观安信息2025车路云供应链安全研究报告81页_3mb

车路云供应链安全研究报告总结

1. 引言

车路云供应链作为支持智慧交通系统的核心基础设施，通过智能网联汽车、道路基础设施和云端服务平台的协同运行，提升了出行效率与体验。然而，随着技术融合和供应链复杂化的趋势，网络安全威胁日益严峻，已成为影响系统安全的核心问题。

2. 车路云供应链面临的主要挑战

• 车路云一体化的网络安全漏洞：智能网联汽车的复杂软硬件架构暴露了多处攻击接口，如CAN总线、无线通信、传感器等，存在远程控制车辆、篡改数据等风险。
• 供应链复杂性加剧安全风险：全球化的供应商体系与多技术标准兼容性问题，使得漏洞管理困难，新供应商引入时可能带来未知安全威胁。
• 法律法规与标准体系不完善：尽管存在部分国际法规（如UN/R155），但标准落地细节不足，多数企业尚未有效建立网络安全管理体系（CSMS）。

3. 安全风险分类与案例分析

3.1 硬件及固件层面

• 攻击路径：PCB板信息泄露、侧信道攻击、固件硬编码密钥等。
• 案例：特斯拉远程入侵案例显示攻击者可利用漏洞劫持车辆控制权；OBU（车载单元）漏洞可能导致ETC系统数据泄露。

3.2 整车与服务攻击

• 云平台风险：云端存储的隐私数据可能被非法访问，如用户位置信息被窃取。
• 应用漏洞：手机应用程序与车辆交互时存在信息泄露风险，攻击者可通过恶意软件篡改车辆数据。

3.3 数据与传感器安全

• 数据融合漏洞：车联网中多源异构数据融合过程面临隐私泄露风险，攻击者可能伪造或篡改数据。
• 传感器欺骗：超声波、摄像头被干扰或伪造信号，导致自动驾驶系统错误决策。

4. 安全解决方案

4.1 全生命周期管理体系

• V型生命周期安全建模：覆盖开发需求定义到系统退役的全过程。
• CSMS建立要求：包括风险分析与评估（TARA）、供应商协同管理、漏洞治理体系等。

4.2 设计与开发环节控制

• 软件供应链管控：采用自动化工具检测开源组件、代码安全审查，建立漏洞管理体系。
• 功能安全测试框架：涵盖硬件、固件、总线、无线通信等层面体系化渗透测试与模糊测试。

4.3 漏洞管理与协同响应

• 漏洞披露机制：设立漏洞赏金计划，建立协同漏洞披露流程，推动厂商快速修复漏洞。

5. 现状与趋势展望

5.1 技术演进带来的风险

• 自动驾驶脆弱性：对抗样本、后门攻击等威胁对AI决策可靠性提出挑战，需增强算法鲁棒性。
• 大模型的双重影响：AI模型加速普及但也为攻击提供便利，需要部署支持检测AI生成攻击工具的机制。

5.2 数据融合与隐私保护

• 隐私保护技术：采用匿名化、联邦学习、差分隐私等技术实现高质量服务与个体数据安全的平衡。
• 法规体系建设：完善车路云数据收集与使用的合规机制，适应跨市场数据跨境流动的监管需求。

6. 结论

车路云供应链安全需通过标准推动、产业链协同和持续检测机制相结合。技术发展与防护能力应同步演进，以适应智能制造和数字化服务的时代需求。