现在谈汽车，都得挂个智能二字，即智能汽车，但更学术、更完整的叫法应该是智能网联汽车，而智能网联进一步会分为“智能”和“网联”两部分。
在《GB/T 44373-2024 智能网联汽车：术语与定义》中，智能功能被定义为“环境感知、智能决策、自动控制等功能”，网联功能被定义为“利用通信技术实现车辆与外界（车外的车辆、行人、云端、基础设施等）信息交互的功能”。
汽车信息安全：汽车的电子电气系统、组件和功能被保护，使其资产不受威胁的状态（来源于《GB/T 40861-2021 汽车信息安全通用技术要求》）。
汽车信息安全管理体系：包括组织流程、责任和治理的基于风险的系统方法，以处理与车辆网络威胁相关的风险并保护车辆免受网络攻击（来源于《GB/T 44373-2024 智能网联汽车：术语与定义》）。
汽车安全探讨中，传统意义上的被动安全是大家最具共识性的，也是消费者最易理解的，但被动安全已经足够得成熟和足够得不必争论。
所以，老百姓不太理解，但理论体系和实践经验更为充实的功能安全实际上成了当下事实上的核心安全主题（注意是当下）。
我们不妨先从功能安全讲起，来引出信息安全的内涵。
这里有3点要注意。
(1) 安全即风险够低
第一，这世上没有绝对的安全。所谓安全与否，是指风险高低，只要风险够低就是安全，如图1所示。
进一步问，高与低的界线在哪里呢？在“老百姓”心里。不过，对“老百姓”更精准的表达应该是State of the Art，即当前技术水平。
也就是说，功能安全的目标是将风险降低到大众可接受的水平。这有很大的伦理意味，这也是目前自动驾驶要考虑的课题。
图1 风险与安全的含义
(2) 本质安全
第二，虽然这世上没有绝对安全，但有本质安全，本质安全是消除内在的风险。举个例子。
小的时候，离家不远的地方有一条铁轨，横穿过离家的小路，这不仅仅让行人车辆经常与火车擦肩而过，也是我们小孩子压硬币和铁钉的乐园，自是十分危险。
后来不知是谁在铁轨之间加装了方便快速通过的木板，并且增加了简易栏杆，火车快到时，还有红色警示灯......
不过，还是不够，直到有一次，还是出了一次惨烈的事故。再后来，铁轨下深挖了一个小的隧道，路口附近的铁轨也都被围栏围了起来，尽管下雨总是聚水，但再没听说过什么事故......
这个小事例说了两个安全，铁轨下挖隧道就属于从根本上规避风险的本质安全，而加装木板、栏杆及警示灯等安全机制属于无法实现本质安全后的功能安全的范畴，如图2所示。
图2 本质安全与功能安全
(3) 以人为本
第三，功能安全以人为本，关注的是人身安全的伤害，包括驾驶员、乘客、行人及其他车辆内的人员，并不关注财产的安全。
2.3 功能安全解决什么问题
功能安全虽然带有功能二字，但不能解决功能不足、性能不好的问题（属于SOTIF），也就是不改变系统的标称特性，而是正向指导我们如何通过降低系统失效风险达到安全目标，并最终来减少对人的伤害。
比如，电子手刹，功能安全是要实现“避免非预期刹车失灵”的安全目标，关注的是整个电子手刹回路某一环节发生失效时的诊断、监控及处理行为，不是增加卡钳设计夹紧力改变功能与性能。
再进一步看，功能安全要处理的失效来源于哪里呢？两方面。
第一，人总是有局限的，所以人在产品及项目开发过程中，会为软件或硬件带来“系统性失效”，比如，标定时设置错了参数值或方向，理论上，这些失效是有确定根因的，只能通过过程执行或设计变更来消除。
第二，物总是不完美，硬件会出现符合概率分布的“随机硬件失效”，如电磁干扰、冲击振动、高温老化等，而这类失效是无法避免的、不可预测的，它们是源自半导体的材料与工艺本身的属性。
