譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

隨著自動(dòng)駕駛汽車日益融入交通生態(tài)系統(tǒng)，新的、嚴(yán)峻的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)也隨之而來(lái)。

自動(dòng)駕駛汽車（AVs）已從科幻構(gòu)想快速發(fā)展為現(xiàn)實(shí)，有望徹底變革全球交通系統(tǒng)。借助人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)、傳感器融合及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理等先進(jìn)技術(shù)，目前處于測(cè)試及上路階段的自動(dòng)駕駛汽車，正有望改變?nèi)藗兊耐ㄇ诜绞健⒇浳镞\(yùn)輸模式以及與周邊環(huán)境的互動(dòng)形式。其潛在益處包括提升殘障人士的行動(dòng)能力、減少排放、緩解交通擁堵及提高出行安全性等。

然而，隨著自動(dòng)駕駛汽車愈發(fā)深入地融入交通生態(tài)系統(tǒng)，它們也引發(fā)了新的、嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題。由于這類系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、依賴尖端技術(shù)，且車輛與外部系統(tǒng)間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量大，因此易受網(wǎng)絡(luò)攻擊，可能導(dǎo)致災(zāi)難性后果。鑒于需謹(jǐn)慎平衡機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)以保障自動(dòng)駕駛汽車安全可靠運(yùn)行，網(wǎng)絡(luò)安全與自動(dòng)駕駛技術(shù)的交叉領(lǐng)域已成為亟待關(guān)注的焦點(diǎn)。

自動(dòng)駕駛汽車所涉技術(shù)

自動(dòng)駕駛汽車配備激光雷達(dá)、雷達(dá)、超聲波傳感器及攝像頭等多種傳感器，以賦予其態(tài)勢(shì)感知能力，從而識(shí)別周邊環(huán)境并做出反應(yīng)?；谶@些傳感器提供給復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)，車輛能夠完成導(dǎo)航、避障、調(diào)速等決策。此外，自動(dòng)駕駛汽車可通過(guò)車對(duì)車（V2V）及車對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）通信技術(shù)，與其他車輛及路邊基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行信息交互，傳遞交通狀況、事故及道路隱患等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。盡管這些功能被認(rèn)為能提升駕駛效率與安全性，但也產(chǎn)生了諸多可被黑客利用的漏洞。由于自動(dòng)駕駛汽車處于聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)且依賴外部數(shù)據(jù)，其受黑客攻擊的風(fēng)險(xiǎn)顯著增加。黑客可利用車輛硬件、軟件或通信系統(tǒng)中的漏洞，實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的控制、竊取個(gè)人數(shù)據(jù)或制造故障。

未經(jīng)授權(quán)訪問(wèn)與數(shù)據(jù)泄露并非自動(dòng)駕駛汽車面臨的唯一網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的黑客攻擊可能造成災(zāi)難性影響，包括改變車輛行為，進(jìn)而引發(fā)碰撞、導(dǎo)致人員受傷甚至死亡。車輛的轉(zhuǎn)向、制動(dòng)或?qū)Ш降汝P(guān)鍵系統(tǒng)可能被攻擊者操控，削弱自動(dòng)駕駛汽車的安全決策能力。此外，由于自動(dòng)駕駛汽車對(duì)云計(jì)算的依賴度不斷提高（用于數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)），其易受針對(duì)云基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)攻擊，而云基礎(chǔ)設(shè)施存儲(chǔ)著從乘客信息到駕駛模式等大量數(shù)據(jù)。同時(shí)，數(shù)據(jù)隱私與用戶身份驗(yàn)證方面也存在嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)，乘客的旅行目的地、偏好、行為等個(gè)人信息可能被非法訪問(wèn)和濫用。

網(wǎng)絡(luò)安全現(xiàn)已成為自動(dòng)駕駛汽車設(shè)計(jì)與運(yùn)行中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，而非可有可無(wú)的附加項(xiàng)。網(wǎng)絡(luò)罪犯可能利用殺毒軟件在自動(dòng)決策過(guò)程中使用的軟件缺陷實(shí)施攻擊。車輛通過(guò)無(wú)線（OTA）更新來(lái)改進(jìn)功能和修復(fù)漏洞，但這也為攻擊提供了新途徑。如果惡意分子利用OTA更新過(guò)程中的漏洞植入惡意軟件，可能會(huì)破壞汽車系統(tǒng)的性能與完整性。因此，網(wǎng)絡(luò)安全需成為自動(dòng)駕駛汽車開發(fā)周期的核心組成部分，涵蓋補(bǔ)丁管理、定期漏洞評(píng)估及安全編碼技術(shù)等，以便在漏洞被利用前進(jìn)行修復(fù)。

