> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 2025年度智能网联汽车漏洞态势分析报告总结 ## 核心内容概览 本报告由上海市车联网协会指导、山东泽鹿安全技术有限公司主编，联合多家单位、安全战队及行业专家共同编制，聚焦于2025年度智能网联汽车安全漏洞态势分析。报告基于18场攻防演练与实车漏洞挖掘赛事中发现的834个漏洞样本，涵盖22个品牌、75款车型，并结合企业内部测试数据与公开披露信息，系统分析了漏洞分布、风险等级及攻击链路径，旨在推动行业安全从“被动响应”向“主动治理”转型。 --- ## 主要观点 1. **漏洞风险分布** - 漏洞总数为834个，其中低危占41.1%，中危占46.4%，高危占9.1%，严重占3.4%。 - 高危与严重漏洞集中在云-管-端关键链路，直接影响远程车辆控制和大规模数据泄露。 - 漏洞数量并非唯一指标，关键在于其是否触及真实业务场景与核心资产。 2. **漏洞根因分类** - 身份认证与会话管理缺陷（7%） - 访问控制与权限模型设计不当（17%） - 系统安全防护薄弱（16%） - 通信与协议安全设计不足（36%） - 网络暴露面与边界隔离治理缺失（11%） - 其他（13%） - 通信与协议安全问题是最主要的漏洞来源，占36%。 3. **漏洞利用路径与攻击方式** - 攻击者常通过“中低危漏洞”作为入口，逐步升级至“高危与严重”漏洞，最终实现远程车辆控制。 - 攻击手段包括：中间人攻击、Token截获与复现、接口越权、工程模式利用、诊断协议破解、USB自动执行等。 4. **行业安全趋势** - 从“孤立式防御”向“跨品牌、跨平台、跨领域协同对抗”转变。 - 以实战演练验证防御能力，以竞赛机制推动安全体系建设。 --- ## 关键信息与漏洞类型统计 ### 漏洞等级分布 | 漏洞等级 | 数量 | 占比 (%) | | :--- | :--- | :--- | | 低危 | 343 | 41.1 | | 中危 | 387 | 46.4 | | 高危 | 76 | 9.1 | | 严重 | 28 | 3.4 | ### 漏洞类型与攻击链路径 - **低危 → 中危 → 高危 → 严重**的逐级放大机制是智能网联汽车安全风险的核心路径。 - **认证与会话缺陷**是触发高危、严重事件的高频因素，如Token泄露、签名算法逆向、会话未失效等。 - **访问控制缺陷**包括越权访问、绑定/解绑流程漏洞、后台权限粗放等，使攻击者可批量访问车辆信息。 - **设备与固件漏洞**如USB接口暴露、工程模式未限制、诊断协议弱认证等，为本地攻击提供入口。 - **通信与协议漏洞**如MQTT未启用TLS、匿名连接、签名算法暴露等，构成远程攻击的基础。 --- ## 典型漏洞分析 ### 4.1 身份认证与会话管理缺陷 - **中低危风险**：凭据暴露、会话治理缺陷、日志泄露等。 - 错误信息暴露：攻击者通过账号枚举进行暴力破解。 - Token长期有效：服务端未及时失效Token，攻击者可长期操控。 - 日志泄露：攻击者通过日志平台获取有效Token，实现远程控车。 - **高危与严重风险**：通过逆向签名算法、伪造Token、利用工程模式等方式实现远程车辆控制。 ### 4.2 访问控制与权限模型设计不当 - **中低危风险**：越权访问、绑定流程漏洞。 - IDOR越权查询：攻击者通过篡改URL或参数访问他人车辆信息。 - 绑定流程缺陷：攻击者可将他人车辆绑定至自己的账户。 - **高危与严重风险**：车队级控制与位置跟踪。 - 车牌号远程控车：攻击者通过车牌号获取VIN，进而控制车辆。 - 分享授权接口漏洞：攻击者伪造分享关系，实现远程控制。 ### 4.3 设备与固件安全防护薄弱 - **中低危风险**：本地信息获取与工程接口暴露。 - USB/调试接口漏洞：攻击者通过插入U盘获取系统日志与配置。 - 工程模式入口简单：攻击者通过固定密码或按键组合进入调试模式。 - 诊断协议缺陷：攻击者通过逆向seed/key算法获取ECU控制权限。 - **高危与严重风险**：本地攻击转化为远程车辆控制。 - U盘自动执行漏洞：攻击者插入恶意U盘即可获取Root权限。 - 后门植入漏洞：攻击者通过本地调用权限接口实现远程控制。 --- ## 技术风险趋势与治理建议 ### 高频复现的共性薄弱点 1. **签名与防重放机制的客户端信任误区** - 签名算法暴露，Token可被伪造。 2. **静态标识替代强认证与业务逻辑缺陷** - VIN等静态信息被误用为强认证因子。 3. **消息通道与遥测协议的配置型缺陷** - 通信链路未启用TLS，暴露在公网。 ### 新兴技术栈引入的潜在安全信号 - 随着AI与自动驾驶技术的普及，新的攻击面与风险形态不断涌现。 - 系统对AI相关指令的访问控制与安全验证存在盲区。 ### 攻击面扩展趋势与放大机制 1. **云端暴露面治理不足**：形成“企业IT—车云平台”攻击链。 2. **公共网络与“移动端—云端”链路**：成为低门槛攻击入口。 3. **车端“工程接口与日志治理”**：仍是攻击链的高价值情报节点。 ### 安全能力提升与技术建议 1. **建立系统化检测体系**：提升漏洞发现与评估能力。 2. **强化供应链与代码安全约束**：从源头防范漏洞产生。 3. **推进攻击链收敛的体系化安全加固**：加强云-管-端关键链路保护。 4. **构建持续监测与应急响应机制**：提升安全运营能力。 --- ## 行业治理与合规风险分析 - **漏洞态势映射合规要求**：推动漏洞分级管理与协同监管机制落地。 - **治理建议**：加强跨品牌协同、统一漏洞管理标准、强化云端与车端安全边界。 --- ## 结论与展望 - **年度关键技术发现**：主要集中在身份认证、访问控制、设备与固件、通信协议与数据保护。 - **AI安全风险预警**：2026年需重点关注AI相关指令与数据的暴露面。 - **联合行动倡议**：推动行业安全体系建设，实现“开放协作、多方共治”。 --- ## 关键词 - 智能网联汽车安全 - 漏洞态势 - 风险分级 - 远程车辆控制 - 越权访问 - 会话管理 - 权限模型 - 工程模式 - 协议安全 - 数据泄露 - 攻击链治理