車內異構網路安全防護

⑴ 網聯汽車的信息交互系統面臨著哪些安全威脅

隨著時代的發展，網聯汽車的通信、娛樂功能越來越豐富，而背後的信息交互系統所面臨的安全威脅也越來越嚴重。我認為網聯汽車的信息交互系統面臨的安全威脅主要有以下四個方面

1.硬體安全威脅

據調查表明，車載信息交互系統自帶的應用軟體和市場上的網聯汽車遠程式控制制App普遍缺乏軟體防護機制和安全保護機制。大部分車輛並未對未知應用軟體的安裝進行限制，甚至保留了瀏覽器的隱藏入口，這就導致黑客可以通過瀏覽器下載惡意軟體，從而發起對車載信息交互系統的攻擊。

而對於那些沒有保護機制的遠程式控制制App，攻擊者可以通過逆向分析軟體對這些App進行分析，可以查詢到TSP的介面、參數信息。而那些採取了軟體防護機制的遠程式控制制App也存在防護強度不夠的問題，具備一定黑客技術的攻擊者還是可以分析出App中存儲的密鑰、介面等信息。

⑵ 工信部：加強車聯網網路安全和數據安全工作

加強智能網聯汽車安全防護，進一步落實保障車輛網路安全和安全漏洞管理責任。加強車聯網網路安全防護，保障車聯網通信安全並開展車聯網安全監測預警。同時，做好車聯網安全應急處置以及車聯網網路安全防護定級備案。

在加強車聯網服務平台安全防護方面，首先要加強平台網路安全管理，並且做好在線升級服務（OTA）安全和漏洞檢測評估，並強化應用程序安全管理。加強數據安全保護層面，一要加強數據分類分級管理，其次需提升數據安全技術保障能力。與此同時，車企需要規范數據開發利用和共享使用，並強化數據出境安全管理。

為建設健全安全的標准體系，需加快編制車聯網網路安全和數據安全標准體系建設指南。各相關企業、社會團體應制定高於國家標准或行業標准相關技術要求的企業標准、團體標准。

⑶ 誰為安全護航當智能網聯汽車遭遇黑客

[汽車之家行業]?「今年以來，針對車聯網企業的惡意攻擊達到280餘萬次。」「假如20萬輛汽車同時被黑客控制，車輛將變成攻擊人類的武器，帶來的災難無法想像。」這並非危言聳聽，在汽車智能網聯功能越發強大的同時，汽車網路信息安全問題也逐漸浮出水面。

『華為「進不來、拿不走、看不懂、改不了、癱不成、賴不掉」目標』

國汽（北京）智能網聯汽車研究院有限公司總經理助理兼整車事業部部長劉衛國給出政策層面的建議：第一，智能網聯汽車的安全問題是系統性問題；第二，智能網聯汽車的發展要上升到國家戰略並且具有屬地化，需要有中國特色的方案；第三，中國需要發展智能網聯汽車共性的基礎技術平台，為整個智能網聯產業做支撐；第四，產品准入政策的制定不要過死，增強企對自身產品負責的意識。

編輯總結：

「新四化」背景下，汽車產業鏈正在加速深度合作步伐。車聯網技術向著智能化、網聯化方向演進，車載操作系統、新型汽車電子、車載通信、服務平台等產業鏈玩家正在加速融合，產業格局正在被重塑。在這樣的產業格局下，我們的政策取向務必要優先考慮安全：人身與財產安全、網路安全、隱私及數據安全。這是一個「軟體定義汽車」的時代，也是「安全定義汽車」的時代。（文/汽車之家李爭光）

⑷ 工信部：車聯網網路安全和數據安全標准體系建設指南發布

易車訊 近日，工業和信息化部印發《車聯網網路安全和數據安全標准體系建設指南》，目標到2023年底，初步構建起車聯網網路安全和數據安全標准體系。重點研究基礎共性、終端與設施網路安全、網聯通信安全、數據安全、應用服務安全、安全保障與支撐等標准，完成50項以上急需標準的研製。到2025年，形成較為完善的車聯網網路安全和數據安全標准體系。完成100項以上標準的研製，提升標准對細分領域的覆蓋程度，加強標准服務能力，提高標准應用水平，支撐車聯網產業安全健康發展。

