准版無法解決用戶的各種細節要求，風險探針各家的又不兼容）。所以綜合還是要看各個廠商在當地的服務能力。

❹ 移動雲態勢感知是什麼有啥優勢

態勢感知是一種利用大數據架構，通過採集系統的網路安全數據信息，對所有安全數據進行統一處理分析，發現和告警網路攻擊行為、安全威脅事件、日誌、流量等網路安全問題的軟體，它的優勢在於可以主動監測各項態勢，防護很精準，可以直觀智能分析態勢，對維護系統安全有很大的幫助。

❺ 2021慕尼黑車展：華為智能汽車解決方案正式亮相

AR-HUD不僅可以顯示儀表等必要信息，同時結合感知數據與周圍環境可增強交互感，如顯示AR導航、行人預警、障礙物預警等關鍵信息，進一步增強駕駛員的態勢感知，提升行車安全。AR-HUD所呈現的超級顯示區域，可實現高達100PPD的全高清視覺顯示，用戶可享受高清影音與游戲等沉浸式的視覺體驗。華為AR-HUD採用了獨特的光學設計，不僅實現了無重影效果從而消除人體眩暈感，還實現了10L的超小體積，使AR-HUD產品可適配於多種車型，讓更多的消費者能享受超級視界體驗，並保障安全隨行。

「當前汽車產業正處於向電動化、網聯化、智能化、共享化演進的關鍵時期，信息與通信技術（ICT）將在這個過程中發揮越來越大的價值，可以說，汽車產業擁抱了ICT產業」，華為智能汽車解決方案BU歐洲片區副總裁湯明指出，「華為憑借30多年在信息與通信技術領域積累的能力與經驗，面向智能汽車的使用場景，推出創新的智能汽車解決方案和零部件，幫助歐洲的車企造好面向未來的智能汽車，給消費者帶來極智、愉悅、信賴的出行體驗。」

❻ 網御星雲SOC和態勢感知區別

區別有：
1、網御星雲soc的核心是平台和人，是安全運營中心的簡稱，是客戶用於安全集中管理的重要平台。soc是一個復雜的實時響應系統，是由人員、流程、技術三者結合的一個整體。soc可以幫助管理人員進行實踐分析、風險分析、預警管理和應急響應處理。
2、網御星雲態勢感知是支撐soc建成的最重要的一個支撐點，勢感知是SOC平台收集客戶各種信息如日誌、流量等並配合規則模型和安全智能情報等作出的態勢判斷，如時間軸、上下文關系等，數據驅動安全，是根據客戶的現時和歷史數據進行分析，判斷潛在的威脅和風險。而現如今，態勢感知本身就只是一個比較泛的概念，覆蓋的方面的非常廣，但基本可以分為三個層次：覆蓋感知、分析理解、預測。只是目前的態勢感知仍然存在許多問題，諸如人才缺乏、取證滯後、無法全面掌握數據等等，因此很多時候soc只能做到事後響應，而無法提前或者實時檢測。

❼ 360年度汽車安全報告：兩種新型攻擊模式引關注

汽車網路信息安全問題越來越成為備受關注的話題。

近日，360公司正式發布了《2019智能網聯汽車信息安全年度報告》，該報告從智能網聯汽車網路安全發展趨勢、新型攻擊手段、汽車安全攻擊事件、汽車安全風險總結和安全建設建議等方面對2019年智能網聯汽車信息安全的發展做了梳理。

據介紹，APN是運營商給廠商建立的一條專有網路，因為私網APN是專網，安全級別很高，直接接入到車廠的核心交換機上，繞過了網路側的防火牆和入侵檢測系統的防護。但是，一旦黑客通過私有APN網路滲透到車廠的內部網路，則可實施進一步的滲透攻擊，實現遠程批量控制汽車。

在此前一次演講中，360Sky-Go的安全研究人員發現中國國內大部分自主品牌汽車，均使用私有APN連接車控相關的TSP後端伺服器。通過ISP拉專線可以在一定程度上保護後端伺服器的安全，但與此同時也給後端伺服器帶來了更多的安全風險。