自動(dòng)駕駛生態(tài)系統(tǒng)由車輛、云基礎(chǔ)設(shè)施及外部通信網(wǎng)絡(luò)間的交互構(gòu)成，確保該生態(tài)系統(tǒng)的安全比僅保護(hù)單個(gè)車輛更為復(fù)雜。車與萬(wàn)物（V2X）通信模式在增強(qiáng)自動(dòng)駕駛汽車與周邊環(huán)境交互能力的同時(shí)，也帶來(lái)了新的安全挑戰(zhàn)。為防止非法設(shè)備偽裝成其他車輛或基礎(chǔ)設(shè)施，必須建立安全的通信協(xié)議。為防范重放攻擊、欺騙攻擊等數(shù)據(jù)操縱類網(wǎng)絡(luò)攻擊，自動(dòng)駕駛汽車與其他實(shí)體需確保所交換數(shù)據(jù)的真實(shí)性與完整性。

隨著道路上自動(dòng)駕駛汽車數(shù)量的增多，其遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊的脆弱性將加劇，因此構(gòu)建強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)安全框架至關(guān)重要。采用行業(yè)最佳實(shí)踐與標(biāo)準(zhǔn)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車系統(tǒng)的安全而言意義重大。汽車工程師協(xié)會(huì)（SAE）、國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）等機(jī)構(gòu)制定的標(biāo)準(zhǔn)已開始涉及自動(dòng)駕駛汽車的部分重要網(wǎng)絡(luò)安全要求，但這些框架仍存在諸多不足，且尚處于初級(jí)階段。美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局（NHTSA）及全球其他監(jiān)管機(jī)構(gòu)正致力于制定自動(dòng)駕駛汽車的網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)與法規(guī)，但在國(guó)際層面協(xié)調(diào)這些標(biāo)準(zhǔn)仍有大量工作要做。

此外，構(gòu)建統(tǒng)一、安全的自動(dòng)駕駛汽車部署環(huán)境，需要政府、網(wǎng)絡(luò)安全專家及汽車行業(yè)的協(xié)同合作。由于網(wǎng)絡(luò)安全威脅不斷演變，保持自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力需要持續(xù)監(jiān)控、威脅情報(bào)共享及事件響應(yīng)策略。企業(yè)必須為員工意識(shí)培養(yǎng)與培訓(xùn)計(jì)劃投入資源，以確保在自動(dòng)駕駛汽車從概念到部署的整個(gè)開發(fā)生命周期中，網(wǎng)絡(luò)安全始終處于優(yōu)先地位。

自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)綜述

自動(dòng)駕駛技術(shù)，又稱自動(dòng)駕駛汽車（AV）技術(shù)，近年來(lái)取得重大進(jìn)展，有望徹底改變?nèi)藗兾磥?lái)的出行方式。從本質(zhì)上講，自動(dòng)駕駛汽車能夠感知周圍環(huán)境、自主做出決策并在無(wú)需人類干預(yù)的情況下行駛。該技術(shù)整合了機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能（AI）、傳感器、數(shù)據(jù)處理及通信網(wǎng)絡(luò)等眾多尖端技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)這一復(fù)雜功能。自動(dòng)駕駛汽車的最終目標(biāo)是打造智能、安全、高效的交通系統(tǒng)，最大限度地減少人為錯(cuò)誤、避免碰撞、優(yōu)化交通流量并提升出行機(jī)動(dòng)性——尤其針對(duì)老年人或殘障人士等駕駛困難群體。

各類能夠提供車輛周邊環(huán)境實(shí)時(shí)信息的傳感器，對(duì)自動(dòng)駕駛汽車而言具有至關(guān)重要的意義。這些傳感器包括激光雷達(dá)（光探測(cè)與測(cè)距）、雷達(dá)、超聲波傳感器及攝像頭等，它們協(xié)同工作，共同構(gòu)建出周圍環(huán)境的全面圖像。例如，激光雷達(dá)可生成高分辨率的三維環(huán)境地圖，并借助激光束測(cè)量距離；雷達(dá)通過(guò)發(fā)射無(wú)線電波，超聲波傳感器通過(guò)發(fā)射聲脈沖，分別助力探測(cè)其他車輛、行人及障礙物等物體；攝像頭則通過(guò)提供視覺(jué)信息，幫助車輛識(shí)別和理解交通信號(hào)、道路標(biāo)志、行人等關(guān)鍵環(huán)境要素。通過(guò)對(duì)這些傳感器所采集數(shù)據(jù)的融合處理，車輛能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)周圍環(huán)境的360度全方位感知，進(jìn)而做出相應(yīng)的駕駛決策。

