智能网联车安全技术：AI 驱动的自动驾驶与车联网安全防护策略
随着汽车智能化和网联化的快速发展，智能网联车安全技术成为行业关注的焦点。AI 技术的应用为自动驾驶和车联网安全带来了新的机遇，但同时也面临着一系列挑战。本文将深入探讨 AI 驱动的自动驾驶与车联网安全防护策略，结合实际案例和最新技术进展，为读者提供全面的行业洞察。
? 智能网联车安全技术现状与挑战
智能网联车通过车辆与车辆、车辆与基础设施之间的通信，实现了交通信息的实时共享与协同控制。然而，这种高度互联的特性也使得车辆面临更多的安全风险。例如，黑客可能通过网络攻击篡改车辆的行驶数据，导致交通事故；或者窃取用户的隐私信息，造成个人数据泄露。
当前，智能网联车安全技术主要面临以下几个方面的挑战：
- 数据安全：车辆在行驶过程中会产生大量的数据，包括驾驶行为、位置信息、传感器数据等。这些数据如果不加以保护，可能会被恶意利用。
- 通信安全：车联网通信协议的安全性不足，容易受到中间人攻击、重放攻击等。
- 系统安全：车辆的电子控制系统和软件存在漏洞，可能被黑客利用进行攻击。
- 隐私保护：用户的个人信息和行驶轨迹需要得到严格的保护，防止被泄露。
? AI 驱动的自动驾驶安全技术
AI 技术在自动驾驶中发挥着关键作用，通过机器学习和深度学习算法，车辆可以实现对周围环境的感知、决策和控制。以下是 AI 在自动驾驶安全技术中的一些应用：
? 感知与决策优化
AI 算法可以对传感器数据进行融合处理，提高车辆对周围环境的感知精度。例如，仙途智能的无人驾驶清扫系统通过多任务的高精度垃圾检测算法，能够实时检测和分析路面垃圾情况，并规划出高效的清扫路径。此外，AI 还可以优化决策控制算法，使车辆在复杂路况下能够做出更安全、更合理的决策。
? 异常检测与防御
AI 技术可以用于检测车辆系统中的异常行为和攻击。例如，云驰未来开发了一系列专用人工智能算法，如数据脱敏、入侵安全检测等，能够实时监测车辆的网络流量和系统状态，及时发现并阻止潜在的攻击。此外，AI 还可以通过建立大模型，对车辆的运行数据进行分析，识别出异常模式，提前预警安全风险。
? 实时决策与控制
AI 技术可以实现车辆的实时决策与控制，提高自动驾驶的安全性和可靠性。例如，长城汽车的分布式车联网架构通过 “中心计算＋边缘推理” 的模式，将部分决策功能下放至边缘云，缩短了车端到云端的信息传输时间，实现了对车辆的实时控制。此外，AI 还可以根据实时路况和交通信息，动态调整车辆的行驶策略，避免交通事故的发生。
? 车联网安全防护策略
为了保障智能网联车的安全，需要采取一系列的安全防护策略。以下是一些常见的车联网安全防护措施：
? 数据加密与隐私保护
数据加密是保护车联网数据安全的重要手段。通过对车辆与基础设施之间传输的数据进行加密，可以防止数据被窃取或篡改。例如，东软 NetEye 智能网联汽车信息安全解决方案采用了数据加密和脱敏技术，对用户的隐私信息进行保护。此外，隐私计算技术可以实现 “数据可用不可见”，使数据 “不出库” 就能实现模型构建、模型预测等功能，保护用户的隐私。
? 入侵检测与防御系统
入侵检测与防御系统（IDPS）是车联网安全的重要组成部分。通过实时监测车辆的网络流量和系统状态，IDPS 可以及时发现并阻止潜在的攻击。例如，绿盟科技的虚拟汽车系统通过模拟车辆的电子电气架构，建立了车联网信息安全靶场，用于测试和优化入侵检测与防御系统。此外，IDPS 还可以与防火墙、访问控制等技术结合，形成多层次的安全防护体系。
? 车载防火墙与安全隔离
车载防火墙可以对车辆内部网络和外部网络进行隔离，防止外部攻击进入车辆内部系统。例如，新华三的车联网安全解决方案部署了车载安全 OBU，具备防火墙、入侵检测和防御等一系列安全功能，能够对车辆数据进行实时上传、分析、处置、更新、取证、溯源，配合运营中心安全态势感知平台形成端云协同的纵深防御能力。此外，车载防火墙还可以根据不同的应用场景和安全需求，灵活配置防护策略。
