鉴源实验室·智能网联汽车协议数据传输安全分析与防护
作者 | 吴延占 上海控安可信软件创新研究院
鉴源实验室
引言
随着物联网和人工智能技术的飞速发展，智能网联汽车的概念逐渐渗透到日常生活中。这些车辆利用先进的通信技术，实现了人与车、车与车、车与路之间的实时数据交互。这种高度互联的环境为提高交通效率、减少事故、节约能源提供了前所未有的机遇。但与此同时，数据的安全性和隐私问题也日益凸显。在信息交互过程中，如何防止数据被窃取或篡改、如何确保信息传输的真实性和完整性，成为亟待解决的问题。
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智能网联汽车的数据传输特点
1.1 实时性要求
智能网联汽车在行驶过程中需要实时获取和传输各种信息。这包括车辆自身的状态信息（如速度、位置信息）、周围环境信息（如交通信号、行人状况）等。这些信息的及时性直接关系到驾驶安全。因此，数据传输的延迟必须控制在毫秒级别，任何的延迟都可能导致严重后果 [1]。
1.2 数据类型的多样性
智能网联汽车的数据传输涉及多种协议，包括车载网络协议 [2] （如CAN、LIN、FlexRay等）和无线通信协议（如V2X、LTE、5G等）。不同类型的数据具有不同的特征和需求。例如，车辆状态信息通常要求高可靠性，而交通信息则要求高实时性。这种多样性使得数据传输的安全性管理变得复杂。
1.3 大量数据的处理
智能网联汽车在其运行过程中会产生和接收大量数据。这些数据不仅包括车辆信息，还包括来自其他车辆和基础设施的实时信息 [3]。如何处理和存储这些海量数据，并确保其在传输过程中的安全，是当前技术发展的一个挑战 [4]。
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数据传输的安全风险分析
2.1 数据窃取风险
数据窃取是指非法获取智能网联汽车传输的数据，可能涉及用户的个人信息、车辆的位置信息等。黑客通过入侵车辆的通信网络，能够轻易获取敏感数据。这种风险不仅威胁到个人隐私，还可能对公共安全造成严重影响。
图1 数据窃取攻击
2.2 数据篡改风险
在数据传输过程中，攻击者可能利用复杂技术手段对数据进行篡改，包括伪造或篡改车辆位置等敏感信息。举例来说，篡改车辆位置数据可能导致导航系统出现偏差，引发安全隐患，对于自动驾驶汽车而言，这种风险尤其严重，直接关系到驾驶安全 [5]。因此，必须采取有效措施，如数据加密和身份认证，以确保传输数据的完整性和真实性，防范数据篡改风险，保障智能网联汽车系统的正常运行和乘客安全。
2.3 拒绝服务攻击
拒绝服务攻击（DoS）是一种通过大量无效请求使车辆系统瘫痪的攻击方式。通过占用网络带宽或消耗系统资源，攻击者可以间接引起安全信息无法正常传输。这不仅会影响车辆的实时信息获取，还可能导致系统崩溃，造成严重后果。
图2 数据篡改和DOS攻击
由上图可以看出，攻击者通过向被攻击对象非法注入数据后，可以达到篡改或者DoS攻击的目的。
2.4 中间人攻击
中间人攻击（MitM）是在数据传输过程中，攻击者悄然插入自己伪装成通信双方之一，进而监听或篡改数据内容。此类攻击难以被及时发现，给数据安全带来巨大威胁。
以中间人冒充客户端为例，悄然插入自己伪装的数据，其实现如下图所示：
图3 中间人攻击
由上图可以看出，中间人攻击可以对网络中的数据进行非法监听、截取数据、分析数据、注入数据，不通过client或者server的认证或者授权的机制，从而达到中间人攻击的目的。
2.5 高级持续性威胁（APT）
APT攻击（高级持久性威胁）是一种针对特定目标的高级攻击方式，攻击者尝试通过复杂的手段长期潜伏在被攻击系统中，获取数据或控制系统。针对智能网联汽车，APT攻击可导致系统的严重安全隐患，影响车辆运行的安全性。
APT攻击属于高级攻击方式之一，其实现步骤也较为复杂，基本实现流程如下图所示。
图4 APT攻击基本流程
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数据传输协议的安全性分析
3.1 车载网络协议（如CAN）
在智能网联汽车中，车载网络协议是车辆内部各个组件之间通信的重要手段。以CAN（Controller Area Network）协议为例，它设计初衷是为了提高可靠性，未考虑到网络安全问题。CAN协议的易用性使得任何接入网络的设备都可以发送信息，导致其容易受到攻击。攻击者可以通过该协议伪造消息，进而控制车辆行为。
3.2 无线通信协议（如V2X、5G）
无线通信协议在智能网联汽车中扮演着重要角色，例如V2X（Vehicle to Everything）。虽然V2X协议对安全性采取了一定的措施（例如身份认证和数据加密），但依然面临诸如中间人攻击、重放攻击等问题。此外，5G技术的引入虽提高了数据传输速率，但网络的复杂性也使得安全隐患增加，新的攻击方式不断涌现。
3.3 协议的安全性评估
对于智能网联汽车使用的各种协议，必须进行全面的安全性评估。这包括对协议中的潜在漏洞进行深入分析，评估可能遭受的攻击方式，如中间人攻击、重放攻击等。此外，还需制定相应的防护策略，如加密通信、认证机制和密钥管理，确保协议在数据传输、设备交互等方面具备较高的安全性，保障智能网联汽车的整体网络安全和稳定运行。
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数据传输安全的防护措施
4.1 数据加密技术
