智能网联汽车网络安全威胁建模平台研究

范萍萍　刘怡婧　侯亚玲

摘 要：智能网联汽车网络安全威胁建模平台的研究成为当前关注焦点，这样的平台可以帮助汽车制造商、系统运营商以及安全专家识别和预测潜在的威胁，从而制定相应的解决方案，使智能网联汽车系统更加安全可靠。基于此，本文简单讨论智能网联汽车网络安全威胁建模平台优势和问题，深入探讨建设要点，以供参考。

关键词：建模平台 安全威胁 网联汽车

1 引言

智能网联汽车的兴起为出行带来了巨大的变革和便利，然而，随之而来的网络安全威胁也逐渐凸显。通过开展智能网联汽车网络安全威胁建模平台的研究，期望能够为解决智能网联汽车系统中的网络安全问题作出贡献，为智能出行的未来提供更加安全可靠的保障。

2 智能网联汽车网络安全威胁建模平台优势

智能网联汽车网络安全威胁建模平台具有以下优势：第一，威胁识别能力。该平台可以识别和分析智能网联汽车面临的安全威胁，包括恶意攻击、黑客入侵、信息泄露等。通过实时监测和分析网络流量、系统日志等数据，能够及时发现潜在的威胁，并提供相应的安全告警。第二，漏洞评估与修复。平台可以对智能网联汽车的软件和硬件进行全面的漏洞评估，找出潜在的安全漏洞，并提供相应的修复方案。通过及时修复漏洞，可以降低被攻击的风险，并提高系统的安全性。第三，实时监控和响应。该平台可以实时监控智能网联汽车的网络流量、系统状态等信息，对异常行为进行检测，并及时进行响应。当发现异常行为或安全威胁时，平台可以立即采取相应的措施，如断开网络连接、封锁攻击源等，以保护车辆和乘客的安全。第四，数据分析与预测。平台可以对收集到的大量数据进行深度学习和数据分析，通过建立模型和算法，预测潜在的安全威胁，并提供相应的预警和建议。这有助于提前采取措施，防止潜在的安全问题发生。第五，协同防护能力。该平台可以实现车辆间和车辆与云端之间的信息共享和协同防护。当某一辆车受到威胁时，平台可以及时将此信息传递给其他车辆和终端设备，实现全局的联防联控。总之，智能网联汽车网络安全威胁建模平台通过综合利用数据分析、实时监控和响应等技术手段，提高了智能网联汽车的网络安全性能，降低了安全风险，保护了车辆和乘客的安全。

3 智能网联汽车网络安全威胁建模平台存在的问题

3.1 数据隐私和保护问题

智能网联汽车网络安全威胁建模平台在提供安全保护的同时，也面临着数据隐私和保护方面的问题。智能网联汽车网络安全威胁建模平台在保护车辆和乘客安全的同时，需要收集、处理和分析大量的车辆数据、行驶记录、位置信息等敏感数据。然而，这些数据涉及个人隐私和安全问题，如果不正确地处理和保护这些数据，可能会导致严重的影响，如数据泄露、滥用或盗窃等。首先，数据收集阶段存在潜在的隐私问题。平台需要收集车辆的实时位置信息、驾驶行为数据以及乘客的个人信息，以便识别潜在的安全威胁。然而，这些数据的收集需要严格遵守隐私法律和规定，确保用户知情同意，并采取适当的安全措施进行加密和匿名化处理。其次，数据处理和存储过程中也存在隐私风险。在建模平台中，大量的数据需要在云服务器或其他存储设备中进行处理和存储。这就需要确保数据在传输和存储过程中得到加密保护，并采取严格的访问控制和认证机制，以防止未经授权的访问和数据泄露。此外，数据共享涉及隐私问题。智能网联汽车需要实现车辆间和车辆与云端之间的信息共享和协同防护。然而，不同厂商和车辆之间的信息共享标准和协议尚不完善，这导致信息共享的安全性受到限制，可能泄露车主的个人隐私。平台需要确保在信息共享过程中进行合法、安全和隐私保护的数据交换。