原因在於，由於私有APN的存在，TSP雖然不會暴露於公網，但卻導致了TSP的安全人員忽視了私有網路和TSP本身的安全問題，同時私有網路內沒有設置嚴格的安全訪問控制，過度信任T-Box，使得T-Box可以任意訪問私有網路內部資產。

同時，很多不必要的基礎設施服務也暴露於APN私網內，將引發更多安全風險。因此，一旦黑客獲取到智能汽車的T-Box通訊模塊，即可通過通訊模塊接入車廠私有網路，進而攻擊車廠內網，導致TSP淪陷。

基於生成式對抗網聯（GSN）的自動駕駛演算法攻擊的發生則是源於在深度學習模型訓練過程中，缺失了對抗樣本這類特殊的訓練數據。在目前深度學習的實際應用中，通過研究人員的實驗證明，可以通過特定演算法生成相應的對抗樣本，直接攻擊圖像識別系統。因此，當前的神經網路演算法仍存在一定的安全隱患，值得引起我們的注意。

除了這兩種新型攻擊方式之外，還有一種攻擊方式值得我們注意，就是數字鑰匙。

據介紹，數字車鑰匙可用於遠程召喚，自動泊車等新興應用場景，這種多元化的應用場景也導致數字鑰匙易受攻擊。原因在於，數字車鑰匙的「短板效應」顯著，身份認證、加密演算法、密鑰存儲、數據包傳輸等任一環節遭受黑客入侵，則會導致整個數字車鑰匙安全系統瓦解。目前常見的攻擊方式是通過中繼攻擊方式，將數字車鑰匙的信號放大，從而盜竊車輛。

未來智能汽車的安全

在手機行業，從傳統功能機升級換代到智能機，一直伴隨著的就是網路信息安全問題，即使在現如今智能手機如此發達的時期，也不可避免的出現網路詐騙現象。

與手機行業相似的是，傳統功能車升級換代到智能網聯車，其勢必也將會面臨網路信息安全問題。然而，汽車不比手機，手機被網路黑客攻擊，最多出現的就是財產損失。但汽車一旦被黑客攻擊或劫持，很有可能會出現嚴重的交通事故。

基於此，360在報告中提出了5點建議：

第一、建立供應商關鍵環節的安全責任體系，可以說汽車網路安全的黃金分割點在於對供應商的安全管理。「新四化」將加速一級供應商開發新產品，屆時也會有新一級供應商加入主機廠采購體系，原有的供應鏈格局將被重塑。供應鏈管理將成為汽車網路安全的新痛點，主機廠應從質量體系，技術能力和管理水平等多方面綜合評估供應商。

第二、推行安全標准，夯實安全基礎。2020年，將是汽車網路安全標准全面鋪開的一年。根據ISO21434等網路安全標准，在概念、開發、生產、運營、維護、銷毀等階段全面布局網路安全工作，將風險評估融入汽車生產製造的全生命周期，建立完善的供應鏈管理機制，參照電子電器零部件的網路安全標准，定期進行滲透測試，持續對網路安全數據進行監控，並結合威脅情報進行安全分析，開展態勢感知，從而有效地管理安全風險。

第三、構建多維安全防護體系，增強安全監控措施。被動防禦方案無法應對新興網路安全攻擊手段，因此需要在車端部署安全通信模組、安全汽車網關等新型安全防護產品，主動發現攻擊行為，並及時進行預警和阻斷，通過多節點聯動，構建以點帶面的層次化縱深防禦體系。

第四、利用威脅情報及安全大數據提升安全運營能力。網路安全環境瞬息萬變，高質量的威脅情報和持續積累的安全大數據可以幫助車企以較小的代價最大程度地提升安全運營能力，從而應對變化莫測的網路安全挑戰。

