譯者 | 晶顏
審校 | 重樓
隨著自動駕駛汽車日益融入交通生態系統，新的、嚴峻的網絡安全挑戰也隨之而來。
自動駕駛汽車（AVs）已從科幻構想快速發展為現實，有望徹底變革全球交通系統。借助人工智能（AI）、機器學習、傳感器融合及實時數據處理等先進技術，目前處于測試及上路階段的自動駕駛汽車，正有望改變人們的通勤方式、貨物運輸模式以及與周邊環境的互動形式。其潛在益處包括提升殘障人士的行動能力、減少排放、緩解交通擁堵及提高出行安全性等。
然而，隨著自動駕駛汽車愈發深入地融入交通生態系統，它們也引發了新的、嚴重的網絡安全問題。由于這類系統結構復雜、依賴尖端技術，且車輛與外部系統間傳輸的數據量大，因此易受網絡攻擊，可能導致災難性后果。鑒于需謹慎平衡機遇與風險以保障自動駕駛汽車安全可靠運行，網絡安全與自動駕駛技術的交叉領域已成為亟待關注的焦點。
自動駕駛汽車所涉技術
自動駕駛汽車配備激光雷達、雷達、超聲波傳感器及攝像頭等多種傳感器，以賦予其態勢感知能力，從而識別周邊環境并做出反應。基于這些傳感器提供給復雜機器學習算法的數據，車輛能夠完成導航、避障、調速等決策。此外，自動駕駛汽車可通過車對車（V2V）及車對基礎設施（V2I）通信技術，與其他車輛及路邊基礎設施進行信息交互，傳遞交通狀況、事故及道路隱患等關鍵數據。盡管這些功能被認為能提升駕駛效率與安全性，但也產生了諸多可被黑客利用的漏洞。由于自動駕駛汽車處于聯網狀態且依賴外部數據，其受黑客攻擊的風險顯著增加。黑客可利用車輛硬件、軟件或通信系統中的漏洞，實現對車輛的控制、竊取個人數據或制造故障。
未經授權訪問與數據泄露并非自動駕駛汽車面臨的唯一網絡安全風險。對自動駕駛汽車的黑客攻擊可能造成災難性影響，包括改變車輛行為，進而引發碰撞、導致人員受傷甚至死亡。車輛的轉向、制動或導航等關鍵系統可能被攻擊者操控，削弱自動駕駛汽車的安全決策能力。此外，由于自動駕駛汽車對云計算的依賴度不斷提高（用于數據處理與存儲），其易受針對云基礎設施的網絡攻擊，而云基礎設施存儲著從乘客信息到駕駛模式等大量數據。同時，數據隱私與用戶身份驗證方面也存在嚴重風險，乘客的旅行目的地、偏好、行為等個人信息可能被非法訪問和濫用。
網絡安全現已成為自動駕駛汽車設計與運行中的關鍵環節，而非可有可無的附加項。網絡罪犯可能利用殺毒軟件在自動決策過程中使用的軟件缺陷實施攻擊。車輛通過無線（OTA）更新來改進功能和修復漏洞，但這也為攻擊提供了新途徑。如果惡意分子利用OTA更新過程中的漏洞植入惡意軟件，可能會破壞汽車系統的性能與完整性。因此，網絡安全需成為自動駕駛汽車開發周期的核心組成部分，涵蓋補丁管理、定期漏洞評估及安全編碼技術等，以便在漏洞被利用前進行修復。
自動駕駛生態系統由車輛、云基礎設施及外部通信網絡間的交互構成，確保該生態系統的安全比僅保護單個車輛更為復雜。車與萬物（V2X）通信模式在增強自動駕駛汽車與周邊環境交互能力的同時，也帶來了新的安全挑戰。為防止非法設備偽裝成其他車輛或基礎設施，必須建立安全的通信協議。為防范重放攻擊、欺騙攻擊等數據操縱類網絡攻擊，自動駕駛汽車與其他實體需確保所交換數據的真實性與完整性。
隨著道路上自動駕駛汽車數量的增多，其遭受網絡攻擊的脆弱性將加劇，因此構建強大的網絡安全框架至關重要。采用行業最佳實踐與標準對自動駕駛汽車系統的安全而言意義重大。汽車工程師協會（SAE）、國際標準化組織（ISO）等機構制定的標準已開始涉及自動駕駛汽車的部分重要網絡安全要求，但這些框架仍存在諸多不足，且尚處于初級階段。美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）及全球其他監管機構正致力于制定自動駕駛汽車的網絡安全標準與法規，但在國際層面協調這些標準仍有大量工作要做。
