高引文章推荐:自动驾驶车辆的网络安全——威胁、挑战与未来应对方向 | MDPI Electronics

来自波兰什切青海洋大学、波兰生物信息学与数据科学学会等机构的研究团队，系统梳理了当前自动驾驶车辆 (AVs) 面临的网络安全核心威胁，分析了现有防护措施的局限性，并提出了未来技术与政策协同的应对路径。本文将从研究背景、研究过程与核心内容、研究结论三方面，解读这篇聚焦自动驾驶安全关键议题的综述成果，为行业研究者、车企技术人员及政策制定者提供参考。

随着自动驾驶技术从L2级辅助驾驶向L4级完全自动驾驶演进，车辆对先进电子设备、实时网络连接与人工智能算法的依赖程度显著提升。这种“高度智能化 + 深度互联化”的特性，在带来安全、效率与便利性提升的同时，也为网络安全风险埋下隐患：

• 安全层面：控制系统遭远程入侵，可能导致转向、制动失效，引发事故；

• 隐私层面：车辆收集的定位、驾驶习惯等敏感数据泄露，侵犯用户权益；

• 产业层面：重大网络安全事件会削弱公众信任，延缓技术落地。

当前行业存在“重功能开发、轻安全防护”倾向：车辆系统复杂性扩大攻击面，且缺乏统一安全标准，防护措施参差不齐。本研究通过构建“威胁-防护-挑战-展望”框架，填补行业认知空白。

1. 严谨的文献研究方法

研究团队采用系统性文献检索与筛选流程：

(1) 检索范围：覆盖IEEE Xplore、Google Scholar等5大数据库，关键词含“autonomous vehicle cybersecurity”等，覆盖全维度内容；

(2) 时间与质量筛选：仅纳入2015-2023年同行评审成果，排除非英文及传统车辆安全研究；

(3) 数据整合：按“威胁类型”“防护措施”“挑战”“未来方向”分类提取信息，与NIST、ISO框架交叉验证，确保结论可靠。

2. 核心发现一：自动驾驶面临的四大网络安全威胁

研究明确四类核心威胁及危害：

值得注意的是，这些威胁并非孤立存在：例如，传感器操控可能为远程入侵创造条件，而数据泄露可能利用车辆系统漏洞，进一步放大攻击风险。

3. 核心发现二：现有防护措施的效果与局限

针对上述威胁，行业已发展出四类主流防护措施，但研究团队指出，这些措施仍存在明显短板：

4. 核心发现三：自动驾驶网络安全面临的四大挑战

(1) 系统复杂性挑战：车辆含数十个子系统，数据交互频繁，单一漏洞可能传导至核心控制系统；

(2) 标准缺失挑战：无全球统一标准，ISO/SAE 21434未明确技术指标，跨品牌交互存安全兼容问题；

(3) 实时性与安全性平衡挑战：自动驾驶需毫秒级决策，防护措施增加数据延迟 (如V2X通信延迟增50 ms以上)；

(4) 资源约束挑战：车载算力有限，复杂防护算法 (如高精度IDS) 可能占用30%以上算力，致功能卡顿。

实现自动驾驶“本质安全”，需技术、产业、政策协同突破：

1. 技术层面：AI与机器学习的深度应用

• 智能威胁检测：用深度学习等分析数据中隐蔽异常，提升零日攻击检测能力；

• 自适应防护：AI实时学习攻击模式，动态调整策略 (如DoS攻击切换通信信道)；

• 自动化响应：攻击后实现“自愈”，如入侵时自动切换至冗余控制单元。

2. 技术层面：区块链技术的场景落地

• 安全V2X通信：记录实体身份，确保通信可信，防虚假信息注入；

• 数据完整性保障：关键信息上链，为事故溯源与取证提供依据；

• 安全OTA升级：验证升级包来源与完整性，防恶意固件推送。

3. 产业层面：强化协作与标准化

• 建立信息共享机制：参考Auto-ISAC模式，推动车企、安全厂商共享威胁情报；

• 加速标准制定：在ISO/SAE 21434基础上，明确设计、测试、认证统一指标，避免“各自为战”。

4. 政策层面：完善立法与监管框架

• 强制安全要求：将网络安全纳入准入标准，要求车企设计阶段开展漏洞测试；

•  明确责任划分：制定事故责任规则，界定车企、用户、第三方服务商责任；

• 激励技术创新：通过税收优惠、补贴，鼓励探索AI防御、区块链防护等技术。

这篇综述清晰指出：自动驾驶技术的成熟，不仅依赖“能开车”的智能算法，更依赖“防攻击”的安全体系。当前，自动驾驶网络安全仍处于“威胁不断演进、防护逐步完善”的阶段，不存在“一劳永逸”的解决方案。未来，只有通过“技术创新 (AI + 区块链) + 产业协同 (标准统一) + 政策保障 (立法监管)”的三位一体模式，才能构建起自动驾驶车辆的安全防线，推动这项技术真正走向规模化、商业化落地。

 Electronics 期刊介绍