在電影《速度與激情 8》中，反派通過黑客技術操控汽車制造混亂的場景曾被視為虛構的藝術想象。但隨著汽車智能化、網聯化的飛速發展，汽車信息安全已從銀幕走進現實，成為我們必須直面的嚴峻問題。當汽車從單純的機械交通工具演變為高度集成的 “四個輪子上的超級計算機”，其面臨的信息安全威脅也正從理論可能轉化為現實風險。

（一）從機械到數字的架構革命

現代汽車正在經歷一場前所未有的 “數字革命”。傳統汽車的電子控制單元（ECU）數量不過寥寥幾個，而高端智能車型的 ECU 已超過 100 個，軟件源代碼行數從 2000 年代的不足 2000 行，猛增至如今的近 1000 萬行 —— 這一規模已接近主流智能手機操作系統。這些 ECU 覆蓋了動力控制、底盤管理、車載娛樂、自動駕駛等核心功能，形成了一個復雜的分布式計算網絡。

與此同時，汽車的 “連接性” 正在突破物理邊界：智能手機通過藍牙 / Wi-Fi 與車載系統無縫對接，使汽車隨時接入互聯網；自動收費系統（ETC）、智能車鑰匙系統依賴無線通信完成身份認證；純電動汽車的充電接口不僅是能源入口，更成為車載網絡與外部充電樁、電網交互的數字通道。這種 “萬物互聯” 的架構在創造遠程控制、OTA 升級、智能導航等便捷功能的同時，也為攻擊者提供了多樣化的入侵路徑。

（二）風險敞口的指數級擴張

車載系統的開放性與復雜性，正在打破傳統汽車 “封閉安全” 的神話。以車載娛樂系統為例，其普遍采用的 Android 或 Linux 操作系統，雖然提升了用戶體驗，卻繼承了通用操作系統的安全漏洞 ——2023 年某安全機構報告顯示，主流車載娛樂系統平均存在 17 個高危漏洞。更嚴峻的是，車內網絡協議的 “通用化” 趨勢正在消解傳統防御優勢：早期汽車使用的 CAN、LIN 等專用協議，因封閉性和低帶寬形成了天然隔離，但隨著以太網、車載 Wi-Fi 等高速網絡的普及，車內網絡與外部通信的邊界日益模糊，攻擊者可通過娛樂系統、OBD 接口甚至胎壓監測傳感器，滲透至動力控制等關鍵系統。

（一）頻發的安全事件敲響警鐘

2015 年，白帽黑客 Charlie Miller 和 Chris Valasek 的 “吉普車攻擊” 事件堪稱行業轉折點。他們通過劫持車載 Uconnect 娛樂系統，遠程接管了車輛的轉向、剎車和發動機控制，迫使克萊斯勒召回 140 萬輛汽車。這一事件首次證明：汽車不再是物理世界的孤島，而是可被數字攻擊癱瘓的 “移動靶標”。

近年來，攻擊手段呈現專業化、產業化趨勢。2021 年，某新能源汽車品牌的用戶數據被黑客批量竊取，包括車輛位置、充電記錄、車主聯系方式等敏感信息，最終以比特幣形式勒索贖金；2023 年，歐洲某車企的 ADAS（高級駕駛輔助系統）被注入虛假傳感器數據，導致系統誤判路況并觸發緊急制動，險些引發連環車禍。這些案例揭示：汽車信息安全威脅已從 “技術演示” 升級為真實的商業犯罪與公共安全風險。

（二）攻擊鏈的立體化滲透路徑

攻擊者的入侵策略正從 “單點突破” 轉向 “鏈式滲透”。典型攻擊流程包括：

外圍突破：通過釣魚 Wi-Fi、惡意 APP 感染車載娛樂系統或手機端控制軟件，獲取初步權限；

橫向移動：利用車內網絡協議漏洞（如未加密的 CAN 總線），從娛樂系統滲透至動力、底盤等關鍵 ECU；

功能操控：篡改傳感器數據（如偽造剎車信號）、劫持控制指令（如強制轉向），或通過鎖死系統實施敲詐；

數據竊取：盜取用戶隱私（行車軌跡、生物特征）、企業數據（自動駕駛算法、研發文檔），甚至通過車聯網攻擊電網、交通基礎設施等外部系統。

（一）軟件定義汽車帶來的漏洞宿命

隨著 “軟件定義汽車”（SDV）理念的普及，汽車軟件占比從 2010 年的 15% 飆升至 2025 年的 40% 以上。代碼量的爆炸式增長必然伴隨漏洞數量的同步上升 —— 微軟安全報告指出，每千行代碼的漏洞率約為 1-5 個，按千萬行代碼計算，單車潛在漏洞可達數萬級。更棘手的是，汽車軟件更新機制普遍滯后于消費電子：傳統車企的軟件版本迭代周期長達 1-2 年，而黑客利用 “零日漏洞” 的攻擊周期已縮短至數周。