此外，構建統一、安全的自動駕駛汽車部署環境，需要政府、網絡安全專家及汽車行業的協同合作。由于網絡安全威脅不斷演變，保持自動駕駛系統的抗風險能力需要持續監控、威脅情報共享及事件響應策略。企業必須為員工意識培養與培訓計劃投入資源，以確保在自動駕駛汽車從概念到部署的整個開發生命周期中，網絡安全始終處于優先地位。
自動駕駛汽車技術綜述
自動駕駛技術，又稱自動駕駛汽車（AV）技術，近年來取得重大進展，有望徹底改變人們未來的出行方式。從本質上講，自動駕駛汽車能夠感知周圍環境、自主做出決策并在無需人類干預的情況下行駛。該技術整合了機器學習、人工智能（AI）、傳感器、數據處理及通信網絡等眾多尖端技術，以實現這一復雜功能。自動駕駛汽車的最終目標是打造智能、安全、高效的交通系統，最大限度地減少人為錯誤、避免碰撞、優化交通流量并提升出行機動性——尤其針對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境實時信息的傳感器，對自動駕駛汽車而言具有至關重要的意義。這些傳感器包括激光雷達（光探測與測距）、雷達、超聲波傳感器及攝像頭等，它們協同工作，共同構建出周圍環境的全面圖像。例如，激光雷達可生成高分辨率的三維環境地圖，并借助激光束測量距離；雷達通過發射無線電波，超聲波傳感器通過發射聲脈沖，分別助力探測其他車輛、行人及障礙物等物體；攝像頭則通過提供視覺信息，幫助車輛識別和理解交通信號、道路標志、行人等關鍵環境要素。通過對這些傳感器所采集數據的融合處理，車輛能夠實現對周圍環境的360度全方位感知，進而做出相應的駕駛決策。
機器學習與人工智能算法為自動駕駛汽車的決策過程提供了核心動力。這些算法利用傳感器獲取的信息，對車輛周邊環境進行解讀，預測潛在危險，并決定加速、剎車、轉向及變道等操作。車輛系統借助機器學習（尤其是深度學習）進行訓練，以識別周圍環境中的各類模式，不斷提升決策能力。通過對海量數據集及真實駕駛場景的學習，這些人工智能系統能夠助力自動駕駛汽車完成復雜任務，如在十字路口導航、超越其他車輛以及應對交通狀況的突發變化等。
自動駕駛汽車與基礎設施、云系統及其他車輛的通信能力，對其運行而言不可或缺。借助車對車（V2V）和車對基礎設施（V2I）通信技術，自動駕駛汽車可向路邊單元、交通管理系統及道路上的其他車輛發送信息，同時也能接收來自這些對象的信息。通過此類通信，車輛能夠獲取有關交通模式、道路封閉、碰撞事故及其他影響駕駛決策的關鍵變量的實時信息。車與萬物（V2X）通信技術則進一步拓展了自動駕駛汽車的通信范圍，使其能夠與智能交通燈、行人的移動設備乃至城市基礎設施等各類對象進行通信，從而提升了車輛的感知與決策能力。
依據自動化程度的不同，自動駕駛汽車技術通常劃分為5個級別，從0級（無自動化）到5級（完全自動化）。當前的汽車多配備1級和2級系統，屬于部分自動化范疇，具備車道保持輔助、自適應巡航控制等功能。4級和5級為更高的自動化水平，可使自動駕駛汽車在幾乎無需人類干預的情況下實現完全自主駕駛。其中，5級車輛能在所有場景下實現完全自主，無需人類駕駛員；而4級車輛僅能在特定場景下自主運行，例如在預設的地理邊界內或預定路線上。
