2025年智能网联汽车漏洞态势技术报告
报告摘要
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
- 签名与防重放机制的客户端信任误区
- 静态标识替代强认证与业务逻辑缺陷的规模化风险
- 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
- 云端暴露面治理不足,形成“企业IT—车云平台”攻击链
- 公共网络与“移动端—云端”链路,形成低门槛攻击入口
- 车端“工程接口与日志治理”仍是攻击链的高价值情报节点
安全能力提升与技术建议
- 面向发现能力的系统化检测体系
- 面向源头治理的供应链与代码安全约束
- 面向攻击链收敛的体系化安全加固
- 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
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