機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能算法為自動(dòng)駕駛汽車的決策過(guò)程提供了核心動(dòng)力。這些算法利用傳感器獲取的信息，對(duì)車輛周邊環(huán)境進(jìn)行解讀，預(yù)測(cè)潛在危險(xiǎn)，并決定加速、剎車、轉(zhuǎn)向及變道等操作。車輛系統(tǒng)借助機(jī)器學(xué)習(xí)（尤其是深度學(xué)習(xí)）進(jìn)行訓(xùn)練，以識(shí)別周圍環(huán)境中的各類模式，不斷提升決策能力。通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)集及真實(shí)駕駛場(chǎng)景的學(xué)習(xí)，這些人工智能系統(tǒng)能夠助力自動(dòng)駕駛汽車完成復(fù)雜任務(wù)，如在十字路口導(dǎo)航、超越其他車輛以及應(yīng)對(duì)交通狀況的突發(fā)變化等。

自動(dòng)駕駛汽車與基礎(chǔ)設(shè)施、云系統(tǒng)及其他車輛的通信能力，對(duì)其運(yùn)行而言不可或缺。借助車對(duì)車（V2V）和車對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）通信技術(shù)，自動(dòng)駕駛汽車可向路邊單元、交通管理系統(tǒng)及道路上的其他車輛發(fā)送信息，同時(shí)也能接收來(lái)自這些對(duì)象的信息。通過(guò)此類通信，車輛能夠獲取有關(guān)交通模式、道路封閉、碰撞事故及其他影響駕駛決策的關(guān)鍵變量的實(shí)時(shí)信息。車與萬(wàn)物（V2X）通信技術(shù)則進(jìn)一步拓展了自動(dòng)駕駛汽車的通信范圍，使其能夠與智能交通燈、行人的移動(dòng)設(shè)備乃至城市基礎(chǔ)設(shè)施等各類對(duì)象進(jìn)行通信，從而提升了車輛的感知與決策能力。

依據(jù)自動(dòng)化程度的不同，自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)通常劃分為5個(gè)級(jí)別，從0級(jí)（無(wú)自動(dòng)化）到5級(jí)（完全自動(dòng)化）。當(dāng)前的汽車多配備1級(jí)和2級(jí)系統(tǒng)，屬于部分自動(dòng)化范疇，具備車道保持輔助、自適應(yīng)巡航控制等功能。4級(jí)和5級(jí)為更高的自動(dòng)化水平，可使自動(dòng)駕駛汽車在幾乎無(wú)需人類干預(yù)的情況下實(shí)現(xiàn)完全自主駕駛。其中，5級(jí)車輛能在所有場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)完全自主，無(wú)需人類駕駛員；而4級(jí)車輛僅能在特定場(chǎng)景下自主運(yùn)行，例如在預(yù)設(shè)的地理邊界內(nèi)或預(yù)定路線上。

盡管自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)發(fā)展迅速，但仍面臨諸多需克服的障礙，如數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)決策及傳感器可靠性等問(wèn)題。在實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用之前，還需解決倫理和監(jiān)管方面的問(wèn)題，包括隱私保護(hù)、事故責(zé)任認(rèn)定以及國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一等。不過(guò)，自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，有望通過(guò)在可達(dá)性、效率及安全性上的顯著提升，徹底改變交通運(yùn)輸領(lǐng)域。

人工智能在自動(dòng)駕駛中的作用

自動(dòng)駕駛汽車（AVs）的研發(fā)與運(yùn)營(yíng)在很大程度上得益于人工智能（AI），它使自動(dòng)駕駛汽車能夠執(zhí)行通常需人類駕駛員完成的復(fù)雜任務(wù)。自動(dòng)駕駛的核心在于車輛能夠感知環(huán)境、實(shí)時(shí)決策，并在無(wú)需人為干預(yù)的情況下依據(jù)決策采取行動(dòng)。正是多種人工智能驅(qū)動(dòng)技術(shù)的結(jié)合，使得自動(dòng)駕駛汽車能夠處理海量傳感數(shù)據(jù)、積累經(jīng)驗(yàn)并不斷提升決策能力，從而實(shí)現(xiàn)自主運(yùn)行。人工智能不僅是車輛運(yùn)行智能的基礎(chǔ)，還承擔(dān)著持續(xù)提高安全性、有效性及對(duì)變化條件適應(yīng)性的責(zé)任。

