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本期特邀專家——大連理工大學(xué)汽車工程學(xué)院院長、教授趙劍，聽他解讀汽車行業(yè)工控信息安全的建設(shè)之路。

趙劍：汽車工業(yè)是我國的支柱產(chǎn)業(yè)之一。在電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化的“新四化”驅(qū)動下，我國的汽車工業(yè)正經(jīng)歷著第三次造車?yán)顺保瑸檐嚻髮崿F(xiàn)彎道超車提供了前所未有的動力。

在這一大背景下，我國汽車制造業(yè)工控技術(shù)也正迎來巨大變革，諸如無線通訊技術(shù)、5G技術(shù)等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計算機視覺、大數(shù)據(jù)分析、智能機器人、云計算等人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用于汽車制造業(yè)中。新技術(shù)的應(yīng)用，降低了人力成本，提高了產(chǎn)品質(zhì)量，但同時也引入了新的風(fēng)險，其中信息安全問題已成為嚴(yán)重影響其發(fā)展的主要障礙。

早期制造業(yè)工控系統(tǒng)局限在本企業(yè)或工廠內(nèi)部的小范圍內(nèi)，完全隔離于互聯(lián)網(wǎng)，很少受到信息安全方面的威脅。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，工業(yè)控制系統(tǒng)產(chǎn)品越來越多的采用通用信息技術(shù)，實現(xiàn)控制信息和管理信息的廣域傳輸，這雖然對信息交互帶來了極大便利，但也增加了安全方面的風(fēng)險。風(fēng)險主要來自兩方面，一是企業(yè)自身的失誤可能導(dǎo)致重要信息、關(guān)鍵數(shù)據(jù)等大范圍擴散，損失巨大；二是來自外部網(wǎng)絡(luò)的竊密或攻擊。攻擊與防護一直是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中并行發(fā)展的兩個互為矛盾的方向，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的攻擊事件越來越多，影響越來越大，工控網(wǎng)中的信息安全研究與實踐也必將快速地發(fā)展。

工控網(wǎng)作為互聯(lián)網(wǎng)的一個子網(wǎng)，其安全防護手段必然包括傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)中已有的安全措施。由于其并行化高，信息完整性要求高，網(wǎng)絡(luò)獨立性強，機器間交互多，涉及商業(yè)機密等特點，需要有針對性地設(shè)計特定的防護策略。我認(rèn)為，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相對于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)安全，將在防火墻，身份認(rèn)證，機器間的安全通信協(xié)議與入侵檢測等方面重點發(fā)展。一個安全的工控網(wǎng)，將嚴(yán)格控制跨域的信息交互，根據(jù)信息的影響范圍和重要程度進行不同級別的認(rèn)證和權(quán)限控制，對生產(chǎn)環(huán)境進行網(wǎng)絡(luò)流量和聲音視頻等實時監(jiān)控，一旦出現(xiàn)異常，則快速報警并且嘗試隔離異常區(qū)，減小受影響范圍和損失。

趙劍：在當(dāng)前的政策環(huán)境與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的大背景下，汽車制造業(yè)也在不斷引入互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等領(lǐng)域的新技術(shù)、新應(yīng)用，并已成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的重要組成部分，當(dāng)然也面臨著日益增長的信息安全風(fēng)險。從信息安全角度，汽車制造業(yè)因其規(guī)模和產(chǎn)值，既屬于關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施范疇，又涵蓋在重要工業(yè)控制系統(tǒng)范圍內(nèi)。但是在汽車制造業(yè)中，無論從安全意識還是安全措施方面，仍然停留在傳統(tǒng)工業(yè)時代，存在一定的信息安全問題，其主要風(fēng)險如下：

一是商業(yè)機密可能被竊取。汽車制造業(yè)有很多信息涉及商業(yè)機密，如車體造型、發(fā)動機參數(shù)、電池控制技術(shù)、懸掛系統(tǒng)、研發(fā)計劃等，這些信息可能是企業(yè)花費巨資研究所得，一旦泄露，則可能使車企失去市場競爭力，損失不可估量。

