车内异构网络安全防护

⑴ 网联汽车的信息交互系统面临着哪些安全威胁

随着时代的发展，网联汽车的通信、娱乐功能越来越丰富，而背后的信息交互系统所面临的安全威胁也越来越严重。我认为网联汽车的信息交互系统面临的安全威胁主要有以下四个方面

1.硬件安全威胁

据调查表明，车载信息交互系统自带的应用软件和市场上的网联汽车远程控制App普遍缺乏软件防护机制和安全保护机制。大部分车辆并未对未知应用软件的安装进行限制，甚至保留了浏览器的隐藏入口，这就导致黑客可以通过浏览器下载恶意软件，从而发起对车载信息交互系统的攻击。

而对于那些没有保护机制的远程控制App，攻击者可以通过逆向分析软件对这些App进行分析，可以查询到TSP的接口、参数信息。而那些采取了软件防护机制的远程控制App也存在防护强度不够的问题，具备一定黑客技术的攻击者还是可以分析出App中存储的密钥、接口等信息。

⑵ 工信部：加强车联网网络安全和数据安全工作

加强智能网联汽车安全防护，进一步落实保障车辆网络安全和安全漏洞管理责任。加强车联网网络安全防护，保障车联网通信安全并开展车联网安全监测预警。同时，做好车联网安全应急处置以及车联网网络安全防护定级备案。

在加强车联网服务平台安全防护方面，首先要加强平台网络安全管理，并且做好在线升级服务（OTA）安全和漏洞检测评估，并强化应用程序安全管理。加强数据安全保护层面，一要加强数据分类分级管理，其次需提升数据安全技术保障能力。与此同时，车企需要规范数据开发利用和共享使用，并强化数据出境安全管理。

为建设健全安全的标准体系，需加快编制车联网网络安全和数据安全标准体系建设指南。各相关企业、社会团体应制定高于国家标准或行业标准相关技术要求的企业标准、团体标准。

⑶ 谁为安全护航当智能网联汽车遭遇黑客

[汽车之家行业]?“今年以来，针对车联网企业的恶意攻击达到280余万次。”“假如20万辆汽车同时被黑客控制，车辆将变成攻击人类的武器，带来的灾难无法想象。”这并非危言耸听，在汽车智能网联功能越发强大的同时，汽车网络信息安全问题也逐渐浮出水面。

‘华为“进不来、拿不走、看不懂、改不了、瘫不成、赖不掉”目标’

国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司总经理助理兼整车事业部部长刘卫国给出政策层面的建议：第一，智能网联汽车的安全问题是系统性问题；第二，智能网联汽车的发展要上升到国家战略并且具有属地化，需要有中国特色的方案；第三，中国需要发展智能网联汽车共性的基础技术平台，为整个智能网联产业做支撑；第四，产品准入政策的制定不要过死，增强企对自身产品负责的意识。

编辑总结：

“新四化”背景下，汽车产业链正在加速深度合作步伐。车联网技术向着智能化、网联化方向演进，车载操作系统、新型汽车电子、车载通信、服务平台等产业链玩家正在加速融合，产业格局正在被重塑。在这样的产业格局下，我们的政策取向务必要优先考虑安全：人身与财产安全、网络安全、隐私及数据安全。这是一个“软件定义汽车”的时代，也是“安全定义汽车”的时代。（文/汽车之家李争光）

⑷ 工信部：车联网网络安全和数据安全标准体系建设指南发布

易车讯 近日，工业和信息化部印发《车联网网络安全和数据安全标准体系建设指南》，目标到2023年底，初步构建起车联网网络安全和数据安全标准体系。重点研究基础共性、终端与设施网络安全、网联通信安全、数据安全、应用服务安全、安全保障与支撑等标准，完成50项以上急需标准的研制。到2025年，形成较为完善的车联网网络安全和数据安全标准体系。完成100项以上标准的研制，提升标准对细分领域的覆盖程度，加强标准服务能力，提高标准应用水平，支撑车联网产业安全健康发展。

标准体系框架包括总体与基础共性、终端与设施网络安全、网联通信安全、数据安全、应用服务安全、安全保障与支撑等6个部分。在重点领域及方向，提出以下内容：

1、总体与基础共性标准

总体与基础共性标准是车联网网络安全和数据安全的总体性、通用性和指导性标准，包括术语和定义、总体架构、密码应用等3类标准。

术语和定义标准主要规范车联网网络安全和数据安全主要概念，为相关标准中的术语和定义提供依据支撑。

总体架构标准主要规范车联网网络安全总体架构要求，明确和界定防护对象、防护方法、防护机制，指导企业体系化开展网络安全防护工作。

密码应用标准主要规范车联网密码应用通用要求，明确数字证书格式、数字证书应用、设备密码应用等要求。

2、终端与设施网络安全标准终端与设施网络安全标准

主要规范车联网终端和基础设施等相关网络安全要求，包括车载设备网络安全、车端网络安全、路侧通信设备网络安全、网络设施与系统安全等4类标准。

车载设备网络安全标准主要规范智能网联汽车关键智能设备和组件的安全防护与检测要求，包括汽车网关、电子控制单元、车用安全芯片、车载计算平台等安全标准。

车端网络安全标准主要规范整车电子电气架构、总线架构、系统架构等安全防护与检测要求。

路侧通信设备网络安全标准主要规范联网路侧设备的安全防护与检测要求。网络设施与系统安全标准主要规范车联网网络设施与系统的安全防护与检测要求。

3、网联通信安全标准

网联通信安全标准主要规范车联网通信网络安全、身份认证等相关安全要求，包括通信安全、身份认证等2类标准。信安全标准主要规范蜂窝车联网（C-V2X），以及应用于车联网的蜂窝移动通信（4G/5G）、卫星通信、无线射频识别、车内无线局域网、蓝牙低能耗（BLE）紫蜂（Zigbee）、超宽带（UWB）等安全防护与检测要求。身份认证标准主要规范车联网数字身份认证相关的证书应用接口、证书管理系统、安全认证技术及测试方法、关键部件轻量级认证等技术要求。