3.2 供应链安全问题

智能网联汽车网络安全威胁建模平台在保护车辆安全的过程中，不可避免地涉及供应链安全问题。供应链安全是指确保供应链中的各个环节和参与方都没有被恶意利用或遭受攻击的能力。智能网联汽车由多个供应商提供的硬件和软件组件组成，这些组件包括电子控制单元（ECU）、传感器、通信模块、操作系统等。供应链安全问题涉及这些组件是否可信、是否存在潜在的风险因素以及是否受到恶意攻击的问题。首先，恶意供应商可能会在智能网联汽车组件中植入后门或漏洞。这些后门和漏洞可能被黑客利用，获取对车辆系统的未授权访问权限，从而对车辆进行攻击。这种情况下，供应链安全需要确保每个组件的来源可信、可追溯，并要求供应商提供相关的安全验证和认证。其次，供应链安全还需要关注供应商的安全实践和安全文化。如果供应商对安全意识不足、未采取合适的安全措施，可能导致恶意代码或漏洞进入到智能网联汽车系统中。为确保供应链安全，需要与供应商建立密切的合作关系，确保他们采取了恰当的安全措施，如代码审查、漏洞管理和安全测试等。此外，在供应链中的不同环节，如运输、仓储和安装过程中，也存在供应链安全问题。恶意攻击者可能通过操纵或篡改这些环节，对智能网联汽车组件进行损坏、更换或注入恶意软件。供应链安全需要建立完善的控制和监管机制，确保组件的安全性和完整性在整个供应链过程中得到保障。

4 智能网联汽车网络安全威胁建模平台建设要点

4.1 模型开发和验证

对于智能网联汽车网络安全威胁建模平台的建设而言，模型的开发和验证是其中关键的环节。模型开发。第一，研究威胁建模方法。在模型的开发过程中，需要对各种不同的威胁建模方法进行研究和评估。这些方法包括但不限于攻击树、威胁情境建模和威胁建模语言等。选择适合智能网联汽车网络安全的建模方法非常重要，因为不同的方法可能适用于不同的威胁类型和安全需求。第二，数据收集与分析。开发模型需要大量的数据支持，包括有关智能网联汽车网络安全的历史记录、漏洞数据、攻击数据以及车辆和网络配置信息等。将这些数据整理并进行分析，有助于识别和理解潜在的威胁和漏洞。第三，模型设计与实现。根据选定的威胁建模方法和收集到的数据，设计模型的结构和算法。这涉及建立威胁关系、漏洞传播路径、攻击场景等方面的模型。同时，实现模型的算法和逻辑，确保其能够准确地描述真实的威胁情况。第四，参数调整和优化。在模型开发过程中，需要不断进行参数调整和优化。这包括选择威胁等级、规定风险评估指标以及确定威胁建模的粒度等。通过不断地优化模型的参数，使其更准确、有针对性地评估和预测不同威胁的风险和影响。模型验证。第一，数据验证。使用实际数据对已开发的模型进行验证是确保模型有效性的重要手段。通过与现实情况的对比，评估模型的预测准确度和鲁棒性。同时，验证数据还可以用于模型的进一步改进和完善。第二，專家评审。邀请网络安全领域的专家对模型进行评审，以获取他们对模型的意见和反馈。专家的经验和见解对于模型的校验和改进至关重要，能够进一步提高模型的质量和适用性。第三，平台用户测试。将模型投入实际使用前，进行用户测试是验证模型可用性的重要步骤。通过让真实用户使用平台，收集他们的反馈和建议，可以发现模型中的潜在问题并加以解决。模型开发和验证是智能网联汽车网络安全威胁建模平台建设中至关重要的一环。通过进行系统的模型开发，结合各种验证手段，确保模型的准确性和可靠性。只有经过充分开发和验证，智能网联汽车网络安全威胁建模平台才能提供准确的风险评估和防护建议，有效保障智能网联汽车的安全性。

