特斯拉自动驾驶到底安全吗？浅析汽车信息安全的全球（合规）趋势

近来有些大V警告特斯拉自动驾驶汽车将给个人隐私乃至国家安全带来重大威胁，其中最重要的一条论据就是特斯拉自动驾驶汽车配备了大量传感器，可感知车辆内部和周围环境和行驶路线上的大量信息（包括个人通信、偏好、位置、隐私数据以及大量视觉采集信息）并上传到云端，同时自动驾驶汽车还会与手机同步应用数据，例如位置、通讯录、语音、图片等。

那么，以特斯拉为代表的自动驾驶汽车到底能采集哪些信息呢？下面是一个标准的自动驾驶汽车传感器分布图：

如今，一辆汽车包含多达150个电子控制单元和大约1亿行软件代码（是战斗机的四倍），预计到2030年将增加到3亿行代码。市场研究机构Juniper Research预测，到2022年全球市场将会有一半以上的新车（约3500万辆）都配备V2V（车到车通信）功能，占整个汽车市场的2.7%。

电动汽车和自动驾驶汽车，正在成为智能手机和智能家居之后，一个快速崛起的、全新的个人信息枢纽。对于某些黑客来说，自动驾驶汽车将成为极有吸 引力的攻击目标。

事实上，普通消费者不必过度担心自动驾驶汽车和联网汽车的隐私保护问题，因为与智能手机类似，自动驾驶汽车和联网汽车的用户隐私并非法外之地，特斯拉等智能汽车自动驾驶系统采集、传输、处理的环境数据和用户隐私信息，无论是本地黑匣处理还是联网传输，车机原生应用还是同步手机应用，都需要符合我国（已发布或即将发布）的隐私相关法律法规。

自动驾驶汽车使用人工智能系统，该系统采用机器学习技术来收集、分析和传输数据，以便做出人类在传统汽车中所采取的决策。像所有IT系统一样，这些系统容易受到攻击，可能会损害车辆的正常功能。

ENISA和JRC今年二月份发布的报告阐明了与自动驾驶汽车采用AI有关的网络安全风险，并提出了缓解这些风险的建议。

报告指出，汽车行业应采用安全性设计方法来开发和部署AI功能，从一开始，网络安全就应当成为自动驾驶AI设计的核心要素。汽车行业应提高其安全防范水平，并增强事件响应能力，以处理与AI相关的新兴网络安全问题。

ENISA给出的建议中有三点尤其值得关注：

• 首先，在AI组件的整个生命周期中定期进行安全性评估。AI模型和数据的这种系统验证对于确保车辆在遇到意外情况或恶意攻击时始终能够正确运行至关重要。

• 其次，实施由威胁情报支持的持续风险评估流程，可以识别潜在的AI风险和与自动驾驶中AI应用相关的新威胁。

• 最后：正确的AI安全策略和AI安全文化应主导整个汽车供应链。

文章部分素材源自：汽车行业网络安全研究