盡管自動駕駛汽車技術發展迅速，但仍面臨諸多需克服的障礙，如數據處理、實時決策及傳感器可靠性等問題。在實現廣泛應用之前，還需解決倫理和監管方面的問題，包括隱私保護、事故責任認定以及國際標準統一等。不過，自動駕駛汽車技術的持續進步，有望通過在可達性、效率及安全性上的顯著提升，徹底改變交通運輸領域。
人工智能在自動駕駛中的作用
自動駕駛汽車（AVs）的研發與運營在很大程度上得益于人工智能（AI），它使自動駕駛汽車能夠執行通常需人類駕駛員完成的復雜任務。自動駕駛的核心在于車輛能夠感知環境、實時決策，并在無需人為干預的情況下依據決策采取行動。正是多種人工智能驅動技術的結合，使得自動駕駛汽車能夠處理海量傳感數據、積累經驗并不斷提升決策能力，從而實現自主運行。人工智能不僅是車輛運行智能的基礎，還承擔著持續提高安全性、有效性及對變化條件適應性的責任。
機器學習作為人工智能的一個分支，能夠使自動駕駛系統從數據和經驗中學習，是自動駕駛領域人工智能的核心。為識別和解讀車輛周圍環境，機器學習算法會對激光雷達、雷達、超聲波傳感器及攝像頭等產生的數據進行分析。這些傳感器提供有關行人、其他車輛、道路狀況、交通信號、障礙物等環境要素的實時數據。借助機器學習模型（尤其是采用深度學習技術的模型），自動駕駛汽車能夠做出關鍵的駕駛決策，如何時停車、加速或變道。通過對新數據的分析并相應調整行為，系統逐漸能夠熟練應對日益復雜的駕駛場景。
AI在自動駕駛汽車中的作用
計算機視覺作為另一項重要的人工智能技術，使汽車能夠像人類一樣”看見“并理解周圍環境。計算機視覺算法利用攝像頭和傳感器提供的數據，識別和檢測物體、標志、道路標記及其他車輛，保障實時安全導航。得益于人工智能驅動的計算機視覺技術，自動駕駛汽車能夠識別騎自行車的人、行人乃至動物，從而對各類潛在道路危險做出反應；同時，該技術還能使車輛識別交通標志和信號，確保在各種情況下遵守交通法規并安全行駛。
人工智能驅動的決策算法使自動駕駛汽車能夠做出合理的駕駛決策。這些算法整合來自多個傳感器和信息源的數據，在復雜交通場景中選擇最優行動方案。例如，當自動駕駛汽車通過繁忙的十字路口時，其人工智能系統會分析其他車輛的行駛方向與速度、行人的接近程度、交通燈信號等一系列變量，實時做出關于速度和位置的決策。能夠對這些變量進行評估并迅速做出決定，是人工智能在自動駕駛中所起作用的顯著特點。
人工智能還能使自動駕駛汽車實現與其他車輛（V2V）及基礎設施（V2I）的通信，進而提升其態勢感知與決策能力。通過V2V通信，自動駕駛汽車可與道路上的其他車輛共享信息，以此預防碰撞、改善交通流量，并基于附近車輛的數據做出防御性決策。借助V2I通信，車輛能夠與智能交通基礎設施（如交通燈、傳感器等）進行交互，從而優化路線、預測交通狀況變化，保障行駛的順暢性。這些額外數據經人工智能處理和解讀后，進一步增強了車輛的態勢感知能力。
人工智能在提升自動駕駛安全性方面的潛力，是其對該領域最重要的貢獻之一。人工智能驅動的自動駕駛汽車在分析傳感器數據和路況時，速度與準確性均優于人類駕駛員。在多數情況下，人工智能系統比人類駕駛員更可靠，因其不會分心或疲勞，且能持續監控周圍環境。通過融合人工智能驅動的感知、決策與控制功能，自動駕駛汽車可降低因人為錯誤引發事故的風險，而人為錯誤正是交通事故的主要誘因。
盡管取得了這些進展，人工智能在自動駕駛領域仍存在一些問題。其中包括處理邊緣情況（即人工智能系統遇到未經過訓練的場景）、確保在各類不可預測駕駛環境中的穩健性，以及解決危急情況下的倫理與決策難題。此外，高質量的數據以及從實際駕駛經驗中持續學習，對人工智能系統的安全性至關重要，因為這能保證車輛適應新的、不斷變化的情況。
