通用安全邏輯結(jié)合特定組件，騰訊安全打造屬于汽車行業(yè)的“巴別塔”
摘要： 騰訊安全在4月24日的騰訊智慧出行技術(shù)開放日Time Day上設(shè)立了安全分論壇，在群訪環(huán)節(jié)中，對當(dāng)前智能車企的安全需求、主要挑戰(zhàn)及應(yīng)對措施進(jìn)行了深入的分享。
4月25日，萬眾矚目的北京車展如期而至。不同類型、功能各異的智能網(wǎng)聯(lián)汽車蜂擁至展會現(xiàn)場，讓展會觀眾看到了中國及世界汽車產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。近年來，智能網(wǎng)聯(lián)汽車成為汽車工業(yè)的新標(biāo)志，越來越多的車企加入其中，快速生產(chǎn)著環(huán)保、智能、便捷、高效的汽車。與此同時，隨著華為、小米等多家科技廠商的加入，智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)也步入了一個新的階段。
在這個過程中，區(qū)別于傳統(tǒng)物理安全的網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全逐漸成為阻礙智能車企發(fā)展的重要因素。隨著智能車企的不斷發(fā)展和壯大，在生產(chǎn)和運(yùn)營中，越來越多的安全風(fēng)險被暴露出來，隨之而來的攻擊也變得愈發(fā)頻繁。據(jù)統(tǒng)計，在過去5年中，全球汽車行業(yè)因網(wǎng)絡(luò)化攻擊造成的損失超過5000億美元，而近70%的汽車安全威脅都是由遠(yuǎn)距離的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為引發(fā)。
實(shí)際上，智能車企遭受網(wǎng)絡(luò)安全威脅的主要原因是發(fā)展過快。大部分車企的基礎(chǔ)安全較為薄弱，由于汽車產(chǎn)業(yè)快速向智能化、網(wǎng)聯(lián)化轉(zhuǎn)型，車企不得不同步跟進(jìn)，這導(dǎo)致本就薄弱的安全能力更加無法應(yīng)對快速擴(kuò)張帶來的安全風(fēng)險。此外，智能車企的風(fēng)險暴露面也較為復(fù)雜，不僅同泛互企業(yè)一樣面臨著包括數(shù)據(jù)安全、云安全等挑戰(zhàn)，還有車機(jī)系統(tǒng)本身以及智能充電樁等IOT設(shè)備的安全風(fēng)險。
此外，合規(guī)監(jiān)管的壓力也讓車企在建設(shè)信息安全方面帶來了更大的驅(qū)動力。自2018年以來，全世界在制定相關(guān)法律法規(guī)的數(shù)量激增，對智能車企的網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全等方面提出了更多的要求，2024年更被稱之為車企監(jiān)管元年。重重壓力之下，智能車企開始向建設(shè)網(wǎng)絡(luò)及數(shù)據(jù)安全架構(gòu)發(fā)力。從供應(yīng)鏈的另一側(cè)來看，大部分網(wǎng)安廠商也紛紛開始“押寶”智能車企，研發(fā)并推出了許多針對智能車企的安全產(chǎn)品和服務(wù)。
對此，騰訊安全在4月24日的騰訊智慧出行技術(shù)開放日Time Day上設(shè)立了安全分論壇，騰訊云數(shù)據(jù)安全總經(jīng)理李濱、騰訊安全高級經(jīng)理曾杰、騰訊安全咨詢規(guī)劃負(fù)責(zé)人姚慰以及騰訊安全零信任產(chǎn)品負(fù)責(zé)?劉登峰展開了分享，并在群訪環(huán)節(jié)中，對當(dāng)前智能車企的安全需求、主要挑戰(zhàn)及應(yīng)對措施進(jìn)行了深入的分享。
在討論智能車企如何建設(shè)安全之前，首先要了解智能車企的安全需求。廣義上的智能網(wǎng)聯(lián)汽車是以車輛為主體和主要節(jié)點(diǎn)，融合現(xiàn)代通信和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，使車輛與外部節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)信息共享和協(xié)同控制，以達(dá)到車輛安全、有序、高效、節(jié)能行駛的新一代多車輛系統(tǒng)?？梢钥吹?，信息交互是智能網(wǎng)聯(lián)汽車最為重要的一環(huán)，圍繞著信息交互，我們可以將智能車企拆分成各個場景，并總結(jié)出場景中可能存在的安全風(fēng)險和隱患。
