网联自动驾驶车辆网络安全挑战与防护技术综述：攻击机制与防御策略的系统性分析

《IEEE Transactions on Intelligent Vehicles》：A Survey of Cybersecurity Challenges and Mitigation Techniques for Connected and Autonomous Vehicles

本文针对网联自动驾驶车辆(CAVs)面临的网络安全威胁，系统梳理了攻击表面、攻击向量及攻击机制（如DoS、GPS欺骗、Sybil攻击等），并分类总结了加密技术、入侵检测系统(IDS)和认证机制等防御策略。研究人员通过分析175篇文献，建立了基于CIA三要素的攻击分类框架，并提出将博弈论与机器学习融合的未来研究方向，为构建安全可靠的智能交通系统提供了理论支撑和实践指南。

　　

随着智能网联汽车技术的快速发展，自动驾驶车辆正逐步融入人们的日常生活，从物流配送到城市公共交通，甚至军事侦察和灾难管理等领域都展现出广阔前景。然而，这些高度依赖无线通信和互联网技术的智能车辆，却面临着日益严峻的网络安全威胁。2015年，安全研究人员通过吉普车的Uconnect娱乐系统漏洞，成功远程控制了车辆的制动系统；2024年，杜克大学工程师演示了通过制造"幽灵车辆"欺骗雷达传感器的Sybil攻击。这些真实案例表明，网联自动驾驶车辆(CAVs)作为信息物理系统(CPS)的典型代表，其安全漏洞可能带来严重后果。

为了系统分析CAVs面临的网络安全挑战，印度理工学院克勒格布尔校区的Bhosale Akshay Tanaji和Sayak Roychowdhury在《IEEE Transactions on Intelligent Vehicles》上发表了题为"A Survey of Cybersecurity Challenges and Mitigation Techniques for Connected and Autonomous Vehicles"的综述文章。该研究通过对175篇科学文献的系统分析，建立了完整的网络安全威胁分类框架和相应的防御技术体系。

研究人员主要采用了文献计量分析、攻击表面分类和防御机制评估等方法。首先，他们从Scopus、IEEE Xplore等权威数据库中筛选出相关文献，建立了研究基础。接着，基于CIA(机密性、完整性、可用性)三要素对攻击机制进行分类，并针对每种攻击类型分析了相应的防御措施。特别关注了车辆自组织网络(VANET)中的通信安全、入侵检测系统(IDS)的设计原理以及加密技术的应用效果。

攻击机制的分类与特征分析表明，CAVs面临的网络安全威胁可从多个维度进行划分。根据攻击表面，可分为物理接口攻击、软件系统攻击、控制系统攻击、通信系统攻击和网络系统攻击五大类。其中，控制器区域网络(CAN)总线由于缺乏认证机制，成为攻击者重点目标。按照攻击策略，又可归纳为机密性攻击(如窃听、中间人攻击)、可用性攻击(如拒绝服务攻击、代码注入)和完整性攻击(如假冒攻击、数据篡改)三大类型。

防御技术的研究进展显示，当前主流的网络安全防护措施可分为三大类。加密技术通过对称加密(如TESLA、RAISE)和非对称加密(如GSIS、SRAAC)确保通信安全，其中基于身份的加密(IBC)和时序默克尔树(CMT)技术在VANET中表现出良好效果。入侵检测系统(IDS)采用签名检测、异常检测和混合检测三种模式，机器学习方法特别是深度学习在攻击识别中发挥重要作用。认证机制则包括用户认证、防火墙和区块链技术，其中基于生物特征(如心电图)的认证方案为车辆访问控制提供了新思路。

博弈论在网络安全中的应用研究揭示了新的防御思路。通过建立攻击者与防御者之间的博弈模型，可以优化安全资源配置，提高系统韧性。特别是将博弈论与机器学习相结合的方法，能够实现对新型攻击的主动防御。在车辆编队行驶场景中，基于博弈论的传感器节点优化布置方案，有效提升了整个车队的安全性。

研究结论强调，随着CAVs应用场景的不断扩展，网络安全已成为确保智能交通系统可靠运行的关键因素。未来的研究方向应重点关注以下几个层面：在技术层面，需要开发轻量级加密算法和高效的入侵检测系统，以应对车辆资源受限的挑战；在架构层面，应探索基于边缘计算和车辆云计算(VCC)的新型安全框架；在理论层面，需进一步研究博弈论与机器学习融合的智能防御策略。此外，隐私保护、跨制造商车辆编队安全以及偏远地区的网络安全监测等都是亟待解决的重要问题。

这项综述为CAVs网络安全研究提供了系统性的参考框架，不仅有助于学术界把握该领域的发展现状和趋势，也为产业界开发安全可靠的自动驾驶系统提供了实践指导。随着5G、物联网和边缘计算等新技术在智能交通领域的深入应用，建立多层级、全方位的网络安全防护体系将成为推动自动驾驶技术商业化落地的关键保障。