標准體系框架包括總體與基礎共性、終端與設施網路安全、網聯通信安全、數據安全、應用服務安全、安全保障與支撐等6個部分。在重點領域及方向，提出以下內容：

1、總體與基礎共性標准

總體與基礎共性標準是車聯網網路安全和數據安全的總體性、通用性和指導性標准，包括術語和定義、總體架構、密碼應用等3類標准。

術語和定義標准主要規范車聯網網路安全和數據安全主要概念，為相關標准中的術語和定義提供依據支撐。

總體架構標准主要規范車聯網網路安全總體架構要求，明確和界定防護對象、防護方法、防護機制，指導企業體系化開展網路安全防護工作。

密碼應用標准主要規范車聯網密碼應用通用要求，明確數字證書格式、數字證書應用、設備密碼應用等要求。

2、終端與設施網路安全標准終端與設施網路安全標准

主要規范車聯網終端和基礎設施等相關網路安全要求，包括車載設備網路安全、車端網路安全、路側通信設備網路安全、網路設施與系統安全等4類標准。

車載設備網路安全標准主要規范智能網聯汽車關鍵智能設備和組件的安全防護與檢測要求，包括汽車網關、電子控制單元、車用安全晶元、車載計算平台等安全標准。

車端網路安全標准主要規范整車電子電氣架構、匯流排架構、系統架構等安全防護與檢測要求。

路側通信設備網路安全標准主要規范聯網路側設備的安全防護與檢測要求。網路設施與系統安全標准主要規范車聯網網路設施與系統的安全防護與檢測要求。

3、網聯通信安全標准

網聯通信安全標准主要規范車聯網通信網路安全、身份認證等相關安全要求，包括通信安全、身份認證等2類標准。信安全標准主要規范蜂窩車聯網（C-V2X），以及應用於車聯網的蜂窩移動通信（4G/5G）、衛星通信、無線射頻識別、車內無線區域網、藍牙低能耗（BLE）紫蜂（Zigbee）、超寬頻（UWB）等安全防護與檢測要求。身份認證標准主要規范車聯網數字身份認證相關的證書應用介面、證書管理系統、安全認證技術及測試方法、關鍵部件輕量級認證等技術要求。

4、數據安全標准

數據安全標准主要規范智能網聯汽車、車聯網平台、車載應用服務等數據安全和個人信息保護要求，句括通用要求、分類分級、出境安全、個人信息保護、應用數據安全等5類標准。通用要求標准主要規范車聯網可採集和處理的數據類型、范圍、質量、顆粒度等，包括數據最小化採集、數據安全存儲、數據加密傳輸、數據安全共享等標准。分類分級標准主要規范車聯網數據分類分級保護要求，制定數據分類分級的維度、方法、示例等標准，明確重要數據類型和安全保護要求。數據出境安全標准主要規范車聯網行業依法依規落實數據出境安全要求，句括數據出境安全評估要點、評估方法等標准。個人信息保護標准主要規范車聯網用戶個人信息保護機制及相關技術要求，明確用戶敏感數據和個人信息保護的場景、規則、技術方法，包括匿名化、去標識化、數據脫敏、異常行為識別等標准。應用數據安全標准主要規范車聯網相關應用所開展的數據採集和處理使用等活動，包括車聯網平台、網約車、車載應用程序等數據安全標准。

5、應用服務安全標准

應用服務安全標准主要規范車聯網服務平台和應用程序的安全要求，以及典型業務應用服務場景下的安全要求，包括平台安全、應用程序安全和服務安全等3類標准。平台安全標准主要規范車聯網信息服務平台、遠程升級（OTA）服務平台、邊緣計算平台、電動汽車遠程信息服務與管理等安全防護與檢測要求。應用程序安全標准主要規范車聯網應用程序等安全防護與檢測要求。服務安全標准主要規范車聯網典型業務服務場景下的安全要求，包括汽車遠程診斷、高級輔助駕駛、車路協同等服務安全要求。

6、安全保障與支撐標准

安全保障與支撐標准主要規范車聯網網路安全管理與支撐相關的安全要求，包括風險評估、安全監測與應急管理和安全能力評估等3類標准。風險評估標准主要規范車聯網網路安全風險分類與安全等級劃分要求，明確安全風險評估流程和方法，提出車聯網服務平台、整車網路安全風險評估規范等相關要求。安全監測與應急管理標准主要規范車聯網網路安全監測、數據安全監測、應急管理、網路安全漏洞分類分級、安全事件追蹤溯源等相關要求，以及安全管理介面、車聯網卡實名登記、車聯網業務遞交網關（HI）介面等相關規范。安全能力評估標准主要規范車聯網服務平台運營企業、智能網聯汽車生產企業、基礎電信企業等安全防護措施部署安全服務實施，提出網路安全成熟度模型、數據安全成熟度模型、安全能力成熟度評價准則、評估實施方法、機構能力認定、道路車輛信息安全工程等相關要求。

⑸ 互聯網造車熱潮下 安全防護冷思考不可少

智能駕駛 汽車 的核心競爭力是雲計算、物聯網、5G、大數據、AI等一系列 科技 與 汽車 駕駛的有效結合，這是智能 汽車 技術競爭力的關鍵，直接影響消費體驗。

6月中旬，小米公司官網開始陸續推出關於自動駕駛的各類職位，寂靜了一陣子的互聯網造車話題再起。

從5月11日360集團創始人、董事長周鴻禕宣布領投哪吒 汽車 D輪融資，熱鬧非凡的智能駕駛賽道度過一段平靜的日子，沒有新的入場者講述「造車故事」。

雖然發展路徑和各自優勢不同，產品體驗和商業邏輯也各有差異，但傳統車企、跨界巨頭和以互聯網 科技 公司領銜的造車新勢力前赴後繼抬起的中國智能駕駛 汽車 產業鏈正日漸成熟。

但是，已進場的未必能笑到最後，獲得市場話語權要有所創新，智能駕駛安全上路還要付出諸多努力。

不要被造車泡沫嚇退

隨著蔚來、小鵬、理想「造車三兄弟」相繼站穩腳跟，人們對互聯網造車的質疑越來越多地轉向了鼓勵，卻未減輕對造車泡沫的擔憂。

造車熱潮中，游俠、拜騰、賽麟等行業探路者折戟沉沙，留下的荒廢園區與半成品廠房雖然刺眼，卻讓智能 汽車 理念在公眾心中得以普及。

「我們大家都應該相信市場的力量，一窩蜂沖進來沒關系，最後老百姓會用事實來投票，投出最終的勝出者。」在周鴻禕看來，泡沫顯然是存在的，但沒有泡沫就沒有企業創新的動力和資本，更沒有人才的湧入。

