> **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，旨在分析智能网联汽车在2025年度的漏洞态势，并为行业安全建设提供技术洞察与治理建议。 ## 主要观点 - 智能网联汽车安全是持续的攻防对抗，随着云-管-端架构的深化部署以及AI与自动驾驶技术的加速落地，新型攻击面与风险形态不断涌现。 - 本报告基于18场攻防演练与实车漏洞挖掘赛事，共纳入具有代表性的智能网联汽车漏洞834个，其中高危与严重漏洞合计占比12.5%，风险影响显著。 - 中低危漏洞作为攻击链的入口节点，通过信息泄露、配置缺陷等方式降低后续攻击成本，而高危与严重漏洞集中于云-管-端关键链路，直接影响车辆控制与数据安全。 - 安全治理应以“攻击链”为单位，而非单点漏洞，需系统化提升安全能力。 ## 关键信息 ### 漏洞分布 | 漏洞类型 | 占比 (%) | | :--- | :--- | | 低危 | 41.1 | | 中危 | 46.4 | | 高危 | 9.1 | | 严重 | 3.4 | ### 漏洞根因结构 | 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 | ### 典型漏洞场景分布 | 系统 | 高危+严重占比 (%) | | :--- | :--- | | 云端接口 | 34.7 | | 车载系统 | 6.1 | | 通信链路 | 11.1 | | 移动端 | 5.8 | | 第三方 | 6.4 | ## 技术风险趋势与潜在攻击面研判 ### 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 2. 静态标识替代强认证与业务逻辑缺陷的规模化风险 3. 消息通道与遥测协议的配置型缺陷 ### 新兴技术栈引入的潜在安全信号 - 随着AI、自动驾驶等技术的引入，安全设计面临新的挑战，需要关注新技术栈的潜在风险。 ### 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，形成低门槛攻击入口 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. 面向发现能力的系统化检测体系 2. 面向源头治理的供应链与代码安全约束 3. 面向攻击链收敛的体系化安全加固 4. 面向持续运营的监测与应急能力 ## 行业治理与合规风险分析 - 漏洞态势与合规要求之间存在映射关系，需建立漏洞分级管理与协同监管机制。 - 需加强行业协同治理，推动形成统一的漏洞披露与修复机制。 ## 结论与展望 ### 年度关键技术发现总结 - 本年度发现的漏洞主要集中在身份认证、访问控制、通信协议、日志与调试接口等关键环节。 - 高危与严重漏洞集中在云-管-端关键链路，其风险影响远大于中低危漏洞。 ### 下一年度 AI 安全风险预警与重点关注方向 - 随着AI技术在智能网联汽车中的应用，需关注AI相关的安全风险，如数据隐私、模型安全、决策链路攻击等。 ### 面向产业生态的联合行动倡议 - 建议建立年度安全态势研判机制，推动行业协同治理，加强漏洞分级管理与共享。 - 推动安全能力从“被动响应”向“主动治理”转型，提升整体安全水平。 ## 漏洞类型与攻击链分析 ### 身份认证与会话管理缺陷 - **影响**：可能导致远程车辆控制、长期未授权访问等。 - **成因**：签名算法暴露、Token生命周期不合理、缺乏上下文绑定。 - **利用示例**： - 搭建恶意热点，截获 Token。 - 逆向 App 签名算法，复现签名逻辑。 - 构造任意控制请求，实现远程启停、解锁等操作。 ### 访问控制与权限模型设计不当 - **影响**：可能导致越权访问、车队级远程控制、数据泄露等。 - **成因**：授权模型缺失、权限划分粗放、接口设计不当。 - **利用示例**： - 利用 IDOR 越权查询，获取他人车辆信息。 - 绑定/解绑流程缺乏原车主确认，实现越权绑车。 - 伪造分享请求，获取远程控制权限。 ### 设备与固件安全防护薄弱 - **影响**：可能导致本地信息泄露、后门植入、远程控制等。 - **成因**：日志与调试接口暴露、工程模式易进入、诊断服务安全设计不足。 - **利用示例**： - 通过 USB 插入恶意脚本，获取 Root 权限。 - 植入恶意后门，监听远程指令并控制车辆硬件。 ### 通信与协议安全设计不足 - **影响**：可能导致数据窃听、指令伪造、远程代码执行等。 - **成因**：通信链路未启用 TLS、协议栈缺陷、匿名连接等。 - **利用示例**： - 拦截 MQTT 流量，批量窃取车队数据。 - 利用协议栈内存缺陷，实现代码执行并作为攻击跳板。 ### 网络暴露面与边界隔离治理缺失 - **影响**：可能导致大规模数据泄露、服务受损等。 - **成因**：暴露面治理不足、边界隔离缺失。 - **利用示例**： - 通过日志泄露获取 Token，模拟车主操作。 - 未对调用行为做风控，实现批量远程控制。 ## 总体建议 - 强化身份认证与会话管理，避免凭据暴露与 Token 失效问题。 - 提升访问控制与权限模型，防止越权访问与数据滥用。 - 加强设备与固件安全防护，防范本地攻击与远程控制风险。 - 优化通信与协议安全设计，确保数据可信度与指令安全性。 - 推动网络暴露面治理，防止攻击链扩展与大规模数据泄露。 ## 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