互聯生態系統：車輛、基礎設施和云
自動駕駛汽車（AVs）已發展成為一個更為復雜的生態系統，其構成不僅包括車輛本身，還涵蓋基于云的系統及周邊基礎設施。該互聯生態系統能夠實現多個組件間的實時通信、數據共享與協同，而這些正是在復雜環境中保障安全性、有效性與適應性的關鍵，因此對自動駕駛的成功至關重要。得益于基礎設施、云服務與車輛的順暢整合，自動駕駛汽車能夠在最佳狀態下運行，實時應對交通狀況，并在行駛過程中做出明智決策。要充分掌握自動駕駛技術及其為交通運輸帶來革命性變革的潛力，理解這些互聯組件之間的關系至關重要。
汽車是該生態系統的核心，它借助各類傳感器、攝像頭和計算機系統來感知并理解周圍環境。自動駕駛汽車搭載了激光雷達、雷達、超聲波傳感器和攝像頭等技術，用于收集周圍環境的信息，包括其他車輛、行人、障礙物和交通模式等。汽車的車載系統運用機器學習和人工智能（AI）算法處理來自這些傳感器的數據，使車輛能夠實時做出決策。然而，車輛的能力并非局限于其車載系統，它還是更廣泛生態系統的組成部分，通過與云和外部基礎設施的通信，其性能和決策能力得到極大提升。
在這個網絡系統中，基礎設施是不可或缺的部分。通過車與基礎設施（V2I）通信，自動駕駛汽車能夠與交通信號、標志、道路傳感器、智能城市組件等道路基礎設施進行交互。自動駕駛汽車與基礎設施建立連接后，可獲取交通流量、路況、事故、施工區域和信號時長等重要信息。利用這些信息，自動駕駛汽車能夠更好地規劃路線、避開擁堵區域并遵守交通法規。例如，自動駕駛汽車若收到交通信號損壞的實時信息，可相應地調整自身行為；類似地，在城市地區，自動駕駛汽車可通過與智能交通燈協調行駛，最大限度地減少延誤并提高燃油效率。通過與基礎設施的互動，自動駕駛汽車能更全面地了解周邊環境，從而實現更安全、高效的駕駛。
云作為數據處理、分析和存儲的核心樞紐，為該生態系統增添了又一層重要支撐。借助云技術，自動駕駛汽車如今能夠接入并共享更廣泛的網絡資源，包括車隊管理服務、中央交通管理系統和道路上的其他車輛。基于云的服務實現了車對車（V2V）通信，通過讓自動駕駛汽車共享自身位置、速度和計劃行動等信息，有助于改善交通流量并預防碰撞。云還支持空中（OTA）更新，通過推送包含錯誤修復、新功能和性能增強的軟件升級，確保自動駕駛汽車始終處于安全且最新的狀態。此外，云計算資源能夠支持需要大量處理能力的復雜算法和機器學習模型，使自動駕駛汽車在穿越不同環境時能夠不斷學習和適應。
此外，云平臺還提供了數據分析功能，能夠對來自基礎設施、環境因素及車輛的數據進行聚合、分析與應用，進而優化交通管控、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據分析規劃基礎設施升級、優化交通模式，甚至預測車輛與道路的維護需求；汽車行業則能利用這些數據提高系統可靠性、改進自動駕駛算法，推動自動駕駛技術的發展。
自動駕駛的成功離不開車輛、基礎設施與云系統的深度融合。這種融合不僅能增強態勢感知能力、提升安全性與效率，還能促進實時通信與數據交換。但該互聯生態系統也帶來了新的挑戰，主要體現在互操作性、網絡安全及數據隱私方面。隨著車輛、基礎設施部件與云系統的互聯程度不斷提高，網絡威脅的攻擊面持續擴大，因此必須采取強有力的安全措施，以保障整個系統的完整性與安全性。同時，對不同制造商、城市及國家之間的通信協議與系統進行標準化也至關重要，這是確保所有組件能夠相互協作、形成整體效能的基礎。