4、数据安全标准

数据安全标准主要规范智能网联汽车、车联网平台、车载应用服务等数据安全和个人信息保护要求，句括通用要求、分类分级、出境安全、个人信息保护、应用数据安全等5类标准。通用要求标准主要规范车联网可采集和处理的数据类型、范围、质量、颗粒度等，包括数据最小化采集、数据安全存储、数据加密传输、数据安全共享等标准。分类分级标准主要规范车联网数据分类分级保护要求，制定数据分类分级的维度、方法、示例等标准，明确重要数据类型和安全保护要求。数据出境安全标准主要规范车联网行业依法依规落实数据出境安全要求，句括数据出境安全评估要点、评估方法等标准。个人信息保护标准主要规范车联网用户个人信息保护机制及相关技术要求，明确用户敏感数据和个人信息保护的场景、规则、技术方法，包括匿名化、去标识化、数据脱敏、异常行为识别等标准。应用数据安全标准主要规范车联网相关应用所开展的数据采集和处理使用等活动，包括车联网平台、网约车、车载应用程序等数据安全标准。

5、应用服务安全标准

应用服务安全标准主要规范车联网服务平台和应用程序的安全要求，以及典型业务应用服务场景下的安全要求，包括平台安全、应用程序安全和服务安全等3类标准。平台安全标准主要规范车联网信息服务平台、远程升级（OTA）服务平台、边缘计算平台、电动汽车远程信息服务与管理等安全防护与检测要求。应用程序安全标准主要规范车联网应用程序等安全防护与检测要求。服务安全标准主要规范车联网典型业务服务场景下的安全要求，包括汽车远程诊断、高级辅助驾驶、车路协同等服务安全要求。

6、安全保障与支撑标准

安全保障与支撑标准主要规范车联网网络安全管理与支撑相关的安全要求，包括风险评估、安全监测与应急管理和安全能力评估等3类标准。风险评估标准主要规范车联网网络安全风险分类与安全等级划分要求，明确安全风险评估流程和方法，提出车联网服务平台、整车网络安全风险评估规范等相关要求。安全监测与应急管理标准主要规范车联网网络安全监测、数据安全监测、应急管理、网络安全漏洞分类分级、安全事件追踪溯源等相关要求，以及安全管理接口、车联网卡实名登记、车联网业务递交网关（HI）接口等相关规范。安全能力评估标准主要规范车联网服务平台运营企业、智能网联汽车生产企业、基础电信企业等安全防护措施部署安全服务实施，提出网络安全成熟度模型、数据安全成熟度模型、安全能力成熟度评价准则、评估实施方法、机构能力认定、道路车辆信息安全工程等相关要求。

⑸ 互联网造车热潮下 安全防护冷思考不可少

智能驾驶 汽车 的核心竞争力是云计算、物联网、5G、大数据、AI等一系列 科技 与 汽车 驾驶的有效结合，这是智能 汽车 技术竞争力的关键，直接影响消费体验。

6月中旬，小米公司官网开始陆续推出关于自动驾驶的各类职位，寂静了一阵子的互联网造车话题再起。

从5月11日360集团创始人、董事长周鸿祎宣布领投哪咤 汽车 D轮融资，热闹非凡的智能驾驶赛道度过一段平静的日子，没有新的入场者讲述“造车故事”。

虽然发展路径和各自优势不同，产品体验和商业逻辑也各有差异，但传统车企、跨界巨头和以互联网 科技 公司领衔的造车新势力前赴后继抬起的中国智能驾驶 汽车 产业链正日渐成熟。

但是，已进场的未必能笑到最后，获得市场话语权要有所创新，智能驾驶安全上路还要付出诸多努力。

不要被造车泡沫吓退

随着蔚来、小鹏、理想“造车三兄弟”相继站稳脚跟，人们对互联网造车的质疑越来越多地转向了鼓励，却未减轻对造车泡沫的担忧。

造车热潮中，游侠、拜腾、赛麟等行业探路者折戟沉沙，留下的荒废园区与半成品厂房虽然刺眼，却让智能 汽车 理念在公众心中得以普及。

“我们大家都应该相信市场的力量，一窝蜂冲进来没关系，最后老百姓会用事实来投票，投出最终的胜出者。”在周鸿祎看来，泡沫显然是存在的，但没有泡沫就没有企业创新的动力和资本，更没有人才的涌入。