機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)分支，能夠使自動(dòng)駕駛系統(tǒng)從數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域人工智能的核心。為識(shí)別和解讀車輛周圍環(huán)境，機(jī)器學(xué)習(xí)算法會(huì)對(duì)激光雷達(dá)、雷達(dá)、超聲波傳感器及攝像頭等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。這些傳感器提供有關(guān)行人、其他車輛、道路狀況、交通信號(hào)、障礙物等環(huán)境要素的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。借助機(jī)器學(xué)習(xí)模型（尤其是采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的模型），自動(dòng)駕駛汽車能夠做出關(guān)鍵的駕駛決策，如何時(shí)停車、加速或變道。通過(guò)對(duì)新數(shù)據(jù)的分析并相應(yīng)調(diào)整行為，系統(tǒng)逐漸能夠熟練應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的駕駛場(chǎng)景。

AI在自動(dòng)駕駛汽車中的作用

計(jì)算機(jī)視覺(jué)作為另一項(xiàng)重要的人工智能技術(shù)，使汽車能夠像人類一樣”看見“并理解周圍環(huán)境。計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法利用攝像頭和傳感器提供的數(shù)據(jù)，識(shí)別和檢測(cè)物體、標(biāo)志、道路標(biāo)記及其他車輛，保障實(shí)時(shí)安全導(dǎo)航。得益于人工智能驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，自動(dòng)駕駛汽車能夠識(shí)別騎自行車的人、行人乃至動(dòng)物，從而對(duì)各類潛在道路危險(xiǎn)做出反應(yīng)；同時(shí)，該技術(shù)還能使車輛識(shí)別交通標(biāo)志和信號(hào)，確保在各種情況下遵守交通法規(guī)并安全行駛。

人工智能驅(qū)動(dòng)的決策算法使自動(dòng)駕駛汽車能夠做出合理的駕駛決策。這些算法整合來(lái)自多個(gè)傳感器和信息源的數(shù)據(jù)，在復(fù)雜交通場(chǎng)景中選擇最優(yōu)行動(dòng)方案。例如，當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車通過(guò)繁忙的十字路口時(shí)，其人工智能系統(tǒng)會(huì)分析其他車輛的行駛方向與速度、行人的接近程度、交通燈信號(hào)等一系列變量，實(shí)時(shí)做出關(guān)于速度和位置的決策。能夠?qū)@些變量進(jìn)行評(píng)估并迅速做出決定，是人工智能在自動(dòng)駕駛中所起作用的顯著特點(diǎn)。

人工智能還能使自動(dòng)駕駛汽車實(shí)現(xiàn)與其他車輛（V2V）及基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）的通信，進(jìn)而提升其態(tài)勢(shì)感知與決策能力。通過(guò)V2V通信，自動(dòng)駕駛汽車可與道路上的其他車輛共享信息，以此預(yù)防碰撞、改善交通流量，并基于附近車輛的數(shù)據(jù)做出防御性決策。借助V2I通信，車輛能夠與智能交通基礎(chǔ)設(shè)施（如交通燈、傳感器等）進(jìn)行交互，從而優(yōu)化路線、預(yù)測(cè)交通狀況變化，保障行駛的順暢性。這些額外數(shù)據(jù)經(jīng)人工智能處理和解讀后，進(jìn)一步增強(qiáng)了車輛的態(tài)勢(shì)感知能力。

人工智能在提升自動(dòng)駕駛安全性方面的潛力，是其對(duì)該領(lǐng)域最重要的貢獻(xiàn)之一。人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛汽車在分析傳感器數(shù)據(jù)和路況時(shí)，速度與準(zhǔn)確性均優(yōu)于人類駕駛員。在多數(shù)情況下，人工智能系統(tǒng)比人類駕駛員更可靠，因其不會(huì)分心或疲勞，且能持續(xù)監(jiān)控周圍環(huán)境。通過(guò)融合人工智能驅(qū)動(dòng)的感知、決策與控制功能，自動(dòng)駕駛汽車可降低因人為錯(cuò)誤引發(fā)事故的風(fēng)險(xiǎn)，而人為錯(cuò)誤正是交通事故的主要誘因。

盡管取得了這些進(jìn)展，人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域仍存在一些問(wèn)題。其中包括處理邊緣情況（即人工智能系統(tǒng)遇到未經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的場(chǎng)景）、確保在各類不可預(yù)測(cè)駕駛環(huán)境中的穩(wěn)健性，以及解決危急情況下的倫理與決策難題。此外，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)以及從實(shí)際駕駛經(jīng)驗(yàn)中持續(xù)學(xué)習(xí)，對(duì)人工智能系統(tǒng)的安全性至關(guān)重要，因?yàn)檫@能保證車輛適應(yīng)新的、不斷變化的情況。