確保自動駕駛汽車安全的關鍵挑戰
自動駕駛汽車（AVs）的快速發展有望通過提升效率、緩解交通擁堵及增強安全性，徹底變革未來的交通運輸體系。然而，由于這類車輛主要依賴人工智能（AI）、機器學習及基于傳感器的系統等尖端技術，其容易面臨諸多安全問題，這些問題必須得到解決才能確保其安全運行。自動駕駛汽車的安全保障涉及由傳感器、通信網絡、云系統及基礎設施構成的互聯生態系統，而非僅局限于車輛本身，這使得相關工作面臨特殊且復雜的挑戰，涵蓋從保護車輛內部系統到確保與其他車輛及基礎設施的外部通信和互動安全等廣泛領域。
針對車輛控制系統及車載網絡的網絡安全威脅，是確保自動駕駛汽車安全的主要障礙之一。自動駕駛汽車搭載了激光雷達、雷達、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）對這些傳感器的數據進行處理并實時做出決策。但這些網絡易遭受惡意軟件攻擊、黑客入侵、數據操縱等網絡攻擊。一旦攻擊者侵入車輛內部網絡，可能會通過操控車輛控制系統，破壞制動、轉向或加速等關鍵功能，進而造成災難性后果。因此，防止對重要控制系統的未授權訪問、保護車載網絡免受外部威脅至關重要。
遠程訪問漏洞是自動駕駛汽車面臨的另一大安全問題。車對車（V2V）和車對基礎設施（V2I）通信是現代汽車無線通信系統的兩大應用場景，它們在增強車輛與周圍環境及其他車輛互動性的同時，也帶來了新的攻擊途徑。黑客可能利用無線通信信道偽造通信信號、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設施，誘使自動駕駛汽車做出危險的駕駛決策。因此，車輛必須通過保護通信協議、確保加密機制的正確性及驗證外部信號等方式，防范此類攻擊。
乘客數據隱私保護是保障自動駕駛汽車安全的另一關鍵問題。自動駕駛汽車收集的大量個人數據（如位置信息、出行模式，有時甚至包括健康數據）必須得到充分保護，防止被濫用。這些數據的大部分會在與自動駕駛汽車相連的云中進行處理和存儲，因此易遭受非法數據收集和數據泄露。實現安全的數據存儲、數據匿名化及隱私保護算法，對于保護乘客隱私、防止數據濫用至關重要。
無線（OTA）更新進一步增加了自動駕駛汽車的安全復雜性。與傳統汽車一樣，自動駕駛汽車需要通過軟件更新來增強功能、修復漏洞及修補安全缺陷。但OTA更新也構成了潛在的攻擊點，若攻擊者設法掌控更新過程，可能會向車輛系統植入惡意代碼，危害車輛安全或導致故障。為降低此類風險，需采用安全引導機制、確保OTA更新過程的完整性，并通過數字簽名驗證更新的合法性。
最后，確保自動駕駛汽車的安全還面臨重大的監管與合規挑戰。由于無人駕駛汽車行業仍處于發展階段，其安全性尚未形成廣泛認可的標準和法律規范。不同國家和地區的監管框架存在差異，且在網絡安全標準方面缺乏國際共識，這增加了構建安全系統的難度。此外，由于自動駕駛系統的復雜性，監管機構難以跟上技術進步的步伐。安全標準的不明確及執行不力，可能導致制造商在安全措施應用上存在不一致性，從而給黑客留下可乘之機。
綜上所述，保護自動駕駛汽車安全是一項復雜的任務，需要采取全方位策略，應對網絡安全風險、保護數據隱私、建立安全的通信渠道并確保軟件更新的完整性。隨著技術的發展，強有力的安全措施、國際統一標準及有效的監管框架將愈發重要。確保自動駕駛汽車的安全，對于該行業的成功及公眾對這項變革性技術的信任而言至關重要。
網絡安全對確保AV安全部署的重要性