第五、良好的汽車安全生態建設依賴精誠合作。術業有專攻，互聯網企業和安全公司依託在傳統IT領域的技術沉澱和積累，緊跟汽車網路安全快速發展的腳步，對相關汽車電子電氣產品和解決方案有獨到的鑽研和見解。只有產業鏈條上下游企業形成合力，才能共同將汽車網路安全提升到「主動縱深防禦」新高度，為「新四化」的成熟落地保駕護航。

未來汽車安全問題勢必是多種多樣的，而對此只有產業鏈上下游共同努力，才能防範於未然。

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。

❽ 11部委聯合印發《智能汽車創新發展戰略》

一、概念解析

智能汽車，又稱為智能網聯汽車、自動駕駛汽車等，是指通過搭載先進感測器等裝置，運用人工智慧等新技術，具有自動駕駛功能，逐步成為智能移動空間和應用終端的新一代汽車。

二、戰略意義

有利於提升產業基礎能力，突破關鍵技術瓶頸，增強新一輪科技革命和產業變革引領能力，培育產業發展新優勢；

有利於加速汽車產業轉型升級，培育數字經濟，壯大經濟增長新動能。

三、發展態勢

智能汽車已成為全球汽車產業發展的戰略方向：

從技術層面看，汽車正由人工操控的機械產品逐步向電子信息系統控制的智能產品轉變。

從產業層面看，汽車與相關產業全面融合，呈現智能化、網路化、平台化發展特徵。

從應用層面看，汽車將由單純的交通運輸工具逐漸轉變為智能移動空間和應用終端，成為新興業態重要載體。

從發展層面看，一些跨國企業率先開展產業布局，一些國家積極營造良好發展環境，智能汽車已成為汽車強國戰略選擇。

四、戰略願景

到 2025 年，有條件自動駕駛的智能汽車達到規模化生產，高度自動駕駛的智能汽車在特定環境下市場化應用；

智能交通系統和智慧城市相關設施建設取得積極進展，車用無線通信網路（LTE-V2X 等）實現區域覆蓋，新一代車用無線通信網路（5G-V2X）在部分城市、高速公路逐步開展應用，高精度時空基準服務網路實現全覆蓋。

六、保障措施

意見明確，要加強組織實施、完善扶持政策、強化人才保障、深化國際合作、優化發展環境。

其中，完善扶持政策方面，通知明確，要強化稅收金融政策引導，對符合條件的企業享受企業所得稅稅前加計扣除優惠，落實中小企業和初創企業的財稅優惠政策。

六、主要任務

政策部署了六大類主要任務，涵蓋突破關鍵基礎技術、完善測試評價技術等20餘項具體任務，分別為：

（一）構建協同開放的智能汽車技術創新體系：1. 突破關鍵基礎技術。2. 完善測試評價技術。3.開展應用示範試點。

（二）構建跨界融合的智能汽車產業生態體系：4. 增強產業核心競爭力。5. 培育新型市場主體。6. 創新產業發展形態。7. 推動新技術轉化應用。

（三）構建先進完備的智能汽車基礎設施體系：8. 推進智能化道路基礎設施規劃建設。9. 建設廣泛覆蓋的車用無線通信網路。10. 建設覆蓋全國的車用高精度時空基準服務能力。11. 建設覆蓋全國路網的道路交通地理信息系統。12. 建設國家智能汽車大數據雲控基礎平台。

（四）構建系統完善的智能汽車法規標准體系：13. 健全法律法規。14. 完善技術標准。15. 推動認證認可。

（五）構建科學規范的智能汽車產品監管體系。16. 加強車輛產品管理。17. 加強車輛使用管理。

（六）構建全面高效的智能汽車網路安全體系。18. 完善安全管理聯動機制。19.提升網路安全防護能力。20. 加強數據安全監督管理。

七、突破關鍵基礎技術

開展復雜系統體系架構、復雜環境感知、智能決策控制、人機交互及人機共駕、車路交互、網路安全等基礎前瞻技術研發；

重點突破新型電子電氣架構、多源感測信息融合感知、新型智能終端、智能計算平台、車用無線通信網路、高精度時空基準服務和智能汽車基礎地圖、雲控基礎平台等共性交叉技術。

八、完善測試評價技術

建立健全智能汽車測試評價體系及測試基礎資料庫。

重點研發虛擬模擬、軟硬體結合模擬、實車道路測試等技術和驗證工具，以及多層級測試評價系統。

推動企業、第三方技術試驗及安全運行測試評價機構能力建設。

九、開展應用示範試點。

開展特定區域智能汽車測試運行及示範應用，驗證車輛環境感知准確率、場景定位精度、決策控制合理性、系統容錯與故障處理能力，智能汽車基礎地圖服務能力，「人–車–路–雲」系統協同性等。