2.4 功能安全如何处理这些失效
失效很重要，但不是最重要的。我们要关注失效给人身安全带来的风险。风险也很重要，但依然不是最重要的，因为没有100%的零风险与安全。所以我们要识别出不可接受的风险，然后通过一些安全机制（过程与技术）将其降低到可接受的程度。不那么精准的说法就是足够的“功能安全”。
这里其实引出了功能安全方法论的核心目的是，通过增加安全机制将不可接受的风险降低到可接受的程度。
本节通过对比功能安全来看信息安全的特点。
3.1 从“伤人”到“伤心”
功能安全的指向很明确，就是关注对人的伤害，且限于肉体的伤害，姑且称之为“伤人”，为什么说信息安全是“伤心”呢？这不得不引出第一节也提到的信息安全的一个核心概念——资产，“资产”的破坏将导致“伤心”。
(1) 资产
在中文的语境里，提到资产，很容易想到钱，钱和资产有部分关系，但不能用钱来直接代替，这里的资产的概念更加宽泛。
接下来，我们从更学术的角度看，先串一下21434中资产及附属概念的含义。
资产：有价值或对价值有贡献的对象（有形的或无形的），它具有一个或多个值得保护的属性（即信息安全属性），其违背可能导致一个或多个不良后果（即损害场景）。
信息安全属性：包括机密性、完整性、可用性。其中，机密性是信息不泄露，如个人车机账户；完整性是信息准确性，不能被非授权修改；可用性是指授权的用户能有效使用。注意，关于信息安全属性，不同的模型有不同的定义，这里只是一种。
损害场景（damage scenario）：涉及车辆或车辆功能，并给司机、乘客、行人、车主等道路使用者带来不良后果。
威胁场景（threat scenario）：造成一个或多个信息安全属性被违背的潜在原因，会最终造成损害场景。
(2) 信息安全的目的
对应地，我们来寻找信息安全要解决的问题，汽车E/E系统或组件（即item）拥有一些对人有价值的资产，这资产里的一些属性被损害后，会对人造成一些不良后果。
信息安全要做的就是，通过保护资产的属性尽可能不被破坏，来让这不良后果的风险达到可以接受的程度，让相关人不要太“伤心”（伤人也属于一种伤心，即信息安全也会关注对人的伤害），如图3所示。
图3 汽车信息安全的基本目的
3.2 从“HARA”到“TARA”
再回顾下功能安全的开发逻辑，大体是从危害事件来识别risk大小，并定义ASIL及对应的安全目标，从而获得功能安全的大目标和总标准，随后通过拆解而进入V模型的常规开发中。对于功能安全而言，HARA是核心的增量方法。
现在来看信息安全，大家大的指引方向都是，让对人不好的东西的发生被控制在较低的水平。于是，信息安全引出了一个核心方法论——TARA（Threat Analysis and Risk Assessment，威胁分析与风险评估）。
看到这个词，大家首先会注意到其中威胁，延伸一点，威胁其实是来源于威胁场景这个概念，它可以类似对应于功能安全中的危害，即潜在的危险（在26262中也明确指出，可以从功能安全角度将信息安全威胁作为危害进行分析，以支持危害分析和风险评估以及安全目标的完整性）。而前述的损害场景相当于功能安全中的伤害，即由潜在的危险转化而成的实际发生的后果。后面的风险评估又和HARA在字面上完全一致（具体方法会有些不同）。
这样一对比，TARA和HARA有着高度紧密的映射关系，基本的方法论逻辑是一致的。类似于HARA，TARA也是信息安全的主要增量内容，我们也可以TARA来牵引出信息安全开发的脉络。