二是網(wǎng)絡(luò)被攻擊或侵入，直接造成生產(chǎn)異常。汽車制造業(yè)的自動化程度很高，一般有很多機器人在自動作業(yè)，攻擊者可阻礙工控網(wǎng)的信息交互，造成指令錯誤，信息延遲等。由于在大量汽車制造業(yè)的生產(chǎn)環(huán)境中，生產(chǎn)操作對實時性要求較高，如果信息延遲大，則可能造成生產(chǎn)線停滯，設(shè)備損壞等。

此外，攻擊者也可能采取更為隱蔽的攻擊，預(yù)埋產(chǎn)品安全隱患，在車輛出廠后觸發(fā)、造成事故，使車企聲譽受損。該類攻擊更加難以發(fā)現(xiàn)和追溯。

趙劍：智能網(wǎng)聯(lián)汽車的網(wǎng)絡(luò)安全現(xiàn)狀是標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議不統(tǒng)一，車車通信方面的研究滯后，以及隱私保護方面的投入不足。

目前，在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域同時存在著多個標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議。如美國、歐洲和日本支持脫胎于IEEE802.11a的DSRC標(biāo)準(zhǔn)，我國主導(dǎo)的3GPP正在制定和完善基于LTE的V2X標(biāo)準(zhǔn)。即使是同一DSRC標(biāo)準(zhǔn)，美國、歐洲和日本在帶寬分配、傳輸率、無線電頻率選擇與覆蓋等方面也不一致。近期的多項研究工作指出DSRC由于高沖突率的原因，在需要高可靠和高效率的V2X通信中表現(xiàn)不佳。為解決DSRC中的一些問題，ASTM（the American Society for Testing and Materials）制定了WAVE架構(gòu)，其中包括了多個協(xié)議，如1609系列協(xié)議以及對TCP/UDP和高優(yōu)先權(quán)低延遲通信的支持。而由中國主導(dǎo)的基于LTE的標(biāo)準(zhǔn)已接近完成，具有高網(wǎng)絡(luò)容量、高覆蓋、更好的移動支持等優(yōu)點，但在高網(wǎng)絡(luò)負(fù)載情況下，延遲較大。WAVE與LTE兩大協(xié)議群各有優(yōu)缺點，由于互相借鑒，存在共同部分，但總體上難以兼容，這給車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展設(shè)置了巨大障礙。

智能網(wǎng)聯(lián)車的研究和實踐在車車通信方面嚴(yán)重滯后。車聯(lián)網(wǎng)的最主要目的是每個車通過廣播自身的感知器數(shù)據(jù)，擴大單車的感知范圍，從而更精確的為司機或自動導(dǎo)航提供支持。這個目的只能通過車車直連通信來完成，因為如果通過第三者轉(zhuǎn)發(fā)，會大大增加延遲，不適用于對延遲要求高的V2V通信。而目前的企業(yè)界，尤其在中國，大部分只關(guān)注通過基站轉(zhuǎn)發(fā)的通信，比如目前的LTE-V2X，V2V通信部分還沒有最后完成。關(guān)于車聯(lián)網(wǎng)的安全項目，也多關(guān)注與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)類似的內(nèi)容，而對車聯(lián)網(wǎng)中特有的車車通信涉及甚少。例如，2019年《車聯(lián)網(wǎng)安全技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展態(tài)勢前沿報告》對車車通信僅介紹了傳統(tǒng)的身份認(rèn)證技術(shù)和防止隱私泄露的匿名證書技術(shù)，對于車聯(lián)網(wǎng)中特有的攻擊手段則介紹較少。我們認(rèn)為車車通信是車聯(lián)網(wǎng)的主要內(nèi)容和特點，其他安全方面都可以在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)中找到較為成熟的解決方案，所以關(guān)于車車通信引出的安全問題值得更加重視，尤其是其隱私保護問題，更是阻礙車聯(lián)網(wǎng)實施的關(guān)鍵。

