杜躍進：當智能遇到安全

汽車網絡安全公司Upstream發布《2022全球汽車網絡安全報告》，統計表明，2021年全球公開報道的汽車網絡攻擊事件高達256件，較2018年增加了225%。

當智能汽車遇到相關問題時，該怎么辦？360集團副總裁兼首席安全官杜躍進從三個部分進行了分享：汽車是如何變得智能的？構建智能的過程中存在哪些風險？智能汽車安全的原則思路。

智能和汽車的融合已經很多，自動駕駛、自動泊車、智能座艙等，以自動駕駛為例，如果把它抽象出來，讓汽車實現智能化至少包括三個過程：一是各種各樣的傳感器，把物理世界里的各種信號采集進來，變成可以計算的數據，然后在車載的計算平臺里根據這些數據進行計算，最后根據計算的結果進行執行方面的控制。

但實際上，智能網聯汽車不是單體，早已融入到了智慧城市、智慧交通、智慧社會上，所以，實際整個系統要復雜很多。除了車內，智能汽車還需要和外界交互，通過無線通信去傳遞數據，除了本地計算，很多數據是通過邊緣計算、云計算進行的，在這個過程中，任何環節都會面臨被攻擊的風險。

在數據產生的階段，通過信號干擾、信號注入、數據污染和數據投毒等方式來誤導車輛，比如讓車輛將停車標志識別成加速；在數據計算的環節，無論是車內計算平臺，還是云計算、邊緣計算，都是由軟件來實現的，這些軟件可以被系統入侵，入侵意味著可以被遠程控制，從而改變計算的結果；在數據傳輸的環節，如果兩個部件之間的協議設計不夠安全，可以通過身份冒充、數據篡改等方式，讓車輛無法正常工作。

車聯網普及之后，遠比汽車原來用的總線系統要復雜，車載網絡原先運行在封閉環境下，專用通信協議在設計過程中缺乏安全考慮，通信指令或數據被篡改直接影響信息輸入和決策輸出。

智能算法本身也可以被干擾、控制，由于當前AI算法的不可解釋性，通過制作對抗樣本，構造人類難以分辨的擾動，將會引起AI算法決策輸出的改變。

智能汽車的風險雖然復雜，但任何一個都不能被忽視。應對這些風險要遵循哪些原則？杜躍進列舉了十個方面。

第一，要做到單點識別風險，整體控制風險；第二，風險不可被徹底消除，但要做到風險可控；第三，不要迷信理論證明，不要輕信“不可能”；第四，人也是薄弱環節，是供應鏈安全的一部分；第五，安全體系要做到可信、安全、可控、可對抗、可生存；第六，安全涉及設計、生產和運行各個環節；第七，安全必須做好頂層設計，基礎性、共性的東西要做好，漏洞無法窮盡，必須做好安全運營，及時發現和更新漏洞，隨時做好應對；第八，智能系統安全離不開安全大腦；第九，圍繞能力體系，需建立專業的朋友圈；第十，敏捷進步，做好開放創新、協同創新和持續創新。