2000年前後，那場互聯網泡沫後的 科技 產業涅槃為周鴻禕這套理論提供了支撐。

和現今上市就意味著造富神話不同，當新浪、搜狐、網易等中國互聯網企業相繼登陸納斯達克時，美國互聯網泡沫的破裂讓中國的互聯網企業遭遇嚴重的生存危機。

擠碎泡沫後，全球互聯網產業迎來了一次深度行業洗牌，蘋果、谷歌、亞馬遜等互聯網 科技 巨頭公司崛起，國內也建立了以網路、阿里巴巴、騰訊等為代表的互聯網生態，全行業進入蓬勃向上的創新周期。

除了新的購車消費群體對互聯網營銷與服務模式並不排斥，互聯網造車新勢力不斷崛起的根本原因，是智能駕駛 汽車 需要強大的數字化技術支撐。

汽車 行業資深媒體人陳小兵說：「智能駕駛 汽車 的核心競爭力是雲計算、物聯網、5G、大數據、AI等一系列 科技 與 汽車 駕駛的有效結合，這是智能 汽車 技術競爭力的關鍵，直接影響消費體驗。」

在周鴻禕看來，如果沒有互聯網的幫助，造車行業只是按照傳統造車的思路，把發動機換成了電動機，把油箱換成了電池，只是在傳統基礎上改良，不可能成為一個顛覆式的創新。

周鴻禕認為，IT產業在過去十幾年的所有準備都可能在智能駕駛 汽車 產業鏈中爆發。

雖然造車賽道已經略顯擁擠，周鴻禕認為參與造車的公司還是太少，智能駕駛 汽車 領域需要足夠的競爭與創新，才能讓普通用戶也享受到高端車才有的駕駛體驗。

全世界到底能夠容得下多少家車廠還需要市場檢驗，但可以肯定的是，一旦入局，就意味著浴血激戰。

企業跨界造車殊途同歸

如果把互聯網造車簡單分類，有網路、小米這樣的獨立造車派，也有華為、騰訊、阿里等以向傳統車企技術輸出為主要特徵的聯手派。

周鴻禕的選擇可以歸納為後者，他選擇了一直活在互聯網造車光環下被網民忽視的哪吒 汽車 ，周鴻禕將其稱為「基因互補」。

無論是親自躬身下場還是組隊合作，技術創新上的進步依然是網上最熱的「梗」。

6月17日，網路Apollo攜手ARCFOX極狐發布新一代量產共享無人車Apollo Moon，雙方預計，未來3年將落地1000台共享無人車。

值得注意的是，作為一款可規模化運營的無人車，Apollo Moon成本為48萬元，僅為行業L4級自動駕駛車型平均成本的三分之一，為共享無人車真正走向大規模商業提供了更大的可能。

事實上，賦能互聯網理念，拓展智能生態，增加用戶數量及黏度，是企業跨界造車的核心商業模式。無論選擇哪條路徑，幾乎所有造車者都要背負巨額的成本壓力，更要順應新的創新方向。

預計到2025年，中國的智能 汽車 滲透率達82%，數量將達到2800萬輛；到2030年，滲透率將達到95%，約為3800萬輛。

海量的數字意味著人與人、人與路、人與車、人與平台將建立起全方位的聯系。當一切皆可編程，萬物皆可互聯，數據驅動業務成為 汽車 行業創新的主要特徵，坊間「傳統車企正在淪為華為等企業的計算機外設」的議論也就有了道理。

當造車新勢力借力傳統車企的供應鏈與造車技術及 科技 手段不斷豐富 汽車 功能，迥異於傳統 汽車 的駕駛體驗便成為他們吸引消費者的利器。

不僅如此，360打出的「 科技 平權」大旗，提出「為人民造車」，為沒有買第一輛車的消費者造車的構想也有望因技術的更多應用而成為現實。

周鴻禕認為，過去只有上百萬的豪車才會有這么多的IT能力，互聯網造車可以讓普通老百姓一樣能夠享受這些智能座艙和智能駕駛能力。

個人生物特徵信息安全至關重要

當 汽車 由人操控的交通工具升級為同電腦、手機一樣的智能工具，一旦受到網路襲擊，後果不堪設想。

周鴻禕認為，只要和外部有聯系，漏洞永遠會有，所以智能 汽車 網路安全模擬攻擊測試和 汽車 碰撞測試一樣重要。

除了加強車輛安全防護技術，立法加強個人信息和重要數據保護，規范 汽車 數據處理的呼聲也很高， 汽車 行業及用戶信息安全需要一個全方位安全屏障。

國家互聯網信息辦公室會同有關部門起草的《 汽車 數據安全管理若干規定（徵求意見稿）》，首次明確 汽車 相關的重要數據范圍、首次提出數據處理報告義務等。

清華大學車輛與運載學院首任院長楊殿閣在接受媒體采訪時介紹，該管理文件對智能 汽車 的研發、設計、製造、使用、管理各環節所涉及到的數據收集、傳輸、存儲、管理、使用、轉讓等方面都進行了規定。

楊殿閣表示，此前，我國有關智能 汽車 數據的管理基本屬於空白。企業可以在該管理規定指導下開展智能 汽車 相關技術的研發，對我國智能 汽車 產業的 健康 發展非常有幫助。

從用戶的角度看，因智能手機與用戶深度捆綁而引發的消費者安全感缺失已被帶入智能出行領域，用戶信息搜集與泄露間的矛盾無法迴避。

該管理規定的第十條提出，僅當為了方便用戶使用、增加車輛電子和信息系統安全性等目的，方可收集駕駛人指紋、聲紋、人臉、心律等生物特徵數據，同時應當提供生物特徵的替代方式。