写到这里，大约是对汽车信息安全是什么有了一个模糊的轮廓，但很多细节还未展开，比如，威胁的源头是什么，资产主要包括什么，属性里的机密性、完整性及可用性怎么理解，怎么保护，不良后果的影响有哪些，形成的概率高低，相应的风险等级如何评定，TARA如何将这些东西串联起来......关于这些问题将在下面回答。
TARA主要分为7个部分，逐个来展开。但要注意一点，在21434中，整体并不具有明确的线性化次序，包含TARA中7个部分在内的各个部分都会有一定的独立性，输入输出相互交织。
4.1 资产识别
资产的识别有一定的事后性与动态性，也就是说资产不会全部清清楚楚摆在一个列表里（一般会有一部分参考，但不是唯一来源），需要分析、确认、更新。
其他渠道有哪些呢？一般，可以在相关项定义中识别、从威胁场景中获取，以及通过不良后果的影响评级来判断。
当然，这种泛泛之谈会让人不明就里，我们通过一个实例来理解下这个逻辑。
先回顾下有关资产的定义，资产是有价值或对价值有贡献的对象（有形的或无形的），它具有一个或多个值得保护的属性，其违背可能导致一个或多个不良后果。
(1) 潜在资产识别
于是，第一步，在相关项定义中识别研究对象时，我们可以先粗略划定一个有价值对象的范围。比如，分析到软件中的刹车CAN报文，它的被篡改可能会造成功能的缺失，显然面向价值，这就可以被划归为潜在的资产范围。
(2) 威胁与损害场景识别
再进一步，还提到了资产的3个属性——机密性、完整性与可用性，对应于刹车CAN报文的篡改，它可划归为完整性的违背，它会首先形成一个威胁场景。
那么，这个威胁场景会带来什么呢？或许会造成刹车失灵，乃至车毁人亡，这种后果就是所谓的损害场景。
(3) 影响评级
可是这损害场景的影响真的如此严重吗？我们需要再进行影响评级，如果评下来发现，确实挺严重，那这时就可以将这条“刹车CAN报文”作为资产了，或者说有必要开展进一步信息安全活动的资产。
所以说，资产的识别对应着一个认识的过程。为了更具象地理解什么是资产，举一些典型的例子，如表1所示。
表1 信息安全资产示例
看得出来，这些资产和钱有关系，但不那么紧密。
最后，总结一下，在该环节需要输出的内容包含：资产、资产的信息安全属性及违反相关属性导致的“损害场景”。
4.2 威胁场景识别
威胁场景是损害场景的潜在来源，其识别是对技术根因的向上溯源。
通常，需要体现出什么信息安全属性被违背及违背的原因是什么，比如，对EPS转向助力CAN报文进行欺骗篡改会导致CAN报文的完整性被违背，从而导致转向助力功能的异常。
safety（人身安全） financial（财产） operational（车辆操作） privacy（个人隐私）
当然，也可以有其他合理的分类方式，但需要在开发供应链中达成共识。
从级别的角度看，每个类别可以从以下4个等级展开：
severe（严重的） major（重大的） moderate（中等的） negligible（可忽略的）
其中，safety的部分在功能安全中有较为全面的、详细的论述，完全可以参考，必要时，也可以结合暴露度与可控度来综合定义，相对而言，safety的评价会更充分。对于其余类别，基于经验的、基于团队评价的模式居多。
4.4 攻击路径分析
走到这里，我们还没有谈到另一个重要的因素，究竟是谁造成了这种后果？信息安全本质是人与人的攻防较量，我们需要知道攻击者是如何执行攻击的，是如何造成威胁场景的，而这攻击者的一系列有预谋的蓄意行为就是攻击路径的概念。比如，对于第2部分威胁场景识别处的示例，黑客通过网关转发反向助力信号就是一条攻击路径。