4.2 选择适合智能网联汽车网络安全的建模方法

选择适合智能网联汽车网络安全的建模方法至关重要，合适的建模方法可以帮助我们全面理解和评估各种潜在的威胁和漏洞。研究不同的威胁建模方法。第一，攻击树。攻击树是一种图形化的建模方法，用于描述攻击者的行为和攻击路径。通过将攻击者的目标细分为不同的层次，从而构建树状结构。攻击树能够形象地展示攻击者的思维过程，并帮助我们理解攻击的可能路径和攻击的逻辑。第二，威胁情境建模。威胁情境建模是一种基于场景的建模方法，通过构建具体的威胁情境和攻击场景来评估风险和漏洞。在建模过程中，需要考虑到不同角色的攻击能力、威胁途径、攻击潜在影响等因素，从而形成全面的风险评估和威胁分析[1]。第三，威胁建模语言。威胁建模语言是一种形式化的描述语言，用于规范和描述威胁的构成、关系和特征。通过使用威胁建模语言，可以更准确地描述和分析威胁，并建立威胁之间的关联和依赖关系。常用的威胁建模语言包括STRIDE，CVSS等。考虑智能网联汽车网络安全的特性。第一，多层次网络结构。智能网联汽车具有复杂的多层次网络结构，包括车辆内部网络、车辆之间的通信网络以及与云平台的连接网络等。因此，在选择建模方法时，需要考虑到这些网络的关系和互操作性。第二，漏洞传播路径。智能网联汽车的漏洞传播路径具有特殊性。由于车辆内部的各个模块和组件之间存在复杂的联动关系，漏洞可能在网络中迅速传播。因此，在建模方法中，需要能够准确地描述和分析漏洞的传播路径。第三，不确定性和动态性。智能网联汽车的安全威胁具有不确定性和动态性。攻击者的策略和手段不断发展和演化，安全威胁也在不停地变化。在建模方法中，需要考虑到这种不确定性和动态性，能够及时更新建模结果和评估结果。灵活性和可扩展性。考虑到智能网联汽车网络安全的复杂性和不断变化的威胁，建模方法需要具备灵活性和可扩展性。即使选择了某种特定的建模方法，也需要能够根据实际情况进行调整和改进。同时，建模方法还需要能够容纳新的数据和信息，以保持模型的准确性[2]。

4.3 确定平台所需的功能和特性

确定智能网联汽车网络安全威胁建模平台所需的功能和特性是平台建设过程中的关键步骤。

4.3.1 需求分析

第一，收集用户需求。与潜在用户、智能网联汽车制造商、安全专家等进行沟通和交流，了解他们对平台的期望和需求。可以通过访谈、问卷调查、用户反馈等方式收集用户需求。第二，分析业务场景。分析智能网联汽车的业务场景，了解平台在各种场景下的使用需求。考虑智能网联汽车的各个方面，如车辆内部、车辆之间的通信以及与云平台的连接等。

4.3.2 基本功能

第一，数据收集和分析。平台应具备收集和分析与智能网联汽车网络安全相关的数据的能力。包括攻击数据、漏洞数据、日志数据等，以帮助识别潜在的威胁。第二，威胁建模和评估。平台应提供威胁建模和评估的功能，根据收集到的数据和分析结果，构建威胁模型和评估各种威胁的风险。第三，可视化和报告。平台应具备可视化功能，将建模和评估结果以图表、地图等方式直观地展示给用户。同时，平台还应生成详尽的报告，包括威胁分析、风险评估以及建议措施等。

4.3.3 特色功能

第一，实时监测和预警。平台应具备实时监测网络安全威胁的能力，并能够发出预警，提醒用户及时采取措施应对潜在的威胁。第二，漏洞管理和修复。平台可以提供漏洞管理和修复的功能，跟踪和管理智能网联汽车中的漏洞，并提供修复建议和方案。第三，协作与共享。平台可以支持用户之间的协作与共享，促进安全专家、车辆制造商和研究机构之间的合作，共同应对网络安全威胁。