数据加密是保障信息传输安全的重要手段。通过采用高强度的加密算法（如AES、RSA等），可以有效保护数据在传输过程中的安全性。无论是车辆内部通信还是车辆与外部网络通信，都应实现端到端的数据加密，以防止数据在传输过程中被窃取或篡改。
4.2 强化身份验证
在数据传输之前，进行严格的身份认证是必要的。采用公钥基础设施（PKI）机制可确保只有经过认证的设备才能接入网络。特别是在V2X通信中，身份验证机制的完善至关重要，能够有效阻止伪造设备的接入。
4.3 安全协议的实施
采用安全性更强的通信协议（如TLS/SSL），并在设备通信时在传输层进行加密。这能够有效防止中间人攻击和数据窃取。在协议中加入可认证的数字签名和时间戳，可以进一步提高安全性。
4.4 定期安全审计
定期对智能网联汽车的网络和系统进行安全审计，包括漏洞扫描、渗透测试等，及时发现潜在的安全隐患并进行修复。通过安全审计，可以持续优化系统的安全防护能力。
4.5 强化安全意识
对于用户和开发人员进行安全意识培训，提升其对数据安全的重视程度。这包括教育他们识别钓鱼攻击、社交工程等常见的安全威胁，以及如何安全地使用智能网联汽车系统。
4.6 应急响应机制
建立完善的应急响应机制，确保在发生数据泄露或攻击事件时，能够及时监测、报告与响应。这包括制定详细的应急预案，以及定期进行应急演练，以提高整体安全反应能力。
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未来发展趋势
随着智能网联汽车技术的不断演进，数据传输安全将朝着智能化、自动化的方向发展。未来的发展趋势主要体现在以下几个方面：
5.1 人工智能在安全中的应用
人工智能（AI）技术可用于实时监测数据传输过程中的异常行为，借助机器学习算法识别潜在的攻击模式，提升防护能力。
人工智能在安全领域的应用日益广泛，主要体现在以下几个方面：首先，AI可用于入侵检测和防御系统，通过分析大量数据流量，实时识别异常行为并自动采取防御措施。其次，AI可以提升身份验证安全性，利用生物识别技术（如面部识别、指纹识别）进行身份验证，增强安全性。此外，AI还能够通过机器学习算法分析历史数据，预测潜在的安全威胁并进行提前预警。总之，AI在提升网络防护、数据安全和风险预测等方面发挥着重要作用。
5.2 区块链技术的引入
区块链技术可提供去中心化和不可篡改的数据记录方式，在智能网联汽车的数据传输中，应用区块链技术可进一步增强数据的透明性和安全性。
区块链技术在智能网联汽车领域的引入具有重要意义。通过区块链技术，智能网联汽车的数据传输得以加密、验证和记录，确保数据完整性和可追溯性。区块链的去中心化特性可以防止数据被篡改，提高了数据的安全性和可信度。此外，通过区块链，各方可以实现安全而透明的数据共享和交换，构建更加可靠和高效的智能交通系统。因此，智能网联汽车结合区块链技术，不仅提升数据的安全性，还促进了车辆之间的互联互通，推动智能交通系统的发展和普及。
5.3 法规与标准的建立
随着智能网联汽车的普及，相应的法律法规和行业标准将逐步建立，以确保数据传输的安全性和用户的隐私权。
总结
智能网联汽车技术的迅猛发展为交通安全和效率提升提供了新的可能性，但数据传输安全问题也随之而来。通过深入分析数据传输中的安全风险，结合相关的防护措施，可以有效保障智能网联汽车系统的安全性。未来，随着技术的不断进步和安全防护手段的完善，智能网联汽车的安全性将进一步提高，为用户提供更加安全、高效的出行体验。
参考文献：
1. R. P. Vullers et al., "5G Communication Technology for Intelligent Transportation Systems," Future Generation Computer Systems, vol. 99, pp. 110-120, 2019.
2. K. W. Chan, Y. C. Wu, and J. M. Liu, "Secure CAN Protocol for Automotive Applications," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 62, no. 12, pp. 8001-8011, Dec. 2015.
3. H. Yang, X. Zhang, and Y. Xu, "A Survey on Data Security in Intelligent Connected Vehicles," Journal of Transport and Health, vol. 15, pp. 100-115, 2019.
4. G. Dunne and A. P. Shannon, "Vehicle-to-Everything (V2X) Communication: Challenges and Solutions," IEEE Communications Magazine, vol. 54, no. 11, pp. 58-63, Nov. 2016.
5. H. Man, Y. Zheng, and D. Wu, "Cybersecurity and Data Protection in Autonomous Vehicles: A Review," Vehicle System Dynamics, vol. 56, no. 2, pp. 333-356, 2018.