2000年前后，那场互联网泡沫后的 科技 产业涅槃为周鸿祎这套理论提供了支撑。

和现今上市就意味着造富神话不同，当新浪、搜狐、网易等中国互联网企业相继登陆纳斯达克时，美国互联网泡沫的破裂让中国的互联网企业遭遇严重的生存危机。

挤碎泡沫后，全球互联网产业迎来了一次深度行业洗牌，苹果、谷歌、亚马逊等互联网 科技 巨头公司崛起，国内也建立了以网络、阿里巴巴、腾讯等为代表的互联网生态，全行业进入蓬勃向上的创新周期。

除了新的购车消费群体对互联网营销与服务模式并不排斥，互联网造车新势力不断崛起的根本原因，是智能驾驶 汽车 需要强大的数字化技术支撑。

汽车 行业资深媒体人陈小兵说：“智能驾驶 汽车 的核心竞争力是云计算、物联网、5G、大数据、AI等一系列 科技 与 汽车 驾驶的有效结合，这是智能 汽车 技术竞争力的关键，直接影响消费体验。”

在周鸿祎看来，如果没有互联网的帮助，造车行业只是按照传统造车的思路，把发动机换成了电动机，把油箱换成了电池，只是在传统基础上改良，不可能成为一个颠覆式的创新。

周鸿祎认为，IT产业在过去十几年的所有准备都可能在智能驾驶 汽车 产业链中爆发。

虽然造车赛道已经略显拥挤，周鸿祎认为参与造车的公司还是太少，智能驾驶 汽车 领域需要足够的竞争与创新，才能让普通用户也享受到高端车才有的驾驶体验。

全世界到底能够容得下多少家车厂还需要市场检验，但可以肯定的是，一旦入局，就意味着浴血激战。

企业跨界造车殊途同归

如果把互联网造车简单分类，有网络、小米这样的独立造车派，也有华为、腾讯、阿里等以向传统车企技术输出为主要特征的联手派。

周鸿祎的选择可以归纳为后者，他选择了一直活在互联网造车光环下被网民忽视的哪咤 汽车 ，周鸿祎将其称为“基因互补”。

无论是亲自躬身下场还是组队合作，技术创新上的进步依然是网上最热的“梗”。

6月17日，网络Apollo携手ARCFOX极狐发布新一代量产共享无人车Apollo Moon，双方预计，未来3年将落地1000台共享无人车。

值得注意的是，作为一款可规模化运营的无人车，Apollo Moon成本为48万元，仅为行业L4级自动驾驶车型平均成本的三分之一，为共享无人车真正走向大规模商业提供了更大的可能。

事实上，赋能互联网理念，拓展智能生态，增加用户数量及黏度，是企业跨界造车的核心商业模式。无论选择哪条路径，几乎所有造车者都要背负巨额的成本压力，更要顺应新的创新方向。

预计到2025年，中国的智能 汽车 渗透率达82%，数量将达到2800万辆；到2030年，渗透率将达到95%，约为3800万辆。

海量的数字意味着人与人、人与路、人与车、人与平台将建立起全方位的联系。当一切皆可编程，万物皆可互联，数据驱动业务成为 汽车 行业创新的主要特征，坊间“传统车企正在沦为华为等企业的计算机外设”的议论也就有了道理。

当造车新势力借力传统车企的供应链与造车技术及 科技 手段不断丰富 汽车 功能，迥异于传统 汽车 的驾驶体验便成为他们吸引消费者的利器。

不仅如此，360打出的“ 科技 平权”大旗，提出“为人民造车”，为没有买第一辆车的消费者造车的构想也有望因技术的更多应用而成为现实。

周鸿祎认为，过去只有上百万的豪车才会有这么多的IT能力，互联网造车可以让普通老百姓一样能够享受这些智能座舱和智能驾驶能力。

个人生物特征信息安全至关重要

当 汽车 由人操控的交通工具升级为同电脑、手机一样的智能工具，一旦受到网络袭击，后果不堪设想。

周鸿祎认为，只要和外部有联系，漏洞永远会有，所以智能 汽车 网络安全模拟攻击测试和 汽车 碰撞测试一样重要。

除了加强车辆安全防护技术，立法加强个人信息和重要数据保护，规范 汽车 数据处理的呼声也很高， 汽车 行业及用户信息安全需要一个全方位安全屏障。

国家互联网信息办公室会同有关部门起草的《 汽车 数据安全管理若干规定（征求意见稿）》，首次明确 汽车 相关的重要数据范围、首次提出数据处理报告义务等。

清华大学车辆与运载学院首任院长杨殿阁在接受媒体采访时介绍，该管理文件对智能 汽车 的研发、设计、制造、使用、管理各环节所涉及到的数据收集、传输、存储、管理、使用、转让等方面都进行了规定。

杨殿阁表示，此前，我国有关智能 汽车 数据的管理基本属于空白。企业可以在该管理规定指导下开展智能 汽车 相关技术的研发，对我国智能 汽车 产业的 健康 发展非常有帮助。

从用户的角度看，因智能手机与用户深度捆绑而引发的消费者安全感缺失已被带入智能出行领域，用户信息搜集与泄露间的矛盾无法回避。

该管理规定的第十条提出，仅当为了方便用户使用、增加车辆电子和信息系统安全性等目的，方可收集驾驶人指纹、声纹、人脸、心律等生物特征数据，同时应当提供生物特征的替代方式。

