危险游戏_智能驾驶一线攻防实战_59页_14mb

智能驾驶安全研究报告重点总结

研究团队背景

• 研究团队具有多年安全研究经验，在多国际会议及安全赛事中获奖。
• 曾发现Apple、微软等近200个漏洞，帮助多家企业修复并获得官方致谢。

研究意义

智能汽车攻击目标多、系统复杂性高、供应链长，因此更容易存在漏洞。相较于普通设备，汽车系统由于研究门槛高、研究者接触难度大，其漏洞更多。

主要攻击路径分析

网络安全方面

• TBox渗透：TBox作为入口风险最高，控制TBox可进一步控制其他系统。
• CAN总线攻击：通过解析CAN报文实现对车辆控制器的攻击，如操控车辆动作。
• 域控制器漏洞：控制汽车中央域控制器可获得整车控制权。

安全机制分析

TEE(可信执行环境)

• 智能车芯片的TEE基于OP-TEE二次开发，存在会话限制、整数溢出、特权调试等功能缺陷。
• 堆栈信息保护不力，安全密钥存储机制易被规避。

模型与算法安全

• 智能驾驶模型加密、Code signing与OTA协议存在混淆风险与密钥存储问题。
• 逆向分析获取密钥、绕过安全机制是目前攻击的主要方向。
• 端到端模型仿真与推理困难，版本兼容性、环境重构造等存在挑战。

V2X通信安全

-V2X通信协议中的SPAT、BSM等消息存在信息泄露与欺骗攻击风险。

• 目前尚缺乏完善的认证机制与信息验证机制。

关键发现

• 智能驾驶攻击应从“攻击面数量大”、“攻防技术复杂”、“测试验证困难”三个维度进行防御。
• 加强对攻击链组件的防护，如TBox加固、UFS闪存加密、CAN网络防护、终端安全容器等。
• 在适配汽车环境的机制下提升模型算法加密强度，控制模型泄露风险。

注：报告中提及的漏洞或设计方案缺陷均已在行业内公开，并部分反馈至厂商修复。