首先也是最為關(guān)鍵的汽車本身。智能網(wǎng)聯(lián)汽車是非常典型的端側(cè)場景，其同時具備開放性和可交互性，這意味著汽車往往是車企最容易被攻破的點(diǎn)。在智能座艙概念成熟之后，汽車與外部、內(nèi)部之間的信息交互日益頻繁，如何在交互過程中保障數(shù)據(jù)安全就成為車企需要解決的重要問題。
另一方面，車機(jī)系統(tǒng)及車機(jī)應(yīng)用的安全性也需要保障。當(dāng)下，國內(nèi)車機(jī)系統(tǒng)以安卓、鴻蒙為主，部分車企缺乏對安全的深度打磨，系統(tǒng)內(nèi)部潛藏著一定的漏洞。此外，出于成本考慮，部分車業(yè)在設(shè)計之初，只是針對現(xiàn)有功能匹配了相應(yīng)的車機(jī)芯片，隨著使用時間增加，OTA升級凸顯出車機(jī)硬件不足的問題，從而導(dǎo)致車機(jī)系統(tǒng)出現(xiàn)卡頓、死機(jī)，甚至黑屏等情況。
其次是在車企的生產(chǎn)制造過程中涉及的開發(fā)安全、供應(yīng)鏈安全等。在軟件開發(fā)過程中，車企所需求的功能往往需要利用開源代碼或軟件，這些開源代碼可能存在大量的安全隱患。同時，在與上下游供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)交互過程中，由于安全水平不一，數(shù)據(jù)交互存在泄露風(fēng)險，可能會導(dǎo)致車企核心數(shù)據(jù)或敏感數(shù)據(jù)泄露，從而造成損失。
第三是在車企營銷環(huán)節(jié)中，大量營銷人員可能會接觸到數(shù)據(jù)鏈路，部分營銷人員的安全意識較低，抑或是企業(yè)身份權(quán)限管理存在疏漏，攻擊者可通過竊取營銷人員權(quán)限從而進(jìn)入企業(yè)內(nèi)網(wǎng)，通過勒索或竊取數(shù)據(jù)的方式迫使企業(yè)遭受損失。此外，在營銷過程中也會存在“薅羊毛”等現(xiàn)象，不僅會對車企帶來影響，也妨礙了用戶的正常使用。
最后是包括充電樁在內(nèi)的智能化應(yīng)用，這些IOT設(shè)備極易被車企所忽視。它們同汽車一致，都屬于端側(cè)場景，且同樣具備開放性和交互性等。用戶在使用過程中可能會留下個人信息，使用充電樁所需的APP、小程序也面臨著被攻擊的風(fēng)險。
通過信息交互拆分的場景并不全面，提及的安全風(fēng)險也無法全面概括車企的現(xiàn)狀，顯然，車企所面臨的風(fēng)險現(xiàn)狀更加嚴(yán)峻。對此，騰訊安全基于其對智能車企的服務(wù)、自身的安全經(jīng)驗以及科恩實(shí)驗室針對智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)的種種研判，提出了針對智能車企的安全建議和安全產(chǎn)品，并在此次Time Day上進(jìn)行了全面的講解和展示。
在安全分論壇上，李濱對智能車企面臨的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險和應(yīng)對措施進(jìn)行了講解。據(jù)他描述，當(dāng)前智能車企主要有五大數(shù)據(jù)特征和四大建設(shè)難點(diǎn)。首先是復(fù)雜性。在車輛、車企及平臺都涉及大量的數(shù)據(jù)，包括車牌、車型等車輛基本數(shù)據(jù)；環(huán)境、位置軌跡等駕駛數(shù)據(jù)；用戶、運(yùn)維等研發(fā)及產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)以及實(shí)時路況、道路緊急情況、交通管制、極端天氣等平臺數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)五花八門，如何建立數(shù)據(jù)安全治理框架以及滿足合規(guī)與業(yè)務(wù)發(fā)展要求成為車企面臨的第一個挑戰(zhàn)。