杨殿阁指出，这是在提醒车企，智能 汽车 功能的研发尽量少使用用户个人生物状态信息，这类信息非常敏感且重要。

智能 汽车 很多功能的实现离不开个人生物特征信息，只有收集了这些信息才能更好地实现智能驾驶功能。

杨殿阁强调，用户完全有权力拒绝使用这些功能、不提供这些信息。也就是说，用户可以不提供这类信息，但车企必须提供相应的服务。

谈起该管理规定，陈小兵认为它切实关照到了消费者所需。比如，车企在相关功能的设置和数据采集中，要让用户实时了解个人数据正在被采集，并且可以随时用最简单方便的方式关掉。

和智能手机不同，智能 汽车 在行驶中会实时采集道路环境数据。因此，在个人信息安全外，智能驾驶 汽车 有可能引发的 社会 安全问题不容忽视，就此，该管理规定在相关章节提出了数据本地化的要求。

⑹ 智能网联汽车有风险85%关键部件存网络安全漏洞

[汽车之家行业]?随着车联网的蓬勃发展，网络安全已成为一个不可忽视的问题。9月5日，在2020泰达论坛期间，工业和信息化部网络安全管理局局长赵志国在发言时指出，与车联网蓬勃发展，网联化、智能化加速深化相比，车联网网络安全仍处于探索起步阶段，对相关安全本质特点和规律的认识还需进一步深化。

为了解决行业关注的问题，提升智能网联汽车总体信息安全保障能力，9月4日，中国汽车技术研究中心有限公司牵头，联合汽车企业、科研机构等16家企事业单位共同建设的汽车行业车联网网络信任支撑平台正式上线。平台主要应用数字证书、国产密码算法技术，为车联网V2X通信提供安全证书签发、统一身份认证、安全消息加密多方面的服务。

中国汽车行业车联网网络信任支撑平台作为汽车行业首个CA服务中心，已完成网络信任平台根节点基础设施的建设及生产系统的部署、测试，实现了多行业、多地域、多车型、多场景的网络信任应用，平台上线后将实现多行业、多企业智能汽车的网络身份互信互认。（文/汽车之家肖莹）

⑺ 为辰信安：为智能汽车网络安全保驾护航

在智能汽车领域 近 期陆续举办的世界智能驾驶挑战赛暨智能网联汽车产品与认证技术国际高峰论坛、第二届中国国际汽车以太网峰会、第八届国际智能网联汽车技术年会和SAE2021国际汽车安全与测试大会一系列活动中，“网络安全”成为了普遍关注的话题。

方滨兴院士在世界智能驾驶挑战赛暨智能网联汽车产品与认证技术国际高峰论坛做主旨报告

作为专注于智能汽车网络安全的专业公司，为辰信安在上述会议中分别就智能汽车网络安全防护、网络安全测试工具、汽车靶场等方面的内容进行了技术交流与产品展示，受到业界广泛关注。同时，为辰信安承研的汽车靶场也在2021CVVD首届车联网漏洞挖掘赛中得到应用，成为大赛的特别技术支撑单位。此外，为辰信安还参加了中国信息通信研究院车联网安全成果发布暨车联网网络安全专班第三次工作组公开会议，就OTA升级方面的网络安全问题进行了探讨。

随着行业标准、法规和准入要求的陆续推出，智能汽车网络安全进入快速发展的新阶段，网络安全测试也面临着新的要求。即将发布的ISO21434，在验证与确认阶段都明确了对网络安全测试的需求；WP29在2021年1月发布的智能汽车网络安全法规，批准机构和OEM厂商都需要对具体的车辆开展网络安全测试工作。此外，2021年4月，工信部开始公开征求对《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南（试行）》（征求意见稿）的意见。其中也明确了对车辆网络安全测试的七条要求。

第八届国际智能网联汽车技术年会

为辰信安推出的智能汽车网络安全测试工具deCORE TSTR能够全面满足现有标准、法规和准入关于网络安全测试的要求，能够有效支持符合 性 测试和渗透测试，覆盖零部件、网络通信、关键业务、整车、路边单元、充电桩、手机App和后端 平 台等方面 的 测试对象，可用于检测机构、OEM厂商、各种示范区/先导区、高校等建立智能汽车网络安全测评实验室。

deCORE TSTR可面向检测机构、OEM厂商、示范区/先导区、高校等建立汽车网络安全测评实验室

deCORE TSTR拥有实现标准符合 性 测试的全系列工作。结合GB17691-2018（重型柴油车污染物排放限值及测量方法）的实施，deCORE TSTR所包含的相关网络安全测试工具已经在各个检测机构得到实际应用，为标准实施提供了保障。此外，也拥有满足整车网络安全和OTA测试需求的工具体系，满足即将出台的相关国标在网络安全方面的测试要求。

此外，deCORE TSTR还可与网络靶场系统结合，全面提升网络安全测试的效率、模式，形成完善的护车体系。截至目前，汽车靶场已经在首届智能汽车网络安全 竞技 大赛和2021CVVD首届车联网漏洞挖掘赛等赛事中得到重要应用，在面向智能汽车的攻防演练、众测与人才培养中体现了无可比拟的发展优势。

2021CVVD首届车联网漏洞挖掘赛基于汽车靶场开展竞赛活动

为辰信安的工具体系内容完备、成熟可靠，得到大量实际应用。同时，综合安全咨询、渗透测试，以及网络安全防护方案等方面的综合能力，为辰信安提供的测试工具优势明显，在满足法规、标准、准入要求，以及渗透测试和人才培养等方面具有广阔的应用前景。