楊殿閣指出，這是在提醒車企，智能 汽車 功能的研發盡量少使用用戶個人生物狀態信息，這類信息非常敏感且重要。

智能 汽車 很多功能的實現離不開個人生物特徵信息，只有收集了這些信息才能更好地實現智能駕駛功能。

楊殿閣強調，用戶完全有權力拒絕使用這些功能、不提供這些信息。也就是說，用戶可以不提供這類信息，但車企必須提供相應的服務。

談起該管理規定，陳小兵認為它切實關照到了消費者所需。比如，車企在相關功能的設置和數據採集中，要讓用戶實時了解個人數據正在被採集，並且可以隨時用最簡單方便的方式關掉。

和智能手機不同，智能 汽車 在行駛中會實時採集道路環境數據。因此，在個人信息安全外，智能駕駛 汽車 有可能引發的 社會 安全問題不容忽視，就此，該管理規定在相關章節提出了數據本地化的要求。

⑹ 智能網聯汽車有風險85%關鍵部件存網路安全漏洞

[汽車之家行業]?隨著車聯網的蓬勃發展，網路安全已成為一個不可忽視的問題。9月5日，在2020泰達論壇期間，工業和信息化部網路安全管理局局長趙志國在發言時指出，與車聯網蓬勃發展，網聯化、智能化加速深化相比，車聯網網路安全仍處於探索起步階段，對相關安全本質特點和規律的認識還需進一步深化。

為了解決行業關注的問題，提升智能網聯汽車總體信息安全保障能力，9月4日，中國汽車技術研究中心有限公司牽頭，聯合汽車企業、科研機構等16家企事業單位共同建設的汽車行業車聯網網路信任支撐平台正式上線。平台主要應用數字證書、國產密碼演算法技術，為車聯網V2X通信提供安全證書簽發、統一身份認證、安全消息加密多方面的服務。

中國汽車行業車聯網網路信任支撐平台作為汽車行業首個CA服務中心，已完成網路信任平台根節點基礎設施的建設及生產系統的部署、測試，實現了多行業、多地域、多車型、多場景的網路信任應用，平台上線後將實現多行業、多企業智能汽車的網路身份互信互認。（文/汽車之家肖瑩）

⑺ 為辰信安：為智能汽車網路安全保駕護航

在智能汽車領域 近 期陸續舉辦的世界智能駕駛挑戰賽暨智能網聯汽車產品與認證技術國際高峰論壇、第二屆中國國際汽車乙太網峰會、第八屆國際智能網聯汽車技術年會和SAE2021國際汽車安全與測試大會一系列活動中，“網路安全”成為了普遍關注的話題。

方濱興院士在世界智能駕駛挑戰賽暨智能網聯汽車產品與認證技術國際高峰論壇做主旨報告

作為專注於智能汽車網路安全的專業公司，為辰信安在上述會議中分別就智能汽車網路安全防護、網路安全測試工具、汽車靶場等方面的內容進行了技術交流與產品展示，受到業界廣泛關注。同時，為辰信安承研的汽車靶場也在2021CVVD首屆車聯網漏洞挖掘賽中得到應用，成為大賽的特別技術支撐單位。此外，為辰信安還參加了中國信息通信研究院車聯網安全成果發布暨車聯網網路安全專班第三次工作組公開會議，就OTA升級方面的網路安全問題進行了探討。

隨著行業標准、法規和准入要求的陸續推出，智能汽車網路安全進入快速發展的新階段，網路安全測試也面臨著新的要求。即將發布的ISO21434，在驗證與確認階段都明確了對網路安全測試的需求；WP29在2021年1月發布的智能汽車網路安全法規，批准機構和OEM廠商都需要對具體的車輛開展網路安全測試工作。此外，2021年4月，工信部開始公開徵求對《智能網聯汽車生產企業及產品准入管理指南（試行）》（徵求意見稿）的意見。其中也明確了對車輛網路安全測試的七條要求。

第八屆國際智能網聯汽車技術年會

為辰信安推出的智能汽車網路安全測試工具deCORE TSTR能夠全面滿足現有標准、法規和准入關於網路安全測試的要求，能夠有效支持符合 性 測試和滲透測試，覆蓋零部件、網路通信、關鍵業務、整車、路邊單元、充電樁、手機App和後端 平 台等方面 的 測試對象，可用於檢測機構、OEM廠商、各種示範區/先導區、高校等建立智能汽車網路安全測評實驗室。

deCORE TSTR可面向檢測機構、OEM廠商、示範區/先導區、高校等建立汽車網路安全測評實驗室

deCORE TSTR擁有實現標准符合 性 測試的全系列工作。結合GB17691-2018（重型柴油車污染物排放限值及測量方法）的實施，deCORE TSTR所包含的相關網路安全測試工具已經在各個檢測機構得到實際應用，為標准實施提供了保障。此外，也擁有滿足整車網路安全和OTA測試需求的工具體系，滿足即將出台的相關國標在網路安全方面的測試要求。

此外，deCORE TSTR還可與網路靶場系統結合，全面提升網路安全測試的效率、模式，形成完善的護車體系。截至目前，汽車靶場已經在首屆智能汽車網路安全 競技 大賽和2021CVVD首屆車聯網漏洞挖掘賽等賽事中得到重要應用，在面向智能汽車的攻防演練、眾測與人才培養中體現了無可比擬的發展優勢。

2021CVVD首屆車聯網漏洞挖掘賽基於汽車靶場開展競賽活動

為辰信安的工具體系內容完備、成熟可靠，得到大量實際應用。同時，綜合安全咨詢、滲透測試，以及網路安全防護方案等方面的綜合能力，為辰信安提供的測試工具優勢明顯，在滿足法規、標准、准入要求，以及滲透測試和人才培養等方面具有廣闊的應用前景。

