车路云安全解决方案
专为“车路云一体化”打造的网络及数据安全解决方案，覆盖 V2X 安全、路侧设备安全、云平台安全和车路云数据保护。
随着智能网联汽车技术的快速发展，车路云一体化成为智能交通的重要发展方向。然而，这一新兴技术也面临着诸多网络安全风险，这些风险不仅影响车辆本身的安全，还可能对道路基础设施、云计算平台乃至国家安全造成威胁。
车路云网络安全面临的风险
云端安全风险
API服务接口安全：如果这些API服务的接口缺乏必要的安全认证，或所使用的通信协议存在漏洞，攻击者可以从公共互联网对车辆发起攻击，窃取数据或进行恶意操作。
数据集中风险：在云端，大量的智能网联汽车数据集中存储，如果云端的安全防护措施薄弱，便可能导致大规模的数据泄露。
数据集中风险：在云端，大量的智能网联汽车数据集中存储，如果云端的安全防护措施薄弱，便可能导致大规模的数据泄露。
网联汽车安全风险
车载软硬件漏洞：智能网联汽车由众多车载控制器和复杂的软件系统构成，其软硬件设计中可能存在未被识别的安全漏洞。攻击者可以利用这些漏洞进行权限提升、远程控制或其他恶意操作，严重影响车辆的运行和安全性。
感知系统与控制系统风险：如果这些系统被外部攻击者干扰或控制，可能导致车辆无法正确感知道路环境或执行错误的驾驶指令，从而严重危害行车安全。
感知系统与控制系统风险：如果这些系统被外部攻击者干扰或控制，可能导致车辆无法正确感知道路环境或执行错误的驾驶指令，从而严重危害行车安全。
路侧设备安全风险
身份窃取/滥用：攻击者可能通过窃取终端的合法身份，冒充设备发送虚假消息，扰乱交通秩序。
终端网络入侵：攻击者可能利用路侧设备应用中的安全漏洞发动攻击，使应用工作异常。
数据和指令篡改：攻击者通过攻击通信链路、入侵设备等手段可以对信控方案进行篡改，导致信控指令得不到正确执行。
通信劫持和信息嗅探：路侧设备通过传统的IP网络接入云端的车路协同业务平台，这些网络会面临通信劫持、信息嗅探、消息伪造等安全威胁。
终端网络入侵：攻击者可能利用路侧设备应用中的安全漏洞发动攻击，使应用工作异常。
数据和指令篡改：攻击者通过攻击通信链路、入侵设备等手段可以对信控方案进行篡改，导致信控指令得不到正确执行。
通信劫持和信息嗅探：路侧设备通过传统的IP网络接入云端的车路协同业务平台，这些网络会面临通信劫持、信息嗅探、消息伪造等安全威胁。
解决方案
车路云一体化安全管理平台
车路云一体化网络安全运营平台，借助先进的车路云孪生分析模型与蝴蝶大模型的结合，成功实现了安全运营流程的优化。车路云安全管理中心由多元化数据源采集模块、数据处理模块、资产管理模块、安全分析模块、辅助分析模块、处置管理模块等构成，用于统一管理车辆、路侧设备、V2X 通信链路和云平台的安全边界。
车路云漏洞情报平台
车路云一体化漏洞情报平台是一个基于云计算架构的先进系统，它利用木卫四技术从多个数据源收集和分析漏洞及安全情报。该平台致力于为车路云环境提供全面的威胁情报支持，实现从端到端的漏洞检测、威胁影响分析以及缓解措施的建议和实施。
车路云数据保护平台
为应对车路云数据特征的复杂多变性及识别和保护的挑战，本平台依据相关标准和规范，运用木卫四蝴蝶大模型技术，实现了零样本级别的车路云敏感数据发现功能。该功能使平台能够高效识别车辆及个人敏感数据，并提供相应的缓解建议，确保数据安全性和隐私性。