综述：解析联网和自动驾驶汽车的犯罪威胁：全面研究成果揭示

研究人员针对 CAVs 相关犯罪威胁开展研究，识别出 28 种潜在犯罪，明确高风险犯罪，为相关领域提供参考。

　　随着科技的飞速发展，联网和自动驾驶汽车（Connected and Autonomous Vehicles，CAVs）逐渐走入人们的视野。它集成了先进的通信和自动驾驶技术，能独立运行或在极少人为干预下行驶。这一创新技术有望为交通出行带来诸多便利，比如提升出行效率、减少交通事故、为特殊人群提供更多出行便利等。然而，就像任何新技术一样，CAVs 也面临着安全隐患。其复杂的技术和智能系统可能会被不法分子利用，成为犯罪的新手段或新目标。但目前，针对 CAVs 相关犯罪的研究还比较匮乏，既没有公开的相关犯罪数据库，也缺乏对其潜在漏洞及被利用进行犯罪活动的深入研究。为了填补这些空白，来自伦敦大学学院（University College London）的研究人员展开了一项全面的研究，相关成果发表在《Crime Science》杂志上。

研究人员采用了多种关键技术方法。首先，进行了四项系统的文献检索，分别针对新闻媒体报道的涉及 CAVs 的犯罪事件、学术文献中讨论的与 CAVs 相关的犯罪、学术文献中关于针对 CAVs 的网络攻击及潜在后果等内容进行搜索。同时，还通过专家咨询研讨会，邀请了来自学术界、政府机构、执法部门、车辆制造商等多领域的专家，共同探讨并识别潜在的犯罪威胁，并对这些威胁进行评估和优先级排序 。

研究结果主要包含以下几个方面：

1. 新闻文章中的犯罪情况：通过对新闻文章的分析，研究人员识别出了多种犯罪类型。在车辆盗窃方面，犯罪分子利用无钥匙进入系统的漏洞，通过中继攻击等手段窃取车辆或车内财物，这一问题在全球范围内都有发生。车辆部件盗窃也时有发生，像昂贵的传感器、电子控制单元（ECUs）和 GPS 系统等都是犯罪分子的目标。数据盗窃同样不容忽视，若 CAVs 产生的大量个人数据未得到妥善保护，就可能被犯罪分子窃取用于其他犯罪活动。此外，还有破坏行为（如对自动驾驶汽车进行故意破坏）、网络跟踪（利用车辆连接系统监控乘客活动）、保险欺诈（操纵车辆软件骗取保险）等多种犯罪形式。
2. 学术文献中的犯罪情况：学术文献中除了讨论一些与新闻文章中相同的犯罪场景外，还提出了一些新的犯罪类型。例如，通过劫持 CAVs 进行恐怖主义和网络战，利用 CAVs 进行非法运输（如走私毒品、人口贩卖），以及通过加密劫持（cryptojacking）非法使用车辆计算资源挖掘加密货币等。
3. 网络攻击及相关犯罪：研究发现，针对 CAVs 的网络攻击类型多样。攻击车辆通信网络系统，如对车载自组织网络（VANETs）进行拒绝服务（DoS）攻击、分布式拒绝服务（DDoS）攻击等，会导致通信中断、数据被盗等问题，进而引发各种犯罪。攻击车内通信系统，如针对 CAN 总线的攻击，可能导致车辆系统故障，危及行车安全。对车辆传感器的攻击，如 GPS 欺骗、激光雷达（LiDAR）干扰等，会使车辆感知错误，引发碰撞等事故，构成物理攻击和刑事损害。针对车辆信息娱乐系统、车辆进入授权和认证系统等的攻击，也都可能为犯罪分子提供可乘之机，实施盗窃、远程控制等犯罪行为。
4. 专家评估的犯罪威胁：通过专家咨询研讨会，研究人员又识别出 6 种新的犯罪场景，使潜在犯罪威胁总数达到 28 种。专家们对这些犯罪威胁进行了评估，认为非法运输、车辆部件盗窃、车辆盗窃、为获取经济利益的勒索和破坏行为等是风险最高的犯罪。这些犯罪被认为容易实施、难以防范，且可能给个人、社会和经济带来严重危害。

在研究结论与讨论部分，研究明确了 CAVs 面临的多种潜在犯罪威胁，这些威胁涉及车辆的各个系统和使用环节。研究结果对多方面具有重要意义：在政策制定方面，为政府制定相关法规和政策提供了依据，有助于规范 CAVs 的发展和应用，保障公众安全；在警务工作中，促使警方思考如何应对新型犯罪，改进现有的执法策略和手段；对于车辆制造商而言，提醒他们在设计和生产过程中要更加注重安全和犯罪预防，将安全设计原则融入到 CAVs 的技术开发中。同时，该研究也为后续进一步研究 CAVs 相关犯罪奠定了基础，呼吁各方加强合作，共同应对这一新兴领域的安全挑战，确保 CAVs 能够安全、可靠地融入未来的交通体系。