智能汽車網路安全已經受到業界的高度重視。從 政府 監管、行業評價到智能汽車相關產業鏈，都迫切需要建立完善的網路安全測試體系，在滿足標准、法規與准入等方面要求的同時，提升智能汽車防護水 平 ，抵禦黑客攻擊，為軟體定義汽車保駕護航。 @2019

⑻ 車輛內、外的防護措施主要有哪些

車內四件套，車外三件套。

⑼ 萬字干貨|新規下，車企如何建設數據安全體系

隨著智能網聯化、數字化發展，汽車數據安全和網路風險防範成為行業密切關注的難題。

汽車傳統的物理邊界被打破，出現了大量的雲上服務，比如車聯網、自動駕駛技術、OTA等等，相應的，汽車產生的數據也越來越多。相關數據顯示，一輛智能網聯汽車每天大概會產生 10TB 的數據，這些數據包含駕駛人員的出行軌跡、駕乘習慣、車內語音圖像等個人信息，也包含車輛實時收集到的地圖數據等。

隨著《個人信息保護法》、《汽車數據安全管理若干規定(試行)》的頒布實施，對數據的合規分類收集和使用提出了更為嚴格的要求。同時，也有汽車品牌近來遭受到網路黑客攻擊，造成不小的損失和安全風險。如何平衡數據使用的合規與高效，並在全面上雲的背景下構築扎實的安全防線，成為整個行業密切關注的話題和迫切需要解決的難題。

此此背景下，騰訊智慧出行與汽車之心聯合策劃了「行者有雲」系列沙龍第二期——《車企上雲，如何構築雲上安全防線？》，聚焦汽車數據的合規使用和安全防範問題，加速車企構建在數據網路安全領域的競爭力。

本期沙龍邀請到上海帆一尚行科技有限公司網路安全總監、上汽騰訊網路安全聯合實驗室負責人陳寧，騰訊安全策略發展中心總經理呂一平，共同探討車企數據安全防護建設和未來趨勢發展並發表了獨到精闢的見解。

以下為沙龍對話實錄：

主持人：大家好！歡迎收看「行者有雲」系列沙龍，本期我們討論的話題是「車企數據上雲，如何構築雲上安全防線」，我們將圍繞數據安全和風險防禦問題討論。車企在系列新規背景下，將採用怎樣的新手段、新模式來保證數據的合理開發利用，並有效防範潛在風險。非常有幸我們請到了兩位嘉賓和我們一起分享討論。一位是上海帆一尚行科技有限公司網路安全總監、上汽騰訊網路安全實驗室聯合負責人陳寧；另一位是騰訊安全策略發展中心總經理呂一平。

在智能化網聯化大變革下，一輛汽車在使用過程中產生的數據越來越多，隨著《個人信息保護法》和《汽車數據安全管理若干規定（試行）》頒布實施，企業在使用處理數據的時候，要遵守哪些行為准則？

陳寧：在《個網法》講得比較細致針對《個人信息保護法》有8類處理原則，大概總結：

第一，對於用戶個人信息數據的授權，信息處理，告訴用戶要收集個人信息，個人隱私數據要進行處理。

第二，處理過程中要注意處理流程，要保護和保密。

第三，數據收集，要符合相關的規定。對於汽車來說，有《汽車數據安全管理若干規定（試行）》，定得比較明確，這和《個網法》有相互呼應的關系，上面有《數據安全法》，以此為由展開。

呂一平：還有一點，去年下半年國家集中出台了比如《個人隱私信息保護》，及《數據安全法》等法律法規。同時面向汽車行業，汽車行業本身屬於關鍵信息基礎設施行業，針對「關基」（關鍵信息基礎）行業也有一些相應的針對基礎安全和數據安全的要求。所以，這也是需要汽車行業各位同仁需要考慮的問題。

主持人：如果針對整個汽車數據來說，我們有什麼樣的分類界定？

陳寧：現在最關鍵的第一步是，汽車數據不可避免要收集。汽車聯網以後，很多服務雲化後，為了對汽車的一些服務以及汽車這狀態甚至說自動駕駛，這天然需要搜集很多數據，所以說數據搜集是不可避免的。現在我們覺得對於汽車數據搜集，首先真正的明確怎樣服務搜集數據，如果說要做自動駕駛相關的，那麼最少應該搜集什麼樣的數據，盡可能的還是少搜。不要說不做分類，不做區分一概搜集上來後面處理，這是不合法不合情的，這是第一個按照服務的細分來分。第二，數據的共享和流動，這也是很重要的因素，現在很多服務在雲上之後，不僅是主機廠要收集數據，很多合作夥伴，比如車上應用需要第三方的數據，我們要把數據給他，數據在流通的過程中以什麼樣的合法合規方式流通，以及我如何對它授權，如何對它約束，這要處理好。

最後，敏感數據的收集，現在汽車廠有大量的感測器、攝像頭，對於用戶的面部輪廓，關鍵設施和關鍵單位的識別、存儲，是否要做相關的模糊化處理或透明處理，這也比較關鍵。

呂一平：我主要做補充，從汽車行業數據來講，不僅要保護數據，要脫敏，盡量按照服務手續收集數據。基於很大的前提是，收集數據時要進行分類分型，針對不同的類型利用手段去保護數據。汽車行業有幾大數據比較重要：