互聯(lián)生態(tài)系統(tǒng)：車輛、基礎(chǔ)設(shè)施和云

自動(dòng)駕駛汽車（AVs）已發(fā)展成為一個(gè)更為復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，其構(gòu)成不僅包括車輛本身，還涵蓋基于云的系統(tǒng)及周邊基礎(chǔ)設(shè)施。該互聯(lián)生態(tài)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)多個(gè)組件間的實(shí)時(shí)通信、數(shù)據(jù)共享與協(xié)同，而這些正是在復(fù)雜環(huán)境中保障安全性、有效性與適應(yīng)性的關(guān)鍵，因此對(duì)自動(dòng)駕駛的成功至關(guān)重要。得益于基礎(chǔ)設(shè)施、云服務(wù)與車輛的順暢整合，自動(dòng)駕駛汽車能夠在最佳狀態(tài)下運(yùn)行，實(shí)時(shí)應(yīng)對(duì)交通狀況，并在行駛過(guò)程中做出明智決策。要充分掌握自動(dòng)駕駛技術(shù)及其為交通運(yùn)輸帶來(lái)革命性變革的潛力，理解這些互聯(lián)組件之間的關(guān)系至關(guān)重要。

汽車是該生態(tài)系統(tǒng)的核心，它借助各類傳感器、攝像頭和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來(lái)感知并理解周圍環(huán)境。自動(dòng)駕駛汽車搭載了激光雷達(dá)、雷達(dá)、超聲波傳感器和攝像頭等技術(shù)，用于收集周圍環(huán)境的信息，包括其他車輛、行人、障礙物和交通模式等。汽車的車載系統(tǒng)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能（AI）算法處理來(lái)自這些傳感器的數(shù)據(jù)，使車輛能夠?qū)崟r(shí)做出決策。然而，車輛的能力并非局限于其車載系統(tǒng)，它還是更廣泛生態(tài)系統(tǒng)的組成部分，通過(guò)與云和外部基礎(chǔ)設(shè)施的通信，其性能和決策能力得到極大提升。

在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，基礎(chǔ)設(shè)施是不可或缺的部分。通過(guò)車與基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）通信，自動(dòng)駕駛汽車能夠與交通信號(hào)、標(biāo)志、道路傳感器、智能城市組件等道路基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行交互。自動(dòng)駕駛汽車與基礎(chǔ)設(shè)施建立連接后，可獲取交通流量、路況、事故、施工區(qū)域和信號(hào)時(shí)長(zhǎng)等重要信息。利用這些信息，自動(dòng)駕駛汽車能夠更好地規(guī)劃路線、避開擁堵區(qū)域并遵守交通法規(guī)。例如，自動(dòng)駕駛汽車若收到交通信號(hào)損壞的實(shí)時(shí)信息，可相應(yīng)地調(diào)整自身行為；類似地，在城市地區(qū)，自動(dòng)駕駛汽車可通過(guò)與智能交通燈協(xié)調(diào)行駛，最大限度地減少延誤并提高燃油效率。通過(guò)與基礎(chǔ)設(shè)施的互動(dòng)，自動(dòng)駕駛汽車能更全面地了解周邊環(huán)境，從而實(shí)現(xiàn)更安全、高效的駕駛。

云作為數(shù)據(jù)處理、分析和存儲(chǔ)的核心樞紐，為該生態(tài)系統(tǒng)增添了又一層重要支撐。借助云技術(shù)，自動(dòng)駕駛汽車如今能夠接入并共享更廣泛的網(wǎng)絡(luò)資源，包括車隊(duì)管理服務(wù)、中央交通管理系統(tǒng)和道路上的其他車輛。基于云的服務(wù)實(shí)現(xiàn)了車對(duì)車（V2V）通信，通過(guò)讓自動(dòng)駕駛汽車共享自身位置、速度和計(jì)劃行動(dòng)等信息，有助于改善交通流量并預(yù)防碰撞。云還支持空中（OTA）更新，通過(guò)推送包含錯(cuò)誤修復(fù)、新功能和性能增強(qiáng)的軟件升級(jí)，確保自動(dòng)駕駛汽車始終處于安全且最新的狀態(tài)。此外，云計(jì)算資源能夠支持需要大量處理能力的復(fù)雜算法和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，使自動(dòng)駕駛汽車在穿越不同環(huán)境時(shí)能夠不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)。