形式上，攻击路径的分析可以按照“自上而下”和“自下而上”的方式展开。
自上而下是从威胁场景始，考虑其可能实现的不同方式，进而推断攻击路径。 自下而上的方法是，从已识别的漏洞来构建攻击路径。
所需攻击时间。一个专家从漏洞识别到开发应用的持续时间。 所需专业知识。普通小白和攻击各个步骤都需要专业人士的难度显然不同。 需要对产品或部件的了解程度。有些攻击可能只有内鬼才能做到。 机会窗口。可攻击的时间段，比如，漏洞公开到修复这段时间或者蓝牙连接过程的时间段）。 所需设备。发现漏洞和执行攻击是否需要专业的工具。
在确定好各个参数的取值并相加后，再根据预先定义的取值范围进行等级评定。
(2) 基于CVSS的方法
21434中选择了CVSS评估框架中的可利用度指标来评价可行性等级，而可利用度指标是将以下4个参数的取值代入特定公式中进行计算得到的。
攻击向量。在攻击可行性评级随物理或逻辑的攻击距离增加而增加的前提下评价，比如，从JATG口、U盘、蓝牙到移动网络的攻击可行性依次升高。 攻击复杂度。攻击者成功利用漏洞前所需要的条件多寡难易。 权限要求。攻击者在利用漏洞时需要的权限级别和授权次数等。 用户交互。攻击者与受攻击者越需要交互攻击可行性越低，比如，需要诱导用户点击车机链接提示。
(3) 基于攻击向量的方法
仅利用攻击向量评价也是一种简单粗暴的方法，这种方式常用于项目早期或其他还没有充足信息的阶段的粗略估计。
基于风险值高低，需要确认下一步的应对策略，一般分以下4种：
风险规避，比如，删除某个功能。 风险减轻，比如，强化安全控制过程或修复漏洞。 风险转移，比如，通过购买保险或者签署合同转移。 风险接受。
由于后两种并没有针对风险本身做什么处理，整个供应链的风险并未得到处理，所以需要特定的声明或监管。
在这里，我们会发现一个情况，就是风险值实际上是随着应对举措的执行而变化的。
那么，我们用什么目标线来确定该做什么和做到什么程度，类似于功能安全中的ASIL和预期功能安全中的两层接受准则。信息安全中增加了一个逻辑类似ASIL的概念——CAL（Cybersecurity Assurance Level，信息安全保证等级），它会作为一个固定的指标来牵引要做的信息安全活动及严格程度。
OEM必须建立和实施网络安全管理体系（CSMS），主要包含安全策略与目标、风险管理过程、安全开发生命周期、安全运维这四部分，旨在处理与网络威胁相关的风险，并保护车辆免受网络攻击。
OEM必须通过车辆型式认证（VTA），而通过VTA主要需满足两个条件：一是具备CSMS合格证书；二是证明CSMS已在对于车型项目上有效地执行。
2022年7月1日起适用于新车型，但不涉及电子电器变化的现有架构小改款可以豁免。
2024年7月1日起适用于所有车型，即尚未停产的旧车型也需要升级以满足。
在2022年至2024年期间，对于现有架构的新车型上市，若无法按照CSMS开发，则VTA应证明在开发阶段已充分考虑网络安全。
2025年1月1日起，过渡期结束，要求所有主机厂的所有车型必须通过CSMS+VTA的认证，标志着法规的全面实施和严格监管的开始。
车内系统分为软件系统、电子电气硬件、车内数据、车内通信（即车内系统、组件之间的CAN、LIN、以太网通信等）。总结常见信息安全威胁如下。