1、汽車研發過程中的車輛狀態，這些數據傳統一直做收集，這方面更多是車企自用，甚至從數據保護角度來講是比較容易實現的，因為汽車公司內部流轉數據。

2、和用戶相關的隱私數據，國家有明確的法律法規要做到保護和保密。針對不同的使用場景我們應該如何給到數據，需要通過分類分級的方法做明確的界定，並有對應的使用要求和規則。

3、從技術進入到其他行業帶來新的需求，比如感測器受地理位置數據，高清地圖數據，這是相當敏感的數據領域，這會涉及到國家安全部分，車企需要非常關注這類問題。去年國家重點關注了一家海外車企這方面的問題，所以這也值得汽車行業重點關注的信息。

主持人：隨著一系列的新規的出台，從車企角度來講，在主動防範上有哪些變化？

陳寧：有很多，結合各方數據安全規定，首先，按照上位法《網安法》來講車企相關車輛應用服務，肯定要通過等保測評。第二，通過等保，配套相關的網路安全或者數據安全，配套的防範措施和防範的管理體系建立起來。第三，提出明確要求，用戶上車默認情況不收集數據。如果要收集數據要告訴用戶，清晰地告訴用戶要收集一些數據，且收集哪些數據。第四，在收集數據狀態中讓用戶知道我們正在收集你的數據，用戶有地方說不希望收集數據，屏蔽它。第五，盡量在車里將敏感的數據輪廓化和清晰化去掉，模糊化。盡量不要通過數據清楚地定義出一個人，這樣方便處理。

再往後，數據共享方面，該企業一開始只做商業合作，後面可能有一些約束，同時很重要的是按照《數據安全法》和汽車相關規定，每年12月25日左右要上報數據安全報告。中國汽車品牌開始向海外發展，根據規定要求要對相關的監管部門進行報備，並且在企業數據安全方面寫清楚，今年發生過幾次數據向境外輸出，以及經過相關評審，這些情況要說清楚。企業不僅僅是義務合規，還要滿足國家戰略需要。

主持人：在上述規定的使用數據和國家安全的前提下，數據如何反哺研發，開發相應的車聯網服務？

陳寧：這挑戰很大。

主持人：要實現兩者的平衡？

陳寧：對，基於我服務的內容收集相關數據，這是做到平衡的關鍵。如果只是判斷車的自動駕駛，只收一些和路況相關的信息，就不要收多餘的信息，盡量精簡收集內容，比如只是採集一些路邊的圖象，車內的信息就不要收。現在有汽車保險，主要是根據用戶的駕駛習慣收集車輛數據，收集一般駕駛者的駕駛習慣就不要收集個人信息，這樣才能合法合情，又能反哺到業務。

第二，做分析時，流通方面盡量做到應用和數據分開，舉個典型的例子，現在自動駕駛數據的安全屋，可能確實採集了很多數據，經過合理處理之後放在數據模型箱里，我們做的事情是將計算模型放進去，用數據計算完之後最後拿出來是模型計算結果或者是模型存儲的演算法，而不是數據本身，這不合理。在模型足夠成熟之後，這些數據可能銷毀掉或者撤掉，這可以比較好達成平衡。這需要付出很多努力。

呂一平：我們在去年國家出台一系列數據安全相關規定時我們非常關注，因為互聯網有大量數據，很多互聯網業務都在線上。我們自己在推進數據安全保護方面做了很完整的展開，從產品的設計上，比如數據收集的最小化，包括用戶知情角度，數據使用需要用戶充分知悉並且充分授權，然後才能進行相應使用。

另外，應用和數據相應分離，騰訊在《數據安全法》出台前兩三年已經做這方面的工作。特別是在不應該使用不合理數據提供下如何規避掉，我們在內部進行了工作。騰訊可以給汽車行業做一些交流和傳遞的工作，幫助行業更好地理解如何做數據安全建立。

主持人：對於外資或者合資車企來說，《個人信息保護法》和《汽車數據安全管理若干規定（試行）》相關規定對他們的影響是否更大？

陳寧：相對會大一點，但大體上差不多。首先是對於敏感信息的定義，對外資企業來說風險一樣。另外，用戶的存儲、流動也是一樣。對於外企挑戰最大的是數據不能出境，最大變化是跨境的問題。由於《個人信息保護法》和數據安全定義上，外資也要跟隨國家相關規定，可能要對自己做出規范。但大方向比較好，主要是促進問題。

主持人：騰訊和外資車企在這些領域是否有一些合作？

呂一平：其實外資車企面臨，在中國市場如何滿足國家合規性要求和規定，現在有一些海外業務在推進。不管歐洲還是美國地區，相應的個人信息隱私保護和合規，及數據使用的要求可能都有相應的要求。所以在歐洲和美國，中國企業屬於外資，其實大家遇到的挑戰一樣。對於車企來講，不管是合資還是外資品牌，都要考慮如何滿足本地的個人隱私保護和數據安全合規使用的要求，這其實是基本需要做到的工作。

從騰訊角度來講，騰訊在汽車行業定位一直是數字化助手的角色。我們不僅和合資和外資的車企，和上汽也在數據安全方面有很多交流，我們一起研究如何將數據安全保護的工作做好。相對來講，這個領域比較新，比如網路安全、基礎的安全建設方面，中國已經經歷了幾十年的發展和建設，但數據安全對大家來說是一個新課題。隨著車企聯網和相應技術不斷落地的情況下，數據量會非常大，而且數據的集中度也不一定這么高。如何將數據安全保護工作做好是很有挑戰的課題。先要從汽車數據的分類分級開始，以此作為基礎再去延伸，根據不同級別和類別的數據進行相應保護措施，對應有技術的部分。