智能汽车网络安全已经受到业界的高度重视。从 政府 监管、行业评价到智能汽车相关产业链，都迫切需要建立完善的网络安全测试体系，在满足标准、法规与准入等方面要求的同时，提升智能汽车防护水 平 ，抵御黑客攻击，为软件定义汽车保驾护航。 @2019

⑻ 车辆内、外的防护措施主要有哪些

车内四件套，车外三件套。

⑼ 万字干货|新规下，车企如何建设数据安全体系

随着智能网联化、数字化发展，汽车数据安全和网络风险防范成为行业密切关注的难题。

汽车传统的物理边界被打破，出现了大量的云上服务，比如车联网、自动驾驶技术、OTA等等，相应的，汽车产生的数据也越来越多。相关数据显示，一辆智能网联汽车每天大概会产生 10TB 的数据，这些数据包含驾驶人员的出行轨迹、驾乘习惯、车内语音图像等个人信息，也包含车辆实时收集到的地图数据等。

随着《个人信息保护法》、《汽车数据安全管理若干规定(试行)》的颁布实施，对数据的合规分类收集和使用提出了更为严格的要求。同时，也有汽车品牌近来遭受到网络黑客攻击，造成不小的损失和安全风险。如何平衡数据使用的合规与高效，并在全面上云的背景下构筑扎实的安全防线，成为整个行业密切关注的话题和迫切需要解决的难题。

此此背景下，腾讯智慧出行与汽车之心联合策划了“行者有云”系列沙龙第二期——《车企上云，如何构筑云上安全防线？》，聚焦汽车数据的合规使用和安全防范问题，加速车企构建在数据网络安全领域的竞争力。

本期沙龙邀请到上海帆一尚行科技有限公司网络安全总监、上汽腾讯网络安全联合实验室负责人陈宁，腾讯安全策略发展中心总经理吕一平，共同探讨车企数据安全防护建设和未来趋势发展并发表了独到精辟的见解。

以下为沙龙对话实录：

主持人：大家好！欢迎收看“行者有云”系列沙龙，本期我们讨论的话题是“车企数据上云，如何构筑云上安全防线”，我们将围绕数据安全和风险防御问题讨论。车企在系列新规背景下，将采用怎样的新手段、新模式来保证数据的合理开发利用，并有效防范潜在风险。非常有幸我们请到了两位嘉宾和我们一起分享讨论。一位是上海帆一尚行科技有限公司网络安全总监、上汽腾讯网络安全实验室联合负责人陈宁；另一位是腾讯安全策略发展中心总经理吕一平。

在智能化网联化大变革下，一辆汽车在使用过程中产生的数据越来越多，随着《个人信息保护法》和《汽车数据安全管理若干规定（试行）》颁布实施，企业在使用处理数据的时候，要遵守哪些行为准则？

陈宁：在《个网法》讲得比较细致针对《个人信息保护法》有8类处理原则，大概总结：

第一，对于用户个人信息数据的授权，信息处理，告诉用户要收集个人信息，个人隐私数据要进行处理。

第二，处理过程中要注意处理流程，要保护和保密。

第三，数据收集，要符合相关的规定。对于汽车来说，有《汽车数据安全管理若干规定（试行）》，定得比较明确，这和《个网法》有相互呼应的关系，上面有《数据安全法》，以此为由展开。

吕一平：还有一点，去年下半年国家集中出台了比如《个人隐私信息保护》，及《数据安全法》等法律法规。同时面向汽车行业，汽车行业本身属于关键信息基础设施行业，针对“关基”（关键信息基础）行业也有一些相应的针对基础安全和数据安全的要求。所以，这也是需要汽车行业各位同仁需要考虑的问题。

主持人：如果针对整个汽车数据来说，我们有什么样的分类界定？

陈宁：现在最关键的第一步是，汽车数据不可避免要收集。汽车联网以后，很多服务云化后，为了对汽车的一些服务以及汽车这状态甚至说自动驾驶，这天然需要搜集很多数据，所以说数据搜集是不可避免的。现在我们觉得对于汽车数据搜集，首先真正的明确怎样服务搜集数据，如果说要做自动驾驶相关的，那么最少应该搜集什么样的数据，尽可能的还是少搜。不要说不做分类，不做区分一概搜集上来后面处理，这是不合法不合情的，这是第一个按照服务的细分来分。第二，数据的共享和流动，这也是很重要的因素，现在很多服务在云上之后，不仅是主机厂要收集数据，很多合作伙伴，比如车上应用需要第三方的数据，我们要把数据给他，数据在流通的过程中以什么样的合法合规方式流通，以及我如何对它授权，如何对它约束，这要处理好。

最后，敏感数据的收集，现在汽车厂有大量的传感器、摄像头，对于用户的面部轮廓，关键设施和关键单位的识别、存储，是否要做相关的模糊化处理或透明处理，这也比较关键。

吕一平：我主要做补充，从汽车行业数据来讲，不仅要保护数据，要脱敏，尽量按照服务手续收集数据。基于很大的前提是，收集数据时要进行分类分型，针对不同的类型利用手段去保护数据。汽车行业有几大数据比较重要：

1、汽车研发过程中的车辆状态，这些数据传统一直做收集，这方面更多是车企自用，甚至从数据保护角度来讲是比较容易实现的，因为汽车公司内部流转数据。

2、和用户相关的隐私数据，国家有明确的法律法规要做到保护和保密。针对不同的使用场景我们应该如何给到数据，需要通过分类分级的方法做明确的界定，并有对应的使用要求和规则。

