【ITBEAR】隨著科技的飛速發展，無人駕駛汽車正逐步從科幻電影走進現實生活。車聯網技術的廣泛應用，使得“無人駕駛”這一概念在多個場景中得以實踐。然而，在享受智能出行帶來的便捷時，網絡和數據安全問題也日益凸顯，成為車聯網發展過程中必須面對的重大挑戰。
近年來，我國在智能網聯汽車領域取得了顯著進展。據統計，截至目前，全國已建成17個國家級智能網聯汽車測試區、7個車聯網先導區，以及16個智慧城市基礎設施與智能網聯汽車協同發展試點城市，開放測試道路超過3.2萬公里。這些成就的背后，是5G網絡、高速公路、智慧城市等領域的持續投入和快速發展。然而，隨著智能網聯汽車的普及，網絡安全和數據安全的隱患也日益增多。
據中國信息通信研究院監測數據顯示，2023年針對車聯網服務平臺的網絡攻擊次數高達805萬次，同比增長25.5%。這些攻擊不僅威脅到車輛的正常運行，更可能危及駕乘人員的生命安全。在車聯網環境中，車輛通過數據交換和信息共享來優化行駛路線、避免事故，但網絡環境的開放性也使得這些信息面臨假冒攻擊、重放攻擊、修改攻擊等多種安全威脅。天津大學無人駕駛汽車交叉研究中心主任謝輝指出，惡意車輛接入網絡后，可以發送虛假信息，誤導周圍車輛，從而引發交通混亂甚至事故。
除了網絡安全風險，數據隱私泄露也是消費者關注的焦點。不法分子可以通過藍牙、網絡等接口侵入車輛系統，盜取駕乘人員的面部表情、動作、聲音數據以及車輛地理位置、車內及車外環境數據等敏感信息。這些信息一旦泄露，不僅會對個人隱私造成嚴重侵害，還可能被用于不法活動。
面對車聯網領域的多重安全挑戰，受訪專家表示，車聯網的安全技術應處于關鍵且前置地位。然而，目前車聯網領域仍存在諸多不確定性，如新場景新技術帶來的安全問題尚未得到充分研究，傳統的網絡安全模式風險防范能力不足，以及部分信息邊界模糊權屬不明等。這些問題都需要盡快得到解決。
為了保障車聯網的安全發展，業內人士建議從多個方面入手。首先，應持續完善頂層設計，厘清責任鏈條。制定車聯網領域網絡和數據安全風險評估辦法、重要數據識別等細則文件，確保智能網聯汽車從產品開發到上路的全生命周期以及數據全流程的合規性和安全性。同時，將監管鏈條延伸至全產業鏈，構建全面覆蓋硬件、軟件、通信和數據等方面的綜合性安全監管體系。
其次，應聚集行業力量，形成風險數據庫，加速安全技術迭代。車聯網領域需要構建協同的安全生態，打破過去封閉的技術研發體系。通過匯聚業內的經驗數據，提升風險資源反饋度，為行業安全產品與攻防技術提供更為廣闊的應用場景和迭代演進的機會。
還應加速形成產學研合作等技術攻關機制，豐富人才供給。結合企業實際用工需求，開設智能網聯汽車網絡和數據安全相關學科專業和培訓課程，設立安全實訓基地，規模化培養高水平對口人才。同時，企業、高校及科研機構也應將安全技術作為未來研發的重點，加強數據安全技術的研發和應用。
最后，鼓勵金融領域創新，持續賦能行業發展。積極引入外部風險保障體系，如加快推動保險等金融工具在智能網聯汽車領域的試點工作。通過提供風險分散工具，加快鋪開相關技術的應用場景，降低實踐過程中的風險損害，為安全技術的發展成熟提供有力支撐。