陳寧：關鍵是立法，以前沒有明確上位法，2016年有上位法出來之後，車企必須要符合法律。

主持人：除了數據合規收集和處理，也不能忽略的是汽車智能度越高，面臨潛在被攻擊的風險也越來越高，我們也出現過車子被攻擊的案例。這樣的場景在汽車中，是真的能實現的嗎？在車聯網中真的會有這樣的風險嗎？

陳寧：汽車傳統的物理邊界被打破了，大量的雲上服務，大家可以用手機跟車進行互動。汽車擁抱了數字化，但擁抱了數字化的福利和變革也擁抱了數字化的風險，最典型的是雲上服務，比如遠程車控、OTA等等，被不法分子利用之後，遠程的車輛造成一些群體性的影響。另外，手機APP，手機上有藍牙，APP設計或者介面不嚴謹，可能出現批量控制用戶APP，可以隨意開走任何一輛車。另外車聯網在車上暴露大屏、智能駕駛艙等等，這些是數字化東西，數字化的東西多少有軟體的問題會被人利用。1月份德國的小孩才19歲，利用了特斯拉的第三方的軟體的漏洞同時控制不同國家的車輛。數字化是大量的軟體大量的應用，人設計的東西總有一些問題。

主持人：呂總，之前設計的科恩實驗室破解了特斯拉和寶馬，反響很大，為什麼做這樣的實驗？

呂一平：我們不是定義成「黑客」，我們定義為「白帽」，我們希望能改善各類產品和網路的安全性，為之努力的一群專業技術研究團隊。當時為什麼關注特斯拉和寶馬？我們在2016年看到了比較大的趨勢，汽車行業「四化」，對我們來講比較關心是網聯化和智能化，汽車聯網了，汽車的自動駕駛的能力，這和數字化結合程度非常高，當享受數字化福利的時候，肯定會面臨新技術引入帶來的風險。

汽車行業本身對安全非常關注的行業，那個安全叫「safety」，當時汽車行業更多關注safety的部分，對security部分理解不那麼強。Security能對safety造成的影響理解不是很充分，當時我們選了兩個比較有代表性的車企，一是原生數字化，即網聯、智能化、新能源化的特斯拉。另外是傳統的從互聯網非智能化到智能化的標桿，寶馬在全球保有量非常高，我們做了相應的研究。的確發現了網路安全問題，不僅對虛擬世界造成影響，對實際的行駛安全、人身安全，放大一點是公共安全。作為一個負責任的團隊，我們發現問題之後第一時間和特斯拉和寶馬做了相應的溝通，並且在沒有第三方參與情況下，全部將數據暴露給他們，他們修復之後一起聯合對外做發聲的工作，做發聲的工作目的是幫助行業更好地理解，在未來數字化的時代安全有重要的影響，也是讓它回歸到汽車行業對security的關注。

主持人：現階段網路安全技術處於什麼樣的水平？

呂一平：中國網路安全技術能力非常出色，我們可以代表國際領先水平。對汽車行業來講，汽車進入到數字化時代才開始逐步關注網路安全部分，所以起步相對晚一些。但我們看到很明顯的趨勢，即國內的各大OEM都在積極地布局網路安全的專業能力和專業團隊的建設，比如陳寧博士帶領的上汽實驗室，4年前成立起來有專職的安全的人員，也有專項的安全能力的建設，逐步形成了上汽進入比較相對安全網路體系，這是比較好的例子。國內其他OEM廠商也在實踐同樣的工作，專業團隊和專業能力建設在不斷地前進。

主持人：在已經有潛在風險存在的前提下，車企可以做哪些方案防禦外部的攻擊，尤其是來自惡意的攻擊。

陳寧：我現在在上汽帆一尚行，現在的防禦從雲管邊端一層層防下來，傳統雲驅動安全內容全部適用，不管從邊界的應用防火牆、APS到裡面的防護，再到探視感知，我們對車輛相關的服務做保護。通道方面，主要是從雲端到車端的通訊鏈路用加密方法進行加密，確保我們鏈路不會被截斷或者被中間人截取掉。同時對車之間相關傳輸的信息做加密，保證安全性和唯一性。

車上現在dirty端和clean端，前者是指暴露在外面，可以觸手可及的大屏，這些最明顯。在它投產之前不管做技術還是流程，設計方面從風險評估、安全設置、投產運營，對於產品的零件或者整車做一系列的測試研發，然後交付。交付之後有相關的防禦措施，比如網關或者IDPS等等，通過它將車輛相關的模塊或者相關的服務隔開，確保車輛在行使過程中，關鍵通信和關鍵指令不會被人惡意篡改。

主持人：具體什麼情況會用到安全網關，對車企研發來講是否剛需？

陳寧：隨著智能網聯化和電動化之後，網關已經是標准選配，相當於是一道防火牆，阻擋了相關請求。現在很難說硬體和軟體哪一項技術更重要，隨著零件集成度高了之後，對硬體晶元依賴層次更高，晶元越好，表示應用軟體的復雜度或者功能會越好。當然，從網關模塊的必要性來看不排除現在也有把網關做到相當重要的零部件，保證零件模塊之間也有防火牆，這是所謂預控的思路。

主持人：隨著我們對數據合規、安全要求越來越高，對車企來說是否意味著要更多投入？

陳寧：肯定要增加投入，因為國家立法，現在不是講人情，而是講法，肯定要增加投入。

呂一平：對，從我的角度來看，汽車行業是對安全關注度非常高的行業。在過去二三十年裡，車企在功能安全方面和研發的投入和體系建設非常完備，功能安全成為了汽車質量管理體系很重要的關注點。隨著這兩年數字化帶來網路安全風險和挑戰，這方面還是需要加強和加大投入。我個人希望網路安全逐步進入到汽車質量管理體系，成為它的一部分。在網路安全方面的投入更加成為研發投入的必要。