3、从技术进入到其他行业带来新的需求，比如传感器受地理位置数据，高清地图数据，这是相当敏感的数据领域，这会涉及到国家安全部分，车企需要非常关注这类问题。去年国家重点关注了一家海外车企这方面的问题，所以这也值得汽车行业重点关注的信息。

主持人：随着一系列的新规的出台，从车企角度来讲，在主动防范上有哪些变化？

陈宁：有很多，结合各方数据安全规定，首先，按照上位法《网安法》来讲车企相关车辆应用服务，肯定要通过等保测评。第二，通过等保，配套相关的网络安全或者数据安全，配套的防范措施和防范的管理体系建立起来。第三，提出明确要求，用户上车默认情况不收集数据。如果要收集数据要告诉用户，清晰地告诉用户要收集一些数据，且收集哪些数据。第四，在收集数据状态中让用户知道我们正在收集你的数据，用户有地方说不希望收集数据，屏蔽它。第五，尽量在车里将敏感的数据轮廓化和清晰化去掉，模糊化。尽量不要通过数据清楚地定义出一个人，这样方便处理。

再往后，数据共享方面，该企业一开始只做商业合作，后面可能有一些约束，同时很重要的是按照《数据安全法》和汽车相关规定，每年12月25日左右要上报数据安全报告。中国汽车品牌开始向海外发展，根据规定要求要对相关的监管部门进行报备，并且在企业数据安全方面写清楚，今年发生过几次数据向境外输出，以及经过相关评审，这些情况要说清楚。企业不仅仅是义务合规，还要满足国家战略需要。

主持人：在上述规定的使用数据和国家安全的前提下，数据如何反哺研发，开发相应的车联网服务？

陈宁：这挑战很大。

主持人：要实现两者的平衡？

陈宁：对，基于我服务的内容收集相关数据，这是做到平衡的关键。如果只是判断车的自动驾驶，只收一些和路况相关的信息，就不要收多余的信息，尽量精简收集内容，比如只是采集一些路边的图象，车内的信息就不要收。现在有汽车保险，主要是根据用户的驾驶习惯收集车辆数据，收集一般驾驶者的驾驶习惯就不要收集个人信息，这样才能合法合情，又能反哺到业务。

第二，做分析时，流通方面尽量做到应用和数据分开，举个典型的例子，现在自动驾驶数据的安全屋，可能确实采集了很多数据，经过合理处理之后放在数据模型箱里，我们做的事情是将计算模型放进去，用数据计算完之后最后拿出来是模型计算结果或者是模型存储的算法，而不是数据本身，这不合理。在模型足够成熟之后，这些数据可能销毁掉或者撤掉，这可以比较好达成平衡。这需要付出很多努力。

吕一平：我们在去年国家出台一系列数据安全相关规定时我们非常关注，因为互联网有大量数据，很多互联网业务都在线上。我们自己在推进数据安全保护方面做了很完整的展开，从产品的设计上，比如数据收集的最小化，包括用户知情角度，数据使用需要用户充分知悉并且充分授权，然后才能进行相应使用。

另外，应用和数据相应分离，腾讯在《数据安全法》出台前两三年已经做这方面的工作。特别是在不应该使用不合理数据提供下如何规避掉，我们在内部进行了工作。腾讯可以给汽车行业做一些交流和传递的工作，帮助行业更好地理解如何做数据安全建立。

主持人：对于外资或者合资车企来说，《个人信息保护法》和《汽车数据安全管理若干规定（试行）》相关规定对他们的影响是否更大？

陈宁：相对会大一点，但大体上差不多。首先是对于敏感信息的定义，对外资企业来说风险一样。另外，用户的存储、流动也是一样。对于外企挑战最大的是数据不能出境，最大变化是跨境的问题。由于《个人信息保护法》和数据安全定义上，外资也要跟随国家相关规定，可能要对自己做出规范。但大方向比较好，主要是促进问题。

主持人：腾讯和外资车企在这些领域是否有一些合作？

吕一平：其实外资车企面临，在中国市场如何满足国家合规性要求和规定，现在有一些海外业务在推进。不管欧洲还是美国地区，相应的个人信息隐私保护和合规，及数据使用的要求可能都有相应的要求。所以在欧洲和美国，中国企业属于外资，其实大家遇到的挑战一样。对于车企来讲，不管是合资还是外资品牌，都要考虑如何满足本地的个人隐私保护和数据安全合规使用的要求，这其实是基本需要做到的工作。

从腾讯角度来讲，腾讯在汽车行业定位一直是数字化助手的角色。我们不仅和合资和外资的车企，和上汽也在数据安全方面有很多交流，我们一起研究如何将数据安全保护的工作做好。相对来讲，这个领域比较新，比如网络安全、基础的安全建设方面，中国已经经历了几十年的发展和建设，但数据安全对大家来说是一个新课题。随着车企联网和相应技术不断落地的情况下，数据量会非常大，而且数据的集中度也不一定这么高。如何将数据安全保护工作做好是很有挑战的课题。先要从汽车数据的分类分级开始，以此作为基础再去延伸，根据不同级别和类别的数据进行相应保护措施，对应有技术的部分。

