车路云供应链安全研究报告_81页_3mb

报告摘要

车路云供应链安全研究报告总结

核心内容

本报告由上海观安信息技术股份有限公司与开源网安物联网技术（武汉）有限公司联合发布，旨在分析车路云供应链面临的安全挑战，并提出相应的解决方案，以保障智能网联汽车及其相关系统的网络安全。

车路云供应链涵盖了智能网联汽车、道路交通基础设施、云端服务平台三大核心领域，其高度复杂性和全球化特性带来了严峻的网络安全风险。随着自动驾驶和车联网技术的发展，网络安全成为保障车路云系统稳定运行的关键。

主要观点

网络安全挑战日益严峻
- 智能网联汽车的复杂性增加了攻击面，使车辆更容易遭受远程攻击、数据泄露等威胁。
- 2013年至2023年间，汽车行业报告了大量CVE漏洞，其中严重和高危漏洞占比逐年上升，凸显了网络安全风险的严重性。
- 供应链的复杂性使各环节难以完全掌控，为攻击者提供了可乘之机。
法律法规与标准体系
- 联合国UN/WP.29发布了R155/R156/R157三项法规，标志着车辆网络安全从标准走向法规。
- 中国出台了GB44495-2024标准，与联合国R155法规相协调，明确了网络安全管理体系（CSMS）和车辆类型认证（VTA）要求。
车路云供应链的结构与功能
- 智能网联汽车包含感知层、决策层、通信与网络层、智能座舱、车载软件等多个模块。
- 道路交通基础设施包括感知设施、通信网络、边缘计算系统等，为智能网联汽车提供实时数据支持。
- 云端服务平台具备数据处理、远程控制、高并发支持、跨域协同等能力，但其开放性也带来了数据泄露、服务中断等风险。
网络安全风险分类
- 从硬件、固件、系统、总线、无线电、网络、云端、应用、数据、传感器等十个层面分析了车路云供应链的网络安全威胁。
- 不同层面面临不同的攻击方式，如硬件故障注入、固件逆向工程、通信协议篡改、数据监听与篡改等。

关键信息

1. 网络安全管理体系（CSMS）

CSMS是车路云网络安全建设的核心，需贯穿车辆生命周期，包括设计、开发、测试、运营、退役等阶段。
ISO/SAE 21434标准为CSMS的建设提供了指导框架，强调威胁分析与风险评估（TARA）和持续的网络安全活动。

2. 威胁分析与风险评估（TARA）

TARA包括资产识别、威胁分析、风险评估三个阶段，通过系统化方法识别网络安全威胁并评估其影响。
本文提出的TARA体系综合了EVITA、HEAVENS、攻击树、CVSS等模型，优化了评分机制，提高了评估的精确性。

3. 软件供应链安全管控

软件供应链安全管控体系涵盖供方与需方的协同治理，包括安全制度建设、人员配备、工具配置、安全测试、漏洞管理等。
开源软件的使用虽提高了开发效率，但也带来了漏洞、后门和数据泄露等风险，需加强开源治理。

4. 网络安全解决方案

在设计阶段开展TARA，识别和评估潜在威胁。
在开发阶段建立软件供应链安全管控体系，确保代码安全、发布安全、运行安全。
在测试阶段开展体系化网络安全测试，保障各模块的协同安全。
在运营阶段建立漏洞管理体系，实现持续监控、快速响应和数据保护。

车路云供应链安全风险与解决方案

1. 硬件安全

包括PCB、处理器芯片、存储芯片、调试接口、传输总线等。
风险：侧信道攻击、故障注入、数据残留。
解决方案：加强硬件设计安全性，采用可信硬件和加密存储技术。

2. 固件安全

固件分为全操作系统、部分操作系统和无操作系统三种类型。
风险：密钥硬编码、逆向工程、文件系统访问。
解决方案：实施固件安全编码规范，进行固件签名和完整性校验。

3. 系统安全

涉及操作系统权限控制、数据加密、完整性校验等。
风险：系统被入侵、权限滥用、资源泄露。
解决方案：加强操作系统安全配置，实施访问控制与安全审计。

4. 总线安全

包括CAN、FlexRay、LIN、MOST、车载以太网等。
风险：数据监听、拒绝服务、协议被篡改。
解决方案：采用加密通信、认证机制、完整性校验等。

5. 无线电安全

包括GPS、GNSS、TPMS、LiDAR、Radar、超声波雷达、摄像头、防盗系统等。
风险：信号干扰、欺骗、中继攻击。
解决方案：增强信号认证、加密、防篡改机制。

6. 网络安全

涉及TCP/IP协议栈的安全，如数据泄露、中间人攻击、重放攻击。
解决方案：实施数据加密、访问控制、流量监控、安全协议等。

7. 云端安全

云端平台存储大量车辆数据和用户隐私信息，面临数据泄露、服务中断、权限滥用等风险。
解决方案：加强云端访问控制、数据加密、漏洞修复、安全审计等。

8. 应用安全

涉及手机应用与车辆的交互，如远程控制、OTA升级、信息共享等。
风险：应用被篡改、数据泄露、服务被劫持。
解决方案：加强应用安全设计、代码审计、权限控制、数据加密等。

9. 数据安全

涉及车辆状态、位置、用户隐私、服务数据等。
风险：数据泄露、篡改、误用。
解决方案：数据加密、访问控制、数据完整性校验、安全存储等。

10. 传感器安全

传感器包括GPS、激光雷达、毫米波雷达、摄像头等，承担环境感知与数据采集任务。
风险：信号干扰、数据欺骗、设备被劫持。
解决方案：增强传感器信号认证、数据加密、环境干扰防护等。

趋势与展望

自动驾驶风险：自动驾驶技术的发展带来了更多潜在的安全隐患，如系统被攻击、决策失误等。
大模型应用：大模型的普及对数据安全、模型训练、推理过程提出了新的挑战。
数据融合风险：车路云数据融合过程中的安全风险需引起高度重视，如数据泄露、伪造信息、数据滥用等。

总结

车路云供应链安全是智能交通系统发展的关键，其复杂性和全球化特性带来了多维度的安全威胁。从硬件、固件、系统、通信、云端、数据、应用、传感器等多个层面分析安全风险，并提出建立网络安全管理体系、开展TARA、加强软件供应链安全管控、实施体系化测试等解决方案。同时，随着自动驾驶和大模型的普及，车路云供应链安全问题将更加复杂，需要持续关注与优化。

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