陳寧：這種投入可能並不是額外的投入。

呂一平：沒錯。

陳寧：就像security和safety，security引發了safety的問題，所以這些投入不是憑空多出來的投入，而是為了保證車輛質量投入必要的研發資金，從行業發展來說，這方面的投入必不可少。

主持人：剛剛兩位嘉賓的分享我們也意識到數據安全的重要性，從意識到重要性，到車企打造完善的網路安全體系我們大概要經歷一個什麼樣過程？

陳寧：這個過程很漫長，需要時間積累。對大部分汽車企業來說數字化是相對新的東西，就我前面提到，數字化有很多新的東西，也有很多風險，需要消化。具體到車上，汽車廠特別關注數據安全，但是我覺得數據安全只是大的安全里的一個內容，想做好數據安全要打好很多所謂的低階工作，比如雲上安全、技術架構安全，很多相關的網路安全建設先跟上去，比如雲上的邊界防護、安全的監測、網路安全的漏洞或者網路安全響應的能力，這些都需要時間打磨。技術完全落地，這其實和汽車的有些概念不太完全一樣，因為對汽車來說，比如汽車某一個功能可能做不好的情況下換一個零件，或者買一個方案測試下可以用。但網路安全本身和汽車所謂的功能安全有一點點不一樣，它的邊界相對模糊，沒有絕對的安全，也沒有絕對的攻不破的堡壘，這註定了需要很多時間去打磨和完善。現在汽車行業慢慢向網路安全轉，很多功能要求是為了safety服務，但security也要慢慢理解safety的東西，對於主機廠來說，到底造成了什麼樣的影響，對safety來說是比較抽象的東西，那麼需要具體化，比如影響到車輛駕駛有很多safety，如果影響了數據安全，可能和safety沒有關系，而完全和security掛鉤，所以融合需要時間。同時在技術方面也需要時間去匹配，比如騰訊等互聯網企業、安全企業也需要時間更好地了解車輛技術，車輛技術天生需要注重安全，有些內容可以重合，比如個人隱私方面可以高度重合。

除了技術因素之外很重要的是人的因素，中國現在網路安全的每年高校輸送畢業生大概是十來萬，但去年缺口是非常大，人才缺口越來越大，涉及到汽車網路安全的人才缺口更大。所以我們需要時間找到這樣的人，或者培養這樣的團隊，讓他們適應到環境中，貢獻自己，將更好的技術能力賦能上去。

同時，以前汽車賣出去之後，使命基本上結束了，除非維修或者維保，不再關注車輛本身。但是，電動化和網路化之後，車輛出去進入到一個新階段，稱之為車輛運營階段。因為要關注車輛的自動駕駛的狀態，關注用戶駕駛習慣或者用戶車輛的狀態，這些數據和狀態都需要專業的人，實時地提供所謂的監控或者服務或者異地響應，並不是買了一套工具，如果這么簡單的話找騰訊買一套工具擺在這里就萬事無憂了。但並不是如此，優秀的工具需要優秀的人才或者優秀的團隊使用，成熟的團隊人力因素很重要。

呂一平：剛才陳寧博士提到今天主要議題是如何做好數據安全底座，造堅固的城牆底座沒有做好的話，數據安全基本上是做不好的事情，的確需要周期。國家在出台安全合規性要求越來越快，能給車企應對的時間非常緊張。所以在這個情況下，怎麼樣能快速地將能力建立起來很重要，但目前看到一個挑戰是，對汽車行業來講，在數字化投入部分，在網路安全投入只有2%到3%左右，而對於金融行業經歷了二十年的IT能力建設，目前網路安全投入大概8%到10%。所以，投入加大可以加速能力建設。所以，我們非常建議汽車行業投入，要考慮到時間窗口並不太長，這是一個很大的挑戰和風險。

第二，關於人才能力建設和人才梯隊建設來看，我們看到這點，每年國家能夠通過高校體制培養出來的人才和行業真正需求有很大的差距，而且當出現嚴重失衡的情況下；人才有更大溢價能力，看到信息安全專業水平不斷地上來，這是供求關系失衡造成的問題。所以人才引入和培養是很大的過程，這是長周期的過程，但在市場上我們從外圍觀察，汽車行業傳統的新生代的體系是否可以支撐數字化時代下的需求。這是很大的挑戰，也是車企需要思考的問題，如何快速成為數字化公司，在數字化體系下對人才引入的政策更加靈活，人才薪酬待遇更加靈活，汽車行業在數字化時代所需要的新型人才和新型能力，這和投入相關，這個過程不會那麼快。所以這需要汽車行業思考的重點。

陳寧：逐步發展的速度不能滿足現在國家政策或者國家監管的要求了，因為從2016年「網安法」（《網路安全法》）發布之後，中間兩

⑽ 上汽集團/騰訊組建聯合實驗室 圍繞汽車網路安全展開合作

目前，上汽已經初步建立了包括遠場、近場、車載及車內四大類安全場景的智聯網聯汽車網路安全能力，積極樹立差異化的網路安全技術優勢。此次上汽與騰訊成立聯合實驗室，共同發力網路安全，是上汽集團和騰訊立足國家戰略、著眼產業發展的有力舉措，將有效保障智能網聯汽車用戶的個人隱私、數據安全。