陈宁：关键是立法，以前没有明确上位法，2016年有上位法出来之后，车企必须要符合法律。

主持人：除了数据合规收集和处理，也不能忽略的是汽车智能度越高，面临潜在被攻击的风险也越来越高，我们也出现过车子被攻击的案例。这样的场景在汽车中，是真的能实现的吗？在车联网中真的会有这样的风险吗？

陈宁：汽车传统的物理边界被打破了，大量的云上服务，大家可以用手机跟车进行互动。汽车拥抱了数字化，但拥抱了数字化的福利和变革也拥抱了数字化的风险，最典型的是云上服务，比如远程车控、OTA等等，被不法分子利用之后，远程的车辆造成一些群体性的影响。另外，手机APP，手机上有蓝牙，APP设计或者接口不严谨，可能出现批量控制用户APP，可以随意开走任何一辆车。另外车联网在车上暴露大屏、智能驾驶舱等等，这些是数字化东西，数字化的东西多少有软件的问题会被人利用。1月份德国的小孩才19岁，利用了特斯拉的第三方的软件的漏洞同时控制不同国家的车辆。数字化是大量的软件大量的应用，人设计的东西总有一些问题。

主持人：吕总，之前设计的科恩实验室破解了特斯拉和宝马，反响很大，为什么做这样的实验？

吕一平：我们不是定义成“黑客”，我们定义为“白帽”，我们希望能改善各类产品和网络的安全性，为之努力的一群专业技术研究团队。当时为什么关注特斯拉和宝马？我们在2016年看到了比较大的趋势，汽车行业“四化”，对我们来讲比较关心是网联化和智能化，汽车联网了，汽车的自动驾驶的能力，这和数字化结合程度非常高，当享受数字化福利的时候，肯定会面临新技术引入带来的风险。

汽车行业本身对安全非常关注的行业，那个安全叫“safety”，当时汽车行业更多关注safety的部分，对security部分理解不那么强。Security能对safety造成的影响理解不是很充分，当时我们选了两个比较有代表性的车企，一是原生数字化，即网联、智能化、新能源化的特斯拉。另外是传统的从互联网非智能化到智能化的标杆，宝马在全球保有量非常高，我们做了相应的研究。的确发现了网络安全问题，不仅对虚拟世界造成影响，对实际的行驶安全、人身安全，放大一点是公共安全。作为一个负责任的团队，我们发现问题之后第一时间和特斯拉和宝马做了相应的沟通，并且在没有第三方参与情况下，全部将数据暴露给他们，他们修复之后一起联合对外做发声的工作，做发声的工作目的是帮助行业更好地理解，在未来数字化的时代安全有重要的影响，也是让它回归到汽车行业对security的关注。

主持人：现阶段网络安全技术处于什么样的水平？

吕一平：中国网络安全技术能力非常出色，我们可以代表国际领先水平。对汽车行业来讲，汽车进入到数字化时代才开始逐步关注网络安全部分，所以起步相对晚一些。但我们看到很明显的趋势，即国内的各大OEM都在积极地布局网络安全的专业能力和专业团队的建设，比如陈宁博士带领的上汽实验室，4年前成立起来有专职的安全的人员，也有专项的安全能力的建设，逐步形成了上汽进入比较相对安全网络体系，这是比较好的例子。国内其他OEM厂商也在实践同样的工作，专业团队和专业能力建设在不断地前进。

主持人：在已经有潜在风险存在的前提下，车企可以做哪些方案防御外部的攻击，尤其是来自恶意的攻击。

陈宁：我现在在上汽帆一尚行，现在的防御从云管边端一层层防下来，传统云驱动安全内容全部适用，不管从边界的应用防火墙、APS到里面的防护，再到探视感知，我们对车辆相关的服务做保护。通道方面，主要是从云端到车端的通讯链路用加密方法进行加密，确保我们链路不会被截断或者被中间人截取掉。同时对车之间相关传输的信息做加密，保证安全性和唯一性。

车上现在dirty端和clean端，前者是指暴露在外面，可以触手可及的大屏，这些最明显。在它投产之前不管做技术还是流程，设计方面从风险评估、安全设置、投产运营，对于产品的零件或者整车做一系列的测试研发，然后交付。交付之后有相关的防御措施，比如网关或者IDPS等等，通过它将车辆相关的模块或者相关的服务隔开，确保车辆在行使过程中，关键通信和关键指令不会被人恶意篡改。

主持人：具体什么情况会用到安全网关，对车企研发来讲是否刚需？

陈宁：随着智能网联化和电动化之后，网关已经是标准选配，相当于是一道防火墙，阻挡了相关请求。现在很难说硬件和软件哪一项技术更重要，随着零件集成度高了之后，对硬件芯片依赖层次更高，芯片越好，表示应用软件的复杂度或者功能会越好。当然，从网关模块的必要性来看不排除现在也有把网关做到相当重要的零部件，保证零件模块之间也有防火墙，这是所谓预控的思路。

主持人：随着我们对数据合规、安全要求越来越高，对车企来说是否意味着要更多投入？

陈宁：肯定要增加投入，因为国家立法，现在不是讲人情，而是讲法，肯定要增加投入。

吕一平：对，从我的角度来看，汽车行业是对安全关注度非常高的行业。在过去二三十年里，车企在功能安全方面和研发的投入和体系建设非常完备，功能安全成为了汽车质量管理体系很重要的关注点。随着这两年数字化带来网络安全风险和挑战，这方面还是需要加强和加大投入。我个人希望网络安全逐步进入到汽车质量管理体系，成为它的一部分。在网络安全方面的投入更加成为研发投入的必要。