ECU篡改：反汇编二进制文件、更改程序代码等。 使用非制造商生产的软件更新ECU。 地图数据库中毒。 使用或安装恶意软件。 滥用特权窃听并注入新消息。 远程代码执行。 密码/密钥攻击。 总线关闭攻击。 用户通过越权方式访问软件系统。 利用用户身份认证不充分或默认账号密码未修改等问题非法访问。 利用不安全的远程访问或控制组件远程非法访问。 利用隐藏的服务和端口攻击系统。 操纵软件升级的确认机制。 重放合法的升级软件包。 软件升级时缺乏来源合法性和完整性检查。 缺乏信息安全日志或其他事件记录系统。 软件系统缺乏可信的启动机制。 访问认证机制缺乏防暴力破解措施。 对接收到的输入命令不校验格式合法性。 通过“后门”非法进入软件系统。 缺乏预警与监控机制。 芯片缺乏独立的信息安全存储空间。 针对芯片的信息安全存储进行攻击。 攻击基于芯片的软件系统可信启动机制。 直接接入硬件JTAG调试接口进行非法调试。 攻击物理设备或利用物理泄露进行攻击。 车内系统对安全重要参数存储缺乏有效的保护措施。 车内系统对存储的数据缺乏有效的访问权限控制。 车内软件涉及安全重要参数保护不当而泄露。 车内系统的配置参数缺乏有效的保护。 车辆共享同样的安全重要参数导致代码注入攻击。
6.2 车外通信
车外通信，即整车与车外终端的通信，具体分为车外远距离通信（蜂窝移动通信、卫星导航等）、车外近距离通信（蓝牙、NFC和Wi-Fi等）。总结常见信息安全威胁如下。
（1）远距离通信
窃听或修改两个节点之间的通信数据。 嗅探并接管已建立的会话。 用海量消息淹没通信通道，耗尽资源。 重复发送过去未过期的信号。 消息篡改，删除或更改数据内容。 假装是合法节点发送虚假消息。 伪造网络标识符并传递给合法节点。 不可抵赖性攻击：否认通信行为。 密钥/证书复制：使用重复的密钥或证书。 发送极端路由以溢出路由表。 强制连续ACK和重新同步TCP连接。 修改路由信息或更改转发路由请求的条数。 广播欺骗数据包，包含恶意节点路由。 创建假的路由节点，吞噬数据包。 仅抑制或修改来自某些节点的数据包。 利用漏洞混淆路由机制。 创建路由循环，转发数据包而非最佳路由。 快速转发路由请求以增加发现攻击者路由的概率。 向网络或总线注入任意消息。 创建并发送虚假消息。 查找密码、密钥等以授予访问权限。 窃取个人数据或网络信息。 利用时间差异推断敏感信息。 对汽车实现通信欺骗：伪造基站、路基通信设施身份等。 利用通信通道实施DoS/DDoS攻击。 架设无线干扰器干扰信号。 通信加密密钥被窃取或明文通信。 通信通道完整性保护密钥被窃取或未采用保护措施。 发送伪造的服务拒绝响应消息。 针对证书发放系统的攻击。
对摄像头的干扰攻击，使摄像头“失明”。 激光雷达的致盲攻击和欺骗攻击。 超声波干扰器干扰。 雷达干扰攻击。 GPS干扰和欺骗。 超声波和雷达欺骗攻击。 摄像头的欺骗攻击。 Wi-Fi相关攻击：端口攻击、弱口令攻击、协议栈攻击、内网渗透、中间人攻击、钓鱼攻击。 蓝牙相关攻击：数据加密攻击、关键业务认证缺陷、协议栈漏洞、重放攻击。 无线电信号干扰和遥控钥匙干扰。 位置跟踪攻击和轨迹跟踪攻击。 车内网络未采用分区分域信息安全隔离方式。 车内网络连接缺乏真实性和完整性校验机制。 车内网络系统缺乏防DDoS或流控措施。 通过OBD接口或植入恶意软件监听车总线。 伪造门禁控制命令和车钥匙。 伪造近距离通信报文。 通过接触式通信接口入侵车内系统。 针对车内无线局域通信的攻击。
业务适用性原则：产品的信息安全设计应结合业务或功能环境的实际需求，同时考虑对业务或功能的正常使用的影响。
软件无后门原则：软件系统不应留有后门。