智能網(wǎng)聯(lián)車的隱私保護問題仍然是巨大挑戰(zhàn)。在VANET中，節(jié)點通過開放的無線信道進行通信。車輛不斷以通用格式周期性廣播可公共獲取的信標(biāo)消息。這些信標(biāo)通常包含時間戳，車輛ID，當(dāng)前車輛位置，速度和行駛方向等信息。如果沒有采取相應(yīng)的隱私保護機制，攻擊者可以很容易地獲得車輛的隱私信息，如車輛的路徑，駕駛員的身份以及偏好等。因此，隱私保護機制是車聯(lián)網(wǎng)實施的必要條件，同時也是較新的研究方向，還面臨很多挑戰(zhàn)。

然而，隱私保護是相對的，即這些隱私信息對普通的用戶和車輛是隱藏的，但是當(dāng)出現(xiàn)緊急情況時，可信的第三方應(yīng)該能夠檢測和跟蹤消息源的身份。例如當(dāng)某車輛肇事或存在過多惡意行為時，交通管理部門可以獲得司機的真正身份，進行處罰。因此，一個完善的認(rèn)證方案除了滿足普通的安全和隱私要求外，對于權(quán)威部門還應(yīng)該是可追溯的。總之，車聯(lián)網(wǎng)中的隱私保護仍然沒有很好的解決，需要學(xué)術(shù)界繼續(xù)研究以及企業(yè)界的重視。

智能網(wǎng)聯(lián)車是一個新興的行業(yè)，充滿了大量的機遇。比如目前的標(biāo)準(zhǔn)之爭，誰能最終勝出，爭取到更多的車企支持，就會在未來的生產(chǎn)中占有話語權(quán)，獲取更大利益。在車聯(lián)網(wǎng)研究中，關(guān)于安全與隱私保護，還有很多沒有解決的技術(shù)挑戰(zhàn)，哪一方能夠率先提出技術(shù)先進的解決方案，則會拔得頭籌，設(shè)立技術(shù)壁壘，保證先發(fā)優(yōu)勢。同時，智能網(wǎng)聯(lián)車是一個無法阻擋的趨勢，未來的車輛必將更加智能和具有高速網(wǎng)絡(luò)支持，汽車行業(yè)將迎來大洗牌，會產(chǎn)生一大批新型的汽車企業(yè)，也會淘汰一批老牌的汽車企業(yè)。比如國外特斯拉公司已經(jīng)強勢崛起，國內(nèi)，阿里、騰訊和百度也開始造車。汽車信息服務(wù)也將催生大量新生行業(yè)，如提供乘客的娛樂，信息，導(dǎo)航等服務(wù)以及對車輛數(shù)據(jù)的分析服務(wù)等。

趙劍：當(dāng)前人工智能與汽車產(chǎn)業(yè)的交融發(fā)展正成為百度、谷歌、特斯拉等“兵家”爭搶之地。依據(jù)11個部門近日聯(lián)合印發(fā)《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，5G、AI、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等“新基建”將極大推動含車輛搭載智能化終端（芯片）、5G車輛聯(lián)網(wǎng)（新一代車用無線通信網(wǎng)絡(luò)）、國家智能汽車大數(shù)據(jù)云控基礎(chǔ)平臺等技術(shù)的不斷升級，還將推動有條件自動駕駛的智能汽車達(dá)到規(guī)模化生產(chǎn)，實現(xiàn)高度自動駕駛的智能汽車在特定環(huán)境下市場化應(yīng)用。

全面高效的智能汽車網(wǎng)絡(luò)安全體系建設(shè)將成為新汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要趨勢，包括完善安全管理聯(lián)動機制，提升網(wǎng)絡(luò)安全防護能力，加強數(shù)據(jù)安全監(jiān)督管理等，以應(yīng)對各類信息安全威脅。另外，人工智能技術(shù)必將對個人隱私產(chǎn)生嚴(yán)重的威脅，如何展開反跟蹤機制與隱私保護也將促進人工智能算法的發(fā)展。國內(nèi)外智能網(wǎng)聯(lián)汽車廠商尚沒有構(gòu)建面向中高級無人駕駛階段的可信安全體系，無論在功能安全，還是網(wǎng)絡(luò)安全方面，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全性都是亟待解決的根本問題，也是智能網(wǎng)聯(lián)汽車的普及應(yīng)用的重要依據(jù)和基本內(nèi)容。