陈宁：这种投入可能并不是额外的投入。

吕一平：没错。

陈宁：就像security和safety，security引发了safety的问题，所以这些投入不是凭空多出来的投入，而是为了保证车辆质量投入必要的研发资金，从行业发展来说，这方面的投入必不可少。

主持人：刚刚两位嘉宾的分享我们也意识到数据安全的重要性，从意识到重要性，到车企打造完善的网络安全体系我们大概要经历一个什么样过程？

陈宁：这个过程很漫长，需要时间积累。对大部分汽车企业来说数字化是相对新的东西，就我前面提到，数字化有很多新的东西，也有很多风险，需要消化。具体到车上，汽车厂特别关注数据安全，但是我觉得数据安全只是大的安全里的一个内容，想做好数据安全要打好很多所谓的低阶工作，比如云上安全、技术架构安全，很多相关的网络安全建设先跟上去，比如云上的边界防护、安全的监测、网络安全的漏洞或者网络安全响应的能力，这些都需要时间打磨。技术完全落地，这其实和汽车的有些概念不太完全一样，因为对汽车来说，比如汽车某一个功能可能做不好的情况下换一个零件，或者买一个方案测试下可以用。但网络安全本身和汽车所谓的功能安全有一点点不一样，它的边界相对模糊，没有绝对的安全，也没有绝对的攻不破的堡垒，这注定了需要很多时间去打磨和完善。现在汽车行业慢慢向网络安全转，很多功能要求是为了safety服务，但security也要慢慢理解safety的东西，对于主机厂来说，到底造成了什么样的影响，对safety来说是比较抽象的东西，那么需要具体化，比如影响到车辆驾驶有很多safety，如果影响了数据安全，可能和safety没有关系，而完全和security挂钩，所以融合需要时间。同时在技术方面也需要时间去匹配，比如腾讯等互联网企业、安全企业也需要时间更好地了解车辆技术，车辆技术天生需要注重安全，有些内容可以重合，比如个人隐私方面可以高度重合。

除了技术因素之外很重要的是人的因素，中国现在网络安全的每年高校输送毕业生大概是十来万，但去年缺口是非常大，人才缺口越来越大，涉及到汽车网络安全的人才缺口更大。所以我们需要时间找到这样的人，或者培养这样的团队，让他们适应到环境中，贡献自己，将更好的技术能力赋能上去。

同时，以前汽车卖出去之后，使命基本上结束了，除非维修或者维保，不再关注车辆本身。但是，电动化和网络化之后，车辆出去进入到一个新阶段，称之为车辆运营阶段。因为要关注车辆的自动驾驶的状态，关注用户驾驶习惯或者用户车辆的状态，这些数据和状态都需要专业的人，实时地提供所谓的监控或者服务或者异地响应，并不是买了一套工具，如果这么简单的话找腾讯买一套工具摆在这里就万事无忧了。但并不是如此，优秀的工具需要优秀的人才或者优秀的团队使用，成熟的团队人力因素很重要。

吕一平：刚才陈宁博士提到今天主要议题是如何做好数据安全底座，造坚固的城墙底座没有做好的话，数据安全基本上是做不好的事情，的确需要周期。国家在出台安全合规性要求越来越快，能给车企应对的时间非常紧张。所以在这个情况下，怎么样能快速地将能力建立起来很重要，但目前看到一个挑战是，对汽车行业来讲，在数字化投入部分，在网络安全投入只有2%到3%左右，而对于金融行业经历了二十年的IT能力建设，目前网络安全投入大概8%到10%。所以，投入加大可以加速能力建设。所以，我们非常建议汽车行业投入，要考虑到时间窗口并不太长，这是一个很大的挑战和风险。

第二，关于人才能力建设和人才梯队建设来看，我们看到这点，每年国家能够通过高校体制培养出来的人才和行业真正需求有很大的差距，而且当出现严重失衡的情况下；人才有更大溢价能力，看到信息安全专业水平不断地上来，这是供求关系失衡造成的问题。所以人才引入和培养是很大的过程，这是长周期的过程，但在市场上我们从外围观察，汽车行业传统的新生代的体系是否可以支撑数字化时代下的需求。这是很大的挑战，也是车企需要思考的问题，如何快速成为数字化公司，在数字化体系下对人才引入的政策更加灵活，人才薪酬待遇更加灵活，汽车行业在数字化时代所需要的新型人才和新型能力，这和投入相关，这个过程不会那么快。所以这需要汽车行业思考的重点。

陈宁：逐步发展的速度不能满足现在国家政策或者国家监管的要求了，因为从2016年“网安法”（《网络安全法》）发布之后，中间两

⑽ 上汽集团/腾讯组建联合实验室 围绕汽车网络安全展开合作

目前，上汽已经初步建立了包括远场、近场、车载及车内四大类安全场景的智联网联汽车网络安全能力，积极树立差异化的网络安全技术优势。此次上汽与腾讯成立联合实验室，共同发力网络安全，是上汽集团和腾讯立足国家战略、着眼产业发展的有力举措，将有效保障智能网联汽车用户的个人隐私、数据安全。