推動有條件的地方開展城市級智能汽車大規模、綜合性應用試點，支持優勢地區創建國家車聯網先導區。

十、 增強產業核心競爭力

推進車載高精度感測器、車規級晶元、智能操作系統、車載智能終端、智能計算平台等產品研發與產業化，建設智能汽車關鍵零部件產業集群。

加快智能化系統推廣應用，培育具有國際競爭力的智能汽車品牌。

十一、培育新型市場主體

整合優勢資源，組建產業聯合體和聯盟。

鼓勵整車企業逐步成為智能汽車產品提供商，鼓勵零部件企業逐步成為智能汽車關鍵系統集成供應商；

鼓勵人工智慧、互聯網等企業發展成為自動駕駛系統解決方案領軍企業；

鼓勵信息通信等企業發展成為智能汽車數據服務商和無線通信網路運營商；

鼓勵交通基礎設施相關企業發展成為智慧城市交通系統方案供應商。

十二、 創新產業發展形態

積極培育道路智能設施、高精度時空基準服務和智能汽車基礎地圖、車聯網、網路安全、智能出行等新業態。

加強智能汽車復雜使用場景的大數據應用，重點在數據增值、出行服務、金融保險等領域，培育新商業模式。

優先在封閉區域探索開展智能汽車出行服務。

十三、推動新技術轉化應用

開展軍民聯合攻關，加快北斗衛星導航定位系統、高解析度對地觀測系統在智能汽車相關領域的應用，

促進車輛電子控制、高性能晶元、激光/毫米波雷達、微機電系統、慣性導航系統等自主知識產權軍用技術的轉化應用，加強自動駕駛系統、雲控基礎平台等在國防軍工領域的開發應用。

十四、推進智能化道路基礎設施規劃建設

制定智能交通發展規劃，建設智慧道路及新一代國家交通控制網。

分階段、分區域推進道路基礎設施的信息化、智能化和標准化建設。

結合 5G 商用部署,推動5G 與車聯網協同建設。

統一通信介面和協議，推動道路基礎設施、智能汽車、運營服務、交通安全管理系統、交通管理指揮系統等信息互聯互通。

十五、建設國家智能汽車大數據雲控基礎平台

充分利用現有設施和數據資源，統籌建設智能汽車大數據雲控基礎平台。

重點開發建設邏輯協同、物理分散的雲計算中心，標准統一、開放共享的基礎數據中心，風險可控、安全可靠的雲控基礎軟體，逐步實現車輛、基礎設施、交通環境等領域的基礎數據融合應用。

十六、提升網路安全防護能力

搭建多層縱深防禦、軟硬體結合的安全防護體系，加強車載晶元、操作系統、應用軟體等安全可靠性設計，開展車載信息系統、服務平台及關鍵電子零部件安全檢測，強化遠程軟體更新、監控服務等安全管理。

實施統一身份許可權認證管理。

建立北斗系統抗干擾和防欺騙安全防護體系。

按照國家網路安全等級保護相關標准規范，建設智能汽車網路安全態勢感知平台，提升應急處置能力。

參考鏈接：網頁鏈接

❾ 西藏高馳公司研發了哪些產品

他主要的產品是軟體和信息技術服務。

❿ 什麼是網路安全態勢感知

在大規模網路環境中，對能夠引起網路態勢發生變化的安全要素進行獲取、理解、顯示並據此預測未來的網路安全發展趨勢。簡而言之就是根據網路安全數據，預測未來網路安全的趨勢。