“新基建”將有效促進智能汽車綜合測試評價體系發(fā)展，尤其是5G智能網(wǎng)聯(lián)復(fù)雜系統(tǒng)構(gòu)架、環(huán)境感知、控制、人機交互及人機共駕等共性交叉技術(shù)的更新。

趙劍：需要重點保護的信息都必然要建立多層防護的體系，汽車行業(yè)的工控信息安全也不例外。要構(gòu)建全面高效的智能汽車網(wǎng)絡(luò)安全體系，包括完善安全管理聯(lián)動機制、提升網(wǎng)絡(luò)安全防護能力、加強數(shù)據(jù)安全監(jiān)督管理等。從“端—網(wǎng)—云”的角度看智能汽車安全風(fēng)險，主要存在越權(quán)攻擊、滲透攻擊、DNS劫持、升級包篡改、漏洞攻擊、總線攻擊、惡意應(yīng)用7大類。只有實現(xiàn)汽車的信息安全，才能保障智能網(wǎng)聯(lián)汽車的健康發(fā)展。

從車聯(lián)網(wǎng)信息安全防護角度而言，第一道防線是在進出本地網(wǎng)的網(wǎng)關(guān)上對信息的來源進行嚴(yán)格篩選。工控網(wǎng)不同于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)，它一般只與特定來源的網(wǎng)絡(luò)進行通信。這一道防線可以濾掉大量無關(guān)通信。

第二道防線是對信息的發(fā)送者進行嚴(yán)格認(rèn)證，只有合法或授權(quán)用戶才能訪問相應(yīng)的資源。

第三道防線是實時監(jiān)控訪問者的行為，嚴(yán)格限制其權(quán)限和行為。

第四道防線是做好數(shù)據(jù)備份和軟硬件冗余，當(dāng)發(fā)現(xiàn)攻擊時，及時隔離攻擊者，啟動備用軟硬件減少損失。

第五道防線是對所有訪問者的行為進行記錄，以備溯源和追責(zé)。同時制定完善的操作制度，嚴(yán)防內(nèi)部人員破壞。

趙劍：對于汽車行業(yè)來說，由于汽車聯(lián)網(wǎng)化程度的提升，汽車在運行過程中也將催生出海量數(shù)據(jù)，包括車輛數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)、地圖數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)、實時交通數(shù)據(jù)等。這就導(dǎo)致運維數(shù)據(jù)域、管理數(shù)據(jù)域、外部數(shù)據(jù)域等劃分時，可能存在交集，因此分類維度還需進行細(xì)化、明確。

數(shù)據(jù)分級除了考慮遭篡改、破壞、泄露或非法利用后，可能對工業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟效益等帶來的潛在影響以外，還可以將獲取數(shù)據(jù)的難易程度納入考量。數(shù)據(jù)的安全分級應(yīng)與數(shù)據(jù)的操作員和具體的操作相關(guān)。相應(yīng)于數(shù)據(jù)的分級，操作數(shù)據(jù)的人員也應(yīng)該分級。大于某一安全級別的用戶才能接觸到相應(yīng)級別的數(shù)據(jù)，而且對于比較重要的數(shù)據(jù)，如一些數(shù)據(jù)的修改將影響公司的未來決策和發(fā)展等，可以設(shè)立多個同級別的操作員共同授權(quán)才可以修改。而且對于數(shù)據(jù)的操作，如讀、添加、修改等，也應(yīng)賦予不同的權(quán)限。一些車廠數(shù)據(jù)，如傳送帶速率，其本身不涉及商業(yè)機密，但一旦被修改，可能造成生產(chǎn)停滯。數(shù)據(jù)的安全分級也可能不是固定不變的，如一些車廠收集的關(guān)于駕駛員的數(shù)據(jù)，在經(jīng)過去隱私處理后，就可以分享出來，進行大數(shù)據(jù)分析。一些時效性機密數(shù)據(jù)，應(yīng)該確保及時銷毀。還有一些特殊數(shù)據(jù)，無法歸類到繁雜的安全分級中，應(yīng)該允許特殊靈活處理。

來源：工業(yè)安全產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