功能最小化原则：越复杂的系统有越多的潜在攻击面，无用的软件组件、协议端口和ECU硬件调试接口应禁用或移除；器件的管脚信息不宜暴露。
最小化授权原则：产品的访问和信息处理活动应只授予最小的必要权限。
权限分离原则：重要保护对象的信息处理活动应具备两个或两个以上的权限，且各权限应相互分离和单独授予。
默认设置原则：产品应完成默认的信息安全设置，该设置对用户的信息安全设置诉求应做到最小化和最简单化，即尽可能默认设置下就是安全的。
失效安全原则：即便系统崩溃，信息安全机制仍然有效。
不信任原则：第三方软硬件及数据须先完成合法性检验，再进行使用。
控制智能座舱相关系统：攻击者可以通过IVI系统控制车辆的关键功能，如打开和关闭麦克风、监听驾驶员谈话、获取通话历史和汽车通讯录等，严重威胁到车主的隐私安全。
获取IVI控制权：通过ADB（Android调试桥）连接到车机系统，攻击者可以轻易地安装恶意软件、修改系统设置、查看敏感信息等，进而实现对车辆的完全控制。
远程攻击：攻击者可以利用云端或社交软件的漏洞，向车主发送恶意文件或消息，一旦车主点击或下载，恶意代码便会在IVI系统中执行，导致车辆被远程控制或数据泄露。
8.2 智能网联系统（T-BOX）
中间人攻击：攻击者可以通过车载Wi-Fi热点进入车机网络，利用未隔离的域控制网关访问各种ECU，进而实现对车辆的控制。
固件攻击：攻击者可以提取、逆向、篡改T-BOX的固件，从而控制T-BOX，甚至进一步控制车辆。
CAN总线注入：通过向CAN总线发送恶意数据帧，攻击者可以模拟动力域的启动指令，实现对动力系统的控制，导致车辆被非法启动或行驶。
OBD攻击：通过OBD接口注入恶意数据帧，攻击者可以控制车辆的CAN总线，进而实现对车辆的控制。
USB、蓝牙、Wi-Fi攻击：利用这些外部接口，攻击者可以获取车辆的访问权限，进行未授权访问，甚至植入恶意软件。
OTA升级攻击：通过绕过签名验证等安全机制，攻击者可以篡改车辆的固件，实现对车辆的控制或植入后门。
8.4 智能驾驶系统
机器学习对抗：攻击者可以通过对抗性机器学习技术，对车辆的感知系统进行攻击，如混淆限速标志等，导致车辆做出错误的决策。
致盲攻击：利用强光干扰摄像头、激光雷达等传感器的正常工作，导致车辆感知系统失效。
欺骗攻击：通过发送虚假信号欺骗传感器，使车辆做出错误的决策，如误判交通信号灯等。
多传感器融合攻击：攻击者可以利用多传感器融合算法的漏洞，实现对车辆的欺骗或控制。
无线通信攻击：通过蓝牙、Wi-Fi、GNSS等无线通信方式，攻击者可以实现对车辆的远程控制或数据窃取。
8.5 手机APP
数据泄露：攻击者可以通过手机APP获取车主的重要数据信息，如车辆位置、行驶轨迹等。
网络钓鱼攻击：攻击者可以伪造手机APP或发送伪装成官方通知的恶意链接，诱骗车主输入敏感信息。
恶意软件：攻击者可以在手机APP中植入恶意软件，实现对车辆的控制或窃取车主数据。
越权访问：如果云端服务存在漏洞，攻击者可以冒充车主控制他人车辆，造成严重的安全隐患。
8.6 智能钥匙
重放攻击：攻击者可以录制无线钥匙的解锁信号，并在适当的时候进行重放以解锁车辆。
中继攻击：利用中继装置延长无线信号的传输距离，攻击者可以在车主不知情的情况下解锁车辆。
蓝牙钥匙攻击：针对采用蓝牙通信的智能钥匙，攻击者可以通过蓝牙通信漏洞实现对车辆的远程控制或数据窃取。
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