> **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 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，旨在系统分析智能网联汽车在车端、云端、移动端及通信链路等场景中的漏洞风险，推动行业安全治理从“被动响应”向“主动治理”转型。 报告基于18场攻防演练与实车漏洞挖掘赛事，累计发现834个具有代表性的智能网联汽车安全漏洞，涵盖22个品牌、75款车型。漏洞按风险等级分为低危（41.1%）、中危（46.4%）、高危（9.1%）和严重（3.4%）四类，其中高危与严重漏洞合计占比12.5%，主要集中在云-管-端关键链路，其危害程度远高于中低危漏洞。 ## 主要观点 ### 1. 漏洞风险呈现“入口铺垫+核心控制”双重特征 - **中低危漏洞**：多集中在安全基线缺失、接口暴露、配置不当等，为攻击链提供入口和情报支持，如错误信息暴露、Token泄露、会话未失效等。 - **高危与严重漏洞**：集中于关键链路，如云端接口、通信协议、车机系统等，直接导致远程车辆控制、大规模数据泄露等高风险场景。 ### 2. 攻击链逐级放大，形成完整风险路径 - 漏洞常沿着“中低危→高危→严重”的路径逐级放大，例如： - 通过错误信息枚举账号 → 截获Token → 逆向签名算法 → 伪造控制请求 → 批量远程控车。 - 通过USB/调试接口获取日志与配置 → 逆向提取密钥 → 模拟合法客户端 → 远程控制车辆。 ### 3. 云-管-端安全体系存在系统性缺陷 - 云端接口暴露、Token生命周期管理不当、签名算法可复现、缺乏上下文绑定等，导致服务端将“请求格式合法”误判为“请求来源可信”。 - 通信协议安全设计不足，如MQTT Broker开放匿名连接、未启用TLS、缺乏降级防护等，使中间人攻击成为现实威胁。 ### 4. 工程模式与调试接口是重要攻击入口 - 工程模式入口简单、调试功能未加密，为攻击者提供提权、后门植入和远程控制的跳板。 - USB接口存在自动执行脚本机制，若未加限制，可直接获取Root权限，实现对车机系统的完全控制。 ### 5. 诊断服务与协议存在安全薄弱点 - 诊断协议（如UDS/DoIP）依赖静态Seed/Key或简单密码，容易被逆向或暴力破解。 - 攻击者可利用这些漏洞在物理接触场景下获取ECU控制权，进一步影响车辆核心功能（如制动、转向）。 ## 关键信息 ### 漏洞数量与风险分布 - **低危漏洞**：343个（41.1%） - **中危漏洞**：387个（46.4%） - **高危漏洞**：76个（9.1%） - **严重漏洞**：28个（3.4%） ### 高频漏洞根本原因 | 根因类别 | 占比 (%) | | :--- | :--- | | 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 | ### 典型漏洞场景与利用方式 - **身份认证与会话管理缺陷**： - 凭据暴露与会话治理缺陷（如Token未失效、签名算法可复现）。 - 攻击者通过中间人攻击获取Token，伪造签名实现远程控制。 - **访问控制与权限模型设计不当**： - 越权访问（IDOR）、绑定/解绑流程漏洞、后台权限划分粗放。 - 攻击者通过伪造授权、替换VIN、绕过校验等方式实现跨车辆或跨品牌远程控制。 - **设备与固件安全防护薄弱**： - USB/调试接口可导出敏感信息，如Token、密钥、日志等。 - 工程模式未加密，攻击者可开启调试服务、提权、植入后门。 - 诊断服务依赖静态Seed/Key，易被破解，实现ECU控制。 ## 技术风险趋势与治理建议 ### 5.1 高频复现的共性薄弱点 - **签名与防重放机制**：客户端信任误区，导致攻击者可复现签名算法。 - **静态标识替代强认证**：如VIN作为唯一授权凭据，缺乏二次确认。 - **消息通道与遥测协议配置缺陷**：如MQTT未启用TLS，暴露在公网。 ### 5.2 新兴技术栈引入的潜在安全信号 - AI与自动驾驶技术的引入，可能带来新的攻击面与风险形态。 - 需要关注AI模型、数据链路、远程控制指令等安全设计。 ### 5.3 攻击面扩展趋势与放大机制 - **云端暴露面治理不足**：形成“企业IT—车云平台”攻击链。 - **移动端—云端链路**：成为低门槛攻击入口。 - **车端工程接口与日志治理**：仍是攻击链的高价值情报节点。 ### 5.4 安全能力提升与技术建议 - **系统化检测体系**：提升漏洞发现能力。 - **供应链与代码安全约束**：从源头治理漏洞。 - **体系化安全加固**：强化云-管-端关键链路安全。 - **监测与应急能力**：实现持续运营安全防护。 ## 行业治理与合规风险分析 - **漏洞态势的合规映射**：需将漏洞发现与合规管理结合。 - **协同治理建议**：推动跨品牌、跨平台、跨领域的安全协作机制。 ## 结论与展望 - **年度关键技术发现总结**：漏洞主要集中在身份认证、访问控制、通信协议与设备固件。 - **下一年度 AI 安全风险预警**：需重点关注AI模型与自动驾驶安全。 - **联合行动倡议**：推动产业生态联合治理，提升智能网联汽车安全水平。 ## 重点关注方向 - **远程车辆控制**：需强化云端接口认证与权限控制。 - **数据泄露**：防范Token、密钥、日志等敏感信息泄露。 - **攻击链治理**：以“攻击链”为单位进行系统性安全加固。 - **协议安全**：提升通信链路加密、防重放、身份绑定等能力。 - **工程模式与调试接口**：需加强访问控制与审计机制。 - **诊断服务安全**：推动使用更安全的认证方式，如动态密钥、在线授权。 --- **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