此外，云平臺(tái)還提供了數(shù)據(jù)分析功能，能夠?qū)?lái)自基礎(chǔ)設(shè)施、環(huán)境因素及車輛的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合、分析與應(yīng)用，進(jìn)而優(yōu)化交通管控、提升車輛性能并完善安全程序。城市及市政部門可借助大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)、優(yōu)化交通模式，甚至預(yù)測(cè)車輛與道路的維護(hù)需求；汽車行業(yè)則能利用這些數(shù)據(jù)提高系統(tǒng)可靠性、改進(jìn)自動(dòng)駕駛算法，推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展。

自動(dòng)駕駛的成功離不開車輛、基礎(chǔ)設(shè)施與云系統(tǒng)的深度融合。這種融合不僅能增強(qiáng)態(tài)勢(shì)感知能力、提升安全性與效率，還能促進(jìn)實(shí)時(shí)通信與數(shù)據(jù)交換。但該互聯(lián)生態(tài)系統(tǒng)也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在互操作性、網(wǎng)絡(luò)安全及數(shù)據(jù)隱私方面。隨著車輛、基礎(chǔ)設(shè)施部件與云系統(tǒng)的互聯(lián)程度不斷提高，網(wǎng)絡(luò)威脅的攻擊面持續(xù)擴(kuò)大，因此必須采取強(qiáng)有力的安全措施，以保障整個(gè)系統(tǒng)的完整性與安全性。同時(shí)，對(duì)不同制造商、城市及國(guó)家之間的通信協(xié)議與系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化也至關(guān)重要，這是確保所有組件能夠相互協(xié)作、形成整體效能的基礎(chǔ)。

確保自動(dòng)駕駛汽車安全的關(guān)鍵挑戰(zhàn)

自動(dòng)駕駛汽車（AVs）的快速發(fā)展有望通過(guò)提升效率、緩解交通擁堵及增強(qiáng)安全性，徹底變革未來(lái)的交通運(yùn)輸體系。然而，由于這類車輛主要依賴人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)及基于傳感器的系統(tǒng)等尖端技術(shù)，其容易面臨諸多安全問(wèn)題，這些問(wèn)題必須得到解決才能確保其安全運(yùn)行。自動(dòng)駕駛汽車的安全保障涉及由傳感器、通信網(wǎng)絡(luò)、云系統(tǒng)及基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)成的互聯(lián)生態(tài)系統(tǒng)，而非僅局限于車輛本身，這使得相關(guān)工作面臨特殊且復(fù)雜的挑戰(zhàn)，涵蓋從保護(hù)車輛內(nèi)部系統(tǒng)到確保與其他車輛及基礎(chǔ)設(shè)施的外部通信和互動(dòng)安全等廣泛領(lǐng)域。

針對(duì)車輛控制系統(tǒng)及車載網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，是確保自動(dòng)駕駛汽車安全的主要障礙之一。自動(dòng)駕駛汽車搭載了激光雷達(dá)、雷達(dá)、攝像頭及超聲波傳感器等多種傳感器，為安全駕駛提供重要信息。車輛的電子控制單元（ECUs）對(duì)這些傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并實(shí)時(shí)做出決策。但這些網(wǎng)絡(luò)易遭受惡意軟件攻擊、黑客入侵、數(shù)據(jù)操縱等網(wǎng)絡(luò)攻擊。一旦攻擊者侵入車輛內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)，可能會(huì)通過(guò)操控車輛控制系統(tǒng)，破壞制動(dòng)、轉(zhuǎn)向或加速等關(guān)鍵功能，進(jìn)而造成災(zāi)難性后果。因此，防止對(duì)重要控制系統(tǒng)的未授權(quán)訪問(wèn)、保護(hù)車載網(wǎng)絡(luò)免受外部威脅至關(guān)重要。

遠(yuǎn)程訪問(wèn)漏洞是自動(dòng)駕駛汽車面臨的另一大安全問(wèn)題。車對(duì)車（V2V）和車對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）通信是現(xiàn)代汽車無(wú)線通信系統(tǒng)的兩大應(yīng)用場(chǎng)景，它們?cè)谠鰪?qiáng)車輛與周圍環(huán)境及其他車輛互動(dòng)性的同時(shí)，也帶來(lái)了新的攻擊途徑。黑客可能利用無(wú)線通信信道偽造通信信號(hào)、植入惡意軟件或非法侵入車輛。例如，攻擊者可能偽裝成附近的車輛或基礎(chǔ)設(shè)施，誘使自動(dòng)駕駛汽車做出危險(xiǎn)的駕駛決策。因此，車輛必須通過(guò)保護(hù)通信協(xié)議、確保加密機(jī)制的正確性及驗(yàn)證外部信號(hào)等方式，防范此類攻擊。