自動駕駛汽車（AVs）的問世標志著交通技術的重大飛躍，其有望提升安全性、提高交通效率并降低環境影響。然而，這些技術發展帶來的諸多安全問題必須得到解決，才能確保自動駕駛汽車在實際環境中安全運行。網絡安全對于保護自動駕駛汽車免受系統黑客攻擊、數據泄露等各類潛在風險至關重要，唯有如此，自動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行。若缺乏強大的網絡安全防御體系，自動駕駛汽車將面臨一系列網絡攻擊，這些攻擊可能破壞車輛功能，進而造成災難性后果。
保護車輛控制系統是網絡安全對自動駕駛汽車部署至關重要的主要原因之一。電子控制單元（ECUs）負責控制制動、轉向、加速等關鍵操作，對自動駕駛汽車而言不可或缺。這些系統高度集成，且依賴激光雷達、雷達、攝像頭等傳感器以實現安全高效的導航。一旦網絡犯罪分子設法侵入這些控制系統，便可能操控車輛、改變其運行狀態并危及安全——例如使制動系統失效或導致車輛失控加速，從而將車內人員及其他道路使用者的生命置于危險之中。因此，保護這些控制系統免受外部網絡威脅，是確保自動駕駛汽車安全部署的必要前提。
結語
網絡安全與無人駕駛汽車之間存在諸多特殊且緊迫的問題，亟需采取全面且積極的應對策略。隨著自動駕駛汽車的不斷發展，網絡安全必須融入其開發與運營的核心環節。從保護車載系統和通信網絡，到處理隱私問題及抵御外部威脅，都需要強有力的網絡安全措施，以保障自動駕駛汽車的安全性、可靠性與可信度。要充分發揮自動駕駛汽車的潛力，同時降低這項變革性技術帶來的風險，就必須直面這些網絡安全問題。
自動駕駛汽車技術融合了多項尖端技術，旨在實現完全自動化的交通體系。傳感器、機器學習、人工智能與通信網絡的整合，使自動駕駛汽車逐漸成為現實且極具吸引力的選擇，這一過程正改變著汽車感知周圍環境及與之互動的方式。盡管仍有部分障礙有待克服，但自動駕駛汽車系統的持續研發與測試，正為其常態化應用開辟道路，而這必將徹底改變人類的出行模式。
人工智能（AI）是自動駕駛技術的基礎，它賦予汽車感知、決策及自主行動的能力。通過整合機器學習、計算機視覺、決策算法及通信系統，人工智能使自動駕駛汽車能夠在動態復雜的環境中以高安全性和高效率導航。隨著人工智能技術的進一步發展，其在自動駕駛領域的作用將愈發重要，推動交通運輸邁入全智能、全自動駕駛的新時代。
自動駕駛技術的核心是由云計算、基礎設施與無人駕駛汽車構成的網絡化生態系統。借助這一生態系統，車輛能夠更安全地導航、適應不斷變化的環境，并更智能地與周邊基礎設施通信。交通的未來取決于這些元素的整合——通過促進持續的數據流、實時通信及高級分析，提供更高效、可持續且安全的駕駛體驗。然而，要充分釋放這一生態系統的潛力，就必須在其發展過程中解決網絡安全、隱私保護及標準化等問題。
網絡安全是自動駕駛汽車安全部署的重要組成部分。必須通過保護關鍵車輛系統、保障通信通道安全、維護數據隱私及確保軟件更新過程安全，來防范可能危及車輛安全、干擾其運行并削弱公眾對自動駕駛技術信任的惡意攻擊。隨著自動駕駛汽車的不斷發展及日益融入交通生態系統，強有力的網絡安全措施將變得愈發重要，這將確保自動駕駛汽車能夠兌現其在便利性、安全性及高效性方面的承諾，而不會給人類或社會帶來不必要的風險。
后續章節我們將繼續深入分析確保自動駕駛汽車安全所需的策略、工具和最佳實踐，敬請期待。
原文標題：Will Your Next Autonomous Vehicle Drive You Into a Cyberattack?，作者：Sandeep Dommari