? 安全认证与访问控制
安全认证与访问控制是确保车联网通信安全的关键。通过对车辆和基础设施进行身份认证，可以防止恶意设备接入网络。例如，基于公钥基础设施（PKI）的认证协议可以实现车辆与基础设施之间的安全通信。此外，访问控制技术可以限制对车辆系统和数据的访问权限，防止未授权的操作。
? 行业标准与政策法规
为了规范智能网联车安全技术的发展，各国纷纷出台了相关的行业标准和政策法规。以下是一些重要的标准和法规：
? 国内标准
- 《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）：将驾驶自动化分为 0 至 5 级，明确了不同等级的定义和技术要求。
- 《信息安全技术 汽车电子系统网络安全指南》（GB/T 38628-2020）：提出了汽车电子系统网络安全的基本要求和防护措施。
- 《信息技术 安全技术 入侵检测和防御系统（IDPS）的选择、部署和操作》（GB/T 28454-2020）：指导相关组织有效识别并避免基于网络的入侵。
? 国际标准
- UN/WP.29 R155 信息安全法规：要求车辆需要检测并响应潜在的网络安全攻击，并记录数据以支持网络攻击检测。
- ISO/TR 17716:2025《道路车辆 窄带辐射电磁能的抗扰性 V2X 辐射抗扰度》：首次提出了支持 V2X 的车辆或终端的电磁辐射抗扰度试验方案，明确了通信链路的参数配置、天线布置、豁免带宽、监控方式和滤波方法。
? 政策法规
- 《工业和信息化部 市场监管总局关于进一步加强智能网联汽车产品准入、召回及软件在线升级管理的通知》（工信部联通装〔2025〕45 号）：要求企业规范营销宣传行为，向消费者提供有关智能网联汽车驾驶自动化等级、系统能力、系统边界等信息时，应当真实、全面，不得作虚假、夸大系统能力或引人误解的宣传。
? 未来发展趋势
随着技术的不断进步，智能网联车安全技术将呈现以下发展趋势：
? AI 与安全的深度融合
AI 技术将在智能网联车安全中发挥更加重要的作用。例如，生成式 AI 可以用于优化 API 安全，自动分类和优先处理关键安全威胁；AI 大模型可以用于异常检测和风险预测，提高安全防护的智能化水平。
? 车路协同与自动驾驶的结合
车路协同（V2X）技术将与自动驾驶技术深度融合，实现车辆与基础设施之间的信息共享和协同控制。例如，通过车路协同系统，车辆可以提前获取道路状况、交通信号等信息，优化行驶策略，提高交通安全和效率。
? 量子保密通信技术的应用
量子保密通信技术具有高度的安全性和可靠性，将在车联网中得到广泛应用。例如，量子密钥分发技术可以实现车辆与基础设施之间的安全通信，防止数据被窃取或篡改。
? 标准化与合规化
随着智能网联车的普及，标准化和合规化将成为行业发展的必然趋势。各国将加强对智能网联车安全技术的监管，制定更加严格的标准和法规，确保车辆的安全性和可靠性。
? 用户安全建议
对于普通用户来说，使用智能网联车时需要注意以下几点安全建议：
- 了解车辆的辅助驾驶功能：明确车辆的辅助驾驶等级和功能边界，不要将辅助驾驶误认为是自动驾驶。
- 保持注意力集中：即使车辆开启了辅助驾驶功能，驾驶人也要全程保持驾驶位值守，实时监控路况。
- 规范使用辅助驾驶功能：熟悉车辆的辅助驾驶功能的开启和退出方法，根据道路环境变化及时采取接管措施。
- 保护个人隐私：谨慎授权车辆获取个人信息，定期检查车辆的隐私设置。
- 及时更新车辆软件：定期更新车辆的软件和固件，修复潜在的安全漏洞。
智能网联车安全技术是保障智能交通发展的重要基石。AI 技术的应用为自动驾驶和车联网安全带来了新的机遇，但同时也面临着一系列挑战。通过采取有效的安全防护策略、遵守行业标准和政策法规、加强技术创新和合作，我们可以共同推动智能网联车安全技术的发展，为用户提供更加安全、可靠的出行体验。
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