（二）架構設計的安全基因缺失

早期汽車電子架構遵循 “功能孤島” 設計，各 ECU 獨立運行，安全問題被簡化為物理隔離。但智能汽車為追求功能集成，采用了集中式域控制器架構（如特斯拉的中央計算平臺），雖然提升了算力效率，卻導致 “風險集中化”—— 一旦中央控制器被攻陷，全車功能可能癱瘓。此外，車載系統對通用技術的依賴形成了 “安全洼地”：使用未經驗證的開源組件（某調研顯示 70% 的車載軟件包含開源代碼）、沿用不安全的通信協議（如未加密的 HTTP）、缺乏硬件級安全防護（如可信執行環境 TEE 缺失），均成為攻擊者的突破口。

（三）供應鏈與生態系統的安全盲區

汽車產業鏈的復雜性加劇了安全風險。一級供應商（如博世、大陸）負責開發獨立 ECU，車企負責系統集成，但安全責任的劃分存在模糊地帶 —— 某傳感器供應商的固件漏洞可能潛伏多年，直到被攻擊者利用。更嚴峻的是，車聯網生態涉及電信運營商、云服務商、地圖供應商等多方參與者，數據在傳輸、存儲、處理環節的安全邊界難以界定。2022 年某車企云平臺泄露事件顯示，用戶數據在跨平臺流轉時因權限管理不當，導致 20 萬條駕駛數據被非法獲取。

（一）半導體設計的安全悖論

在芯片層面，汽車行業面臨 “性能 - 安全” 的兩難抉擇。傳統半導體設計的核心指標是功耗、面積和算力，安全功能（如硬件加密、漏洞檢測）常被視為 “附加成本”。馬里蘭大學研究員 Warren Savage 指出：“安全并非設計師的關鍵 KPI，他們更關注如何向客戶證明芯片的算力優勢，而非抵御攻擊的能力。” 這種思維導致安全措施普遍滯后：超過 60% 的汽車芯片在流片后才發現安全漏洞，不得不通過軟件補丁彌補，而硬件級漏洞（如熔斷 Meltdown 攻擊）根本無法修復。

（二）系統級安全的 “孤島化” 困境

即使單個芯片具備安全功能，系統級集成仍可能形成漏洞。例如，多個 ECU 之間的通信若未加密，攻擊者可通過低安全等級的模塊（如胎壓傳感器）滲透至高安全等級的動力系統。此外，汽車軟件的分層架構（應用層、中間件、底層驅動）存在接口安全隱患：某自動駕駛芯片的硬件安全模塊（HSM）雖能保護算力核心，但未對傳感器輸入數據進行完整性校驗，導致攻擊者通過偽造傳感器信號欺騙系統。

（三）工具鏈與方法論的滯后性

當前汽車芯片設計缺乏成熟的安全工具支持。主流 EDA 工具對安全漏洞的檢測能力有限，僅能識別約 30% 的潛在風險；而針對側信道攻擊、故障注入等高級威脅的防護，依賴人工設計和經驗試錯。西門子 EDA 專家 Lee Harrison 對比了可測試性設計（DFT）的發展歷程：“20 年前，DFT 也被視為成本負擔，但如今已成為芯片設計的標配。安全功能若想實現類似普及，需要從架構設計階段就嵌入工具鏈，而非事后補救。”

Savage表示：“如今的安全工具非常小眾，市面上沒有太多這樣的工具。Ansys 有一些工具，Riscure 最近被 Keysight 收購，它真正專注于側信道和故障注入類型的攻擊。”

“EDA 方面有機會實現某種類型的 EDA linting 功能，并且有幾家專注于此的大學衍生公司/小公司，包括Caspia Technologies和Silicon Assurance ，它們是佛羅里達大學Mark Tehranipoor團隊的衍生公司。”

（一）法規驅動下的標準體系成型

面對嚴峻形勢，全球正加速構建汽車信息安全法規框架。歐盟的 UN R152 標準要求車企實施 “全生命周期安全管理”，從設計階段的威脅建模到退役階段的數據銷毀；美國 NHTSA 發布《自動駕駛汽車安全評估框架》，明確要求車企披露網絡安全設計細節；我國于 2024 年實施的 GB 44495《汽車整車信息安全技術要求》，首次將數據加密、入侵檢測、軟件更新等納入強制性標準。這些法規不僅提升了行業門檻，更推動安全從 “可選配置” 變為 “必備剛需”。