4.3.4 可扩展性和灵活性

第一，模块化设计。平台应采用模块化设计，使得各个功能模块可以独立运行和扩展。这样，用户可以根据实际需求选择添加或移除功能模块。第二，可定制性。平台应具备一定的可定制性，允许用户根据自身需求进行功能定制和界面定制。用户可以根据特定的场景和需求定制平台的功能和配置[3]。

4.3.5 安全性和隐私保护

第一，数据安全。平台应确保收集和存储的数据的安全性，采取合适的加密和访问控制措施，以保护数据的完整性和私密性。第二，隐私保护。平台应保护用户隐私，遵守相关法律法规，明确数据收集和使用的目的，并经过用户同意进行数据的收集和分析[4]。

4.4 将平台部署到智能网联汽车系统中

智能网联汽车的兴起为出行带来了便利性和安全性的提升，但与此同时也引发了大量的网络安全威胁。为了有效应对这些威胁，建立一个智能网联汽车网络安全威胁建模平台是至关重要的。首先，平台应具备全面的数据收集和存储能力。它应能够实时监控智能网联汽车的网络流量、车载计算机系统的日志记录以及传感器数据，并将这些数据集中存储起来。这样一来，平台就能够提供足够的数据样本，以进行后续的威胁建模和分析。其次，平台需要具备威胁建模和分析功能。通过分析先前的网络攻击事件和模式，平台能够利用机器学习技术来建立威胁模型，并识别潜在的网络安全威胁。这些威胁模型可以帮助汽车制造商和系统运营商及时了解潜在威胁，制定相应的安全策略和措施。再次，平台需要提供实时的威胁检测和响应能力。当平台识别到潜在的网络威胁时，应能够及时警示车辆主人或相关工作人员，并采取相应的措施来阻止攻击，保护车辆和乘客的安全。平台还应具备自主学习的能力，通过分析未知类型的攻击事件，提高检测和响应的准确性。此外，平台的部署还需要考虑个人隐私保护。在数据收集和威胁分析过程中，平台需要遵循隐私保护的法律和规定，确保用户的个人信息不被滥用或泄露。可以采用匿名化的数据收集方式，并对数据进行加密和安全存储，保护用户隐私。最后，平台的部署还需要考虑到可扩展性和兼容性。随着智能网联汽车的不断发展和更新，平台应能够灵活适配不同品牌和型号的车辆系统，并且能够随着技术的进步和威胁的变化进行升级和更新。总之，智能网联汽车网络安全威胁建模平台的部署对于加强汽车网络安全保护至关重要。通过全面的数据收集和存储、威胁建模和分析、威胁检测和响应、个人隐私保护以及可扩展性和兼容性的考虑，该平台能够提供全方位的网络安全保护，降低智能网联汽车系统受到网络攻击的风险[5]。

5 结语

智能网联汽车网络安全威胁建模平台的研究具有重要意义。未来的发展需要加强针对新型威胁的研究，加强合作与合规性，持续关注个人隐私保护，并注重平台的持续更新和优化。通过不断努力和研究，将为智能网联汽车的网络安全提供更加可靠的保障。

参考文献：

[1]郗胡平.综合施策，促进智能网联汽车产业加速發展[J].新型工业化，2023，13（07）：17-23.

[2]袁俊，陈勇，赵魏维等.职业本科活页式、手册式教材开发研究——以智能网联汽车技术综合实训为例[J].时代汽车，2023（14）：75-77.

[3]齐浩.智能网联汽车环境感知技术的发展和研究现状[J].汽车维修技师，2023（07）：113.

[4]张丽岩，文媛，马健.基于SWOT分析的高铁新城智能网联汽车产业发展研究[J].物流科技，2023，46（15）：60-61+65.

[5]魏文清.加快智能网联汽车驾驶立法势在必行[J].汽车纵横，2023（07）：37-41.