乘客數(shù)據(jù)隱私保護(hù)是保障自動(dòng)駕駛汽車安全的另一關(guān)鍵問(wèn)題。自動(dòng)駕駛汽車收集的大量個(gè)人數(shù)據(jù)（如位置信息、出行模式，有時(shí)甚至包括健康數(shù)據(jù)）必須得到充分保護(hù)，防止被濫用。這些數(shù)據(jù)的大部分會(huì)在與自動(dòng)駕駛汽車相連的云中進(jìn)行處理和存儲(chǔ)，因此易遭受非法數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)泄露。實(shí)現(xiàn)安全的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)匿名化及隱私保護(hù)算法，對(duì)于保護(hù)乘客隱私、防止數(shù)據(jù)濫用至關(guān)重要。

無(wú)線（OTA）更新進(jìn)一步增加了自動(dòng)駕駛汽車的安全復(fù)雜性。與傳統(tǒng)汽車一樣，自動(dòng)駕駛汽車需要通過(guò)軟件更新來(lái)增強(qiáng)功能、修復(fù)漏洞及修補(bǔ)安全缺陷。但OTA更新也構(gòu)成了潛在的攻擊點(diǎn)，若攻擊者設(shè)法掌控更新過(guò)程，可能會(huì)向車輛系統(tǒng)植入惡意代碼，危害車輛安全或?qū)е鹿收?。為降低此類風(fēng)險(xiǎn)，需采用安全引導(dǎo)機(jī)制、確保OTA更新過(guò)程的完整性，并通過(guò)數(shù)字簽名驗(yàn)證更新的合法性。

最后，確保自動(dòng)駕駛汽車的安全還面臨重大的監(jiān)管與合規(guī)挑戰(zhàn)。由于無(wú)人駕駛汽車行業(yè)仍處于發(fā)展階段，其安全性尚未形成廣泛認(rèn)可的標(biāo)準(zhǔn)和法律規(guī)范。不同國(guó)家和地區(qū)的監(jiān)管框架存在差異，且在網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)方面缺乏國(guó)際共識(shí)，這增加了構(gòu)建安全系統(tǒng)的難度。此外，由于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的復(fù)雜性，監(jiān)管機(jī)構(gòu)難以跟上技術(shù)進(jìn)步的步伐。安全標(biāo)準(zhǔn)的不明確及執(zhí)行不力，可能導(dǎo)致制造商在安全措施應(yīng)用上存在不一致性，從而給黑客留下可乘之機(jī)。

綜上所述，保護(hù)自動(dòng)駕駛汽車安全是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，需要采取全方位策略，應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)、保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、建立安全的通信渠道并確保軟件更新的完整性。隨著技術(shù)的發(fā)展，強(qiáng)有力的安全措施、國(guó)際統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)及有效的監(jiān)管框架將愈發(fā)重要。確保自動(dòng)駕駛汽車的安全，對(duì)于該行業(yè)的成功及公眾對(duì)這項(xiàng)變革性技術(shù)的信任而言至關(guān)重要。

網(wǎng)絡(luò)安全對(duì)確保AV安全部署的重要性

自動(dòng)駕駛汽車（AVs）的問(wèn)世標(biāo)志著交通技術(shù)的重大飛躍，其有望提升安全性、提高交通效率并降低環(huán)境影響。然而，這些技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的諸多安全問(wèn)題必須得到解決，才能確保自動(dòng)駕駛汽車在實(shí)際環(huán)境中安全運(yùn)行。網(wǎng)絡(luò)安全對(duì)于保護(hù)自動(dòng)駕駛汽車免受系統(tǒng)黑客攻擊、數(shù)據(jù)泄露等各類潛在風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要，唯有如此，自動(dòng)駕駛汽車才能在不危及駕駛員、乘客及行人安全的前提下運(yùn)行。若缺乏強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)安全防御體系，自動(dòng)駕駛汽車將面臨一系列網(wǎng)絡(luò)攻擊，這些攻擊可能破壞車輛功能，進(jìn)而造成災(zāi)難性后果。

保護(hù)車輛控制系統(tǒng)是網(wǎng)絡(luò)安全對(duì)自動(dòng)駕駛汽車部署至關(guān)重要的主要原因之一。電子控制單元（ECUs）負(fù)責(zé)控制制動(dòng)、轉(zhuǎn)向、加速等關(guān)鍵操作，對(duì)自動(dòng)駕駛汽車而言不可或缺。這些系統(tǒng)高度集成，且依賴激光雷達(dá)、雷達(dá)、攝像頭等傳感器以實(shí)現(xiàn)安全高效的導(dǎo)航。一旦網(wǎng)絡(luò)犯罪分子設(shè)法侵入這些控制系統(tǒng)，便可能操控車輛、改變其運(yùn)行狀態(tài)并危及安全——例如使制動(dòng)系統(tǒng)失效或?qū)е萝囕v失控加速，從而將車內(nèi)人員及其他道路使用者的生命置于危險(xiǎn)之中。因此，保護(hù)這些控制系統(tǒng)免受外部網(wǎng)絡(luò)威脅，是確保自動(dòng)駕駛汽車安全部署的必要前提。