（二）技術創新催生安全解決方案

車企與芯片廠商正在探索多層次防護體系：

硬件級安全：英飛凌 AURIX系列微控制器集成硬件安全模塊（HSM），支持密鑰生成、安全啟動、內存加密，從底層阻斷攻擊。例如，AURIX TC39x 芯片內置 EVITA full HSM，可抵御高級別攻擊，并通過硬件加速實現 AES、SHA、RSA 等加密算法，顯著提升安全處理效率。

協議安全：以太網 AVB（音頻視頻橋接）、CAN FD（靈活數據速率）等新一代車內協議引入身份認證和數據加密，將通信安全從 “盡力而為” 升級為 “強制防護”。英飛凌的 OPTIGA TPM 安全控制器與 AURIX結合，可提供硬件級信任根（RoT），確保通信數據的完整性和真實性。

軟件安全：特斯拉、小鵬等企業建立了 “縱深防御” 架構，通過車載防火墻隔離關鍵系統、入侵檢測系統（IDS）實時監控異常流量、區塊鏈技術確保 OTA 更新的完整性，支持從基礎信任根到硬件隔離飛地的多層次防護，滿足不同安全等級需求。

數據安全：寶馬、大眾采用聯邦學習技術，在不泄露用戶數據的前提下訓練自動駕駛模型；某新勢力車企通過隱私計算實現 “數據可用不可見”，平衡數據利用與用戶隱私。

（三）產業協同重塑安全生態

汽車行業正從 “孤島式安全” 轉向 “生態協同”。主機廠建立了漏洞披露平臺（如通用汽車的 “白帽計劃”），鼓勵安全研究人員提交漏洞；芯片廠商與軟件供應商聯合開發 “安全 - by-design” 解決方案，例如 Rambus 的 SESIP 規范定義了芯片級抗篡改標準，Synopsys 的代碼掃描工具嵌入至開發流程，從源頭減少漏洞。

英飛凌加密與產品安全高級總監 Erik Wood 指出，全球法規推動下客戶安全意識提升，英飛凌通過第三方實驗室認證證明合規能力，并為產品提供詳細應用說明，指導客戶復制已認證的安全配置，以此增強合作伙伴信心。他強調，隨著 Meta、亞馬遜等企業的機器學習模型開發成本高達數十萬至數百萬美元，安全已從內部資產保護延伸至供應鏈制造 ——OEM 廠商依賴英飛凌的加密技術，在合同制造環節對機器學習模型進行加密編程，避免未授權訪問。

六、未來展望：從被動防御到主動免疫

（一）零信任架構的落地實踐

“零信任” 理念正在重塑汽車安全設計：默認所有設備和數據不可信，通過持續認證（如動態密鑰交換）、最小權限分配（如 ECU 功能隔離）、實時風險評估（如行為模式分析），構建 “永不信任，始終驗證” 的防護體系。某德系車企試點的零信任架構顯示，其車載系統抵御未知攻擊的能力提升了 40%。

（二）AI 驅動的主動防御

機器學習正在從 “攻擊工具” 轉化為 “防御武器”。通過分析正常駕駛場景下的傳感器數據、網絡流量和控制指令，建立行為基線模型，當檢測到異常模式（如方向盤轉角與車速不匹配）時，自動觸發隔離機制并報警。某國產車企的 AI 入侵檢測系統已實現對 98% 的已知攻擊和 60% 的未知攻擊的實時識別。

（三）安全文化的全鏈條滲透

汽車信息安全不再是技術部門的 “單打獨斗”，而是涉及產品規劃、供應鏈管理、用戶教育的系統工程。車企開始在需求文檔中明確安全指標（如 “抵御 ISO/SAE 21434 定義的 Level 3 級攻擊”），在供應商合同中嵌入安全責任條款，甚至將安全性能納入車型營銷賣點。用戶端，通過 APP 實時監控車輛網絡狀態、定期推送安全提示，正在培養 “數字防御” 的用戶習慣。

汽車信息安全的終極挑戰，在于如何在 “最大化連接價值” 與 “最小化安全風險” 之間找到動態平衡。當汽車成為繼手機、PC 之后的第三大智能終端，其安全邊界已超越單一設備，延伸至整個交通生態、能源網絡乃至社會基礎設施。這要求我們跳出傳統信息安全的思維定式，從技術創新、法規完善、生態協同、文化培育四個維度構建立體防御體系。

正如電影場景所警示的，對汽車信息安全的忽視，可能引發的不僅是個體風險，更是系統性危機。唯有將安全基因注入汽車產業的每一個環節 —— 從芯片設計到整車制造，從軟件開發到用戶使用 —— 才能讓智能汽車真正成為安全、可靠、值得信賴的出行伙伴。在這場 “數字與物理” 的攻防戰中，沒有旁觀者，只有共建者。