虽然一些基本原则依然适用，但我们需将汽车视为移动的数据中心，涉及远程信息处理、信息维护、实时安全警报与提示。保护车辆安全是一项网络物理安全任务，我们的核心依赖于分层零信任架构、持续可见性与集成响应能力，并通过云端与边缘的AI能力进行强化。

威胁态势正在加速演变，如今消费者在汽车生态系统中拥有更多个性化选择和数字功能，因此必须优先考虑优先考虑如何预测、抵御并恢复针对"车轮与线缆（车辆物理部件和网络系统）"的攻击。

1. 受入侵的网络/远程信息处理API

已有大量真实案例表明，原始设备制造商的安全控制措施遭利用突破，使窃贼能在无传统"钥匙"的情况下进入甚至开走车辆。

2. OBD/诊断注入与组件入侵

最近，安全研究人员展示了针对网联汽车的真实攻击，例如通过无线方式欺骗重型卡车的J-bus诊断数据包来干扰制动，以及成功欺骗自动驾驶汽车的激光雷达系统，使其误判道路上是否存在障碍物。

随着电动车与智能汽车在社会中的普及，此类攻击方法的复杂性将持续增长。因此，对整个生态系统，涵盖充电桩、网联汽车以及驾驶员实施持续、实时的保护措施变得愈发重要。

3.后端和 OTA 基础设施攻击

根据Statista和高盛的研究，到2025年，新车的平均代码行数将高达6.5亿行。主要的攻击媒介是无线后门，因为它能实现解锁车辆、禁用安全系统以及拦截或篡改远程信息。

OTA劫持已成为现实，通常源于安全设计缺陷，例如缺乏加密、车辆与后端认证机制不当以及完整性校验缺失等。

所幸，许多用于缓解IT领域此类风险的方法同样适用于此，希望未来原始设备制造商持续创新，将“原生”安全性融入汽车开发中。

4.供应链滥用和 API 滥用威胁

仅就网联汽车本身而言，其各类互联系统，如信息娱乐系统、诊断系统等通常来自不同制造商，这增加了供应链滥用的风险。

同时，驾驶员引入的个人设备，例如手机通过汽车 API进行交互，也为攻击者创造了新的入口点。

当前第三方应用集成已成为最薄弱的环节，近期已出现利用电动汽车充电桩发起的攻击，收集联网汽车数据，这些数据可被用于多种目的。

我们通过多种途径实现持续、基于风险的可观测性：

资产和配置清单：车辆识别码（VIN）级物料清单（即软件物料清单SBOM）、固件版本、安全补丁状态及电子控制单元（ECU）运行状况，共同构成实时资产管理基础，为行驶中的车辆提供等同于数据中心服务器或员工工作站的深度洞察力。

行为遥测：实时控制器局域网（CAN总线）与统一诊断服务（UDS）事件基线、GPS路径偏离、传感器异常及驾驶辅助系统人工干预，这些都能提升车辆与驾驶员安全性。最重要的在于不仅收集车辆实时数据，同时监测驾驶员状态，进而智能匹配车辆与驾驶员，提供最优安全解决方案。

威胁信号关联：边缘AI通过多ECU事件关联与告警优先级划分，使驾驶员聚焦关键事件并降低次要事件干扰。

我们的危机响应是直接向CISO汇报。事件响应手册将车辆、充电桩、远程信息处理网关及云平台/后端基础设施视为端到端集成平台。这种协同机制降低了威胁管理总成本，并提升安全监控流程效能。

网络运营团队与车队运营团队协同工作，但各有侧重：安全运营中心（SOC）分析师负责应对持续演进的攻击，而威胁情报、安全信息与事件管理/日志关联以及优先级响应等传统基础功能，对于保障公司及客户安全依然至关重要。

计算机行业多年来积累的补丁管理与部署经验，其成功与失败案例均可延伸至汽车领域。通过采用非常相似的方法——例如强化OTA管道，包括TLS加密、签名二进制文件和原子化回滚，得以持续更新车辆，确保我们始终以集成了原始设备制造商及我们自身产品与服务最佳安全功能的“最佳前进”状态运行。

此外，预测分析作为一项重要的变革性技术，能够检测电子控制单元的异常行为、驾驶员疲劳模式和传感器融合异常，同时有效减少误报和车辆停机时间。

参考链接：

https://www.helpnetsecurity.com/2025/07/15/robert-knoblauch-element-fleet-management-operations-security/