結(jié)語(yǔ)

網(wǎng)絡(luò)安全與無(wú)人駕駛汽車之間存在諸多特殊且緊迫的問(wèn)題，亟需采取全面且積極的應(yīng)對(duì)策略。隨著自動(dòng)駕駛汽車的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全必須融入其開發(fā)與運(yùn)營(yíng)的核心環(huán)節(jié)。從保護(hù)車載系統(tǒng)和通信網(wǎng)絡(luò)，到處理隱私問(wèn)題及抵御外部威脅，都需要強(qiáng)有力的網(wǎng)絡(luò)安全措施，以保障自動(dòng)駕駛汽車的安全性、可靠性與可信度。要充分發(fā)揮自動(dòng)駕駛汽車的潛力，同時(shí)降低這項(xiàng)變革性技術(shù)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，就必須直面這些網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題。

自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)融合了多項(xiàng)尖端技術(shù)，旨在實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化的交通體系。傳感器、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能與通信網(wǎng)絡(luò)的整合，使自動(dòng)駕駛汽車逐漸成為現(xiàn)實(shí)且極具吸引力的選擇，這一過(guò)程正改變著汽車感知周圍環(huán)境及與之互動(dòng)的方式。盡管仍有部分障礙有待克服，但自動(dòng)駕駛汽車系統(tǒng)的持續(xù)研發(fā)與測(cè)試，正為其常態(tài)化應(yīng)用開辟道路，而這必將徹底改變?nèi)祟惖某鲂心Ｊ健?/span>

人工智能（AI）是自動(dòng)駕駛技術(shù)的基礎(chǔ)，它賦予汽車感知、決策及自主行動(dòng)的能力。通過(guò)整合機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、決策算法及通信系統(tǒng)，人工智能使自動(dòng)駕駛汽車能夠在動(dòng)態(tài)復(fù)雜的環(huán)境中以高安全性和高效率導(dǎo)航。隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，其在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的作用將愈發(fā)重要，推動(dòng)交通運(yùn)輸邁入全智能、全自動(dòng)駕駛的新時(shí)代。

自動(dòng)駕駛技術(shù)的核心是由云計(jì)算、基礎(chǔ)設(shè)施與無(wú)人駕駛汽車構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)化生態(tài)系統(tǒng)。借助這一生態(tài)系統(tǒng)，車輛能夠更安全地導(dǎo)航、適應(yīng)不斷變化的環(huán)境，并更智能地與周邊基礎(chǔ)設(shè)施通信。交通的未來(lái)取決于這些元素的整合——通過(guò)促進(jìn)持續(xù)的數(shù)據(jù)流、實(shí)時(shí)通信及高級(jí)分析，提供更高效、可持續(xù)且安全的駕駛體驗(yàn)。然而，要充分釋放這一生態(tài)系統(tǒng)的潛力，就必須在其發(fā)展過(guò)程中解決網(wǎng)絡(luò)安全、隱私保護(hù)及標(biāo)準(zhǔn)化等問(wèn)題。

網(wǎng)絡(luò)安全是自動(dòng)駕駛汽車安全部署的重要組成部分。必須通過(guò)保護(hù)關(guān)鍵車輛系統(tǒng)、保障通信通道安全、維護(hù)數(shù)據(jù)隱私及確保軟件更新過(guò)程安全，來(lái)防范可能危及車輛安全、干擾其運(yùn)行并削弱公眾對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)信任的惡意攻擊。隨著自動(dòng)駕駛汽車的不斷發(fā)展及日益融入交通生態(tài)系統(tǒng)，強(qiáng)有力的網(wǎng)絡(luò)安全措施將變得愈發(fā)重要，這將確保自動(dòng)駕駛汽車能夠兌現(xiàn)其在便利性、安全性及高效性方面的承諾，而不會(huì)給人類或社會(huì)帶來(lái)不必要的風(fēng)險(xiǎn)。

后續(xù)章節(jié)我們將繼續(xù)深入分析確保自動(dòng)駕駛汽車安全所需的策略、工具和最佳實(shí)踐，敬請(qǐng)期待。

原文標(biāo)題：Will Your Next Autonomous Vehicle Drive You Into a Cyberattack?，作者：Sandeep Dommari