其次是流動性。一方面，車企內(nèi)數(shù)據(jù)流動場景復(fù)雜，包括車端傳感器、路段基礎(chǔ)設(shè)施、云端平臺、監(jiān)管平臺、上下游行業(yè)等多個數(shù)據(jù)流動場景，數(shù)據(jù)流動性極大。另一方面，由于存在車與人、車與車、車與路、車與云、車與環(huán)境、車與金融等之間多維數(shù)據(jù)實(shí)時交互，數(shù)據(jù)流動范圍也十分廣泛。由于數(shù)據(jù)流動性大、流動范圍廣，如何識別關(guān)鍵數(shù)據(jù)資產(chǎn)，定位數(shù)據(jù)安全風(fēng)險就成為車企面臨的第二個挑戰(zhàn)。
第三是涉密性。汽車在公開道路駕駛過程中，會采集大量的地圖數(shù)據(jù)，采集地圖數(shù)據(jù)形成的測繪成果可能涉及國家秘密的，需要按照《保密法》中的相關(guān)規(guī)定要求進(jìn)行分級管理。因此，這些涉密數(shù)據(jù)如何無縫遷移并建立保護(hù)措施就是車企面臨的第三個挑戰(zhàn)。
最后是數(shù)據(jù)規(guī)模及非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。來自汽車、道路、天氣、用戶、智能計算系統(tǒng)等多方面的海量數(shù)據(jù)以及隨著用戶增加指數(shù)級增長的數(shù)據(jù)使企業(yè)迎來規(guī)模龐大、多類型的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀。同時，其中存在的大量非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)使車企與車企及上下游供應(yīng)鏈之間無法有效同步，標(biāo)準(zhǔn)的不統(tǒng)一也讓安全存儲和權(quán)限管理變得困難。因此，如何解決數(shù)據(jù)安全風(fēng)險監(jiān)控與持續(xù)運(yùn)營問題就成為車企面臨的第四個挑戰(zhàn)。
針對上述挑戰(zhàn)，李濱提出了基于騰訊安全的數(shù)據(jù)治理方案，并將其分為三個階段。第一階段是評估與規(guī)劃階段，圍繞數(shù)據(jù)的分類分級進(jìn)行風(fēng)險評估和體系規(guī)劃，以實(shí)現(xiàn)風(fēng)險快速發(fā)現(xiàn)和處置。第二階段是防護(hù)體系建設(shè)階段，通過建立數(shù)據(jù)安全治理體系，推動治理平臺和保護(hù)平臺的建設(shè)，實(shí)現(xiàn)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的無縫保護(hù)。第三階段是持續(xù)風(fēng)險監(jiān)控與運(yùn)營階段，對已經(jīng)建立的數(shù)據(jù)安全治理體系進(jìn)行常態(tài)化的風(fēng)險監(jiān)控，并對風(fēng)險事件進(jìn)行分析和研判，并優(yōu)化應(yīng)急響應(yīng)和處置流程，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)險監(jiān)控和數(shù)據(jù)安全運(yùn)營。
在數(shù)據(jù)安全組織體系建設(shè)和制度體系建設(shè)之外，李濱還重點(diǎn)提到了車企需要的數(shù)據(jù)安全能力以及相關(guān)產(chǎn)品。在數(shù)據(jù)安全治理這一維度，騰訊安全提供了包括數(shù)據(jù)分類分級、數(shù)據(jù)風(fēng)險評估與監(jiān)控、數(shù)據(jù)安全態(tài)勢分析、數(shù)據(jù)安全合規(guī)管理、API接口安全風(fēng)險監(jiān)測等能力。在數(shù)據(jù)運(yùn)維管控方面，騰訊安全提供了包括特權(quán)賬號管理、特權(quán)操作審計、特權(quán)憑據(jù)托管SSM等能力。在應(yīng)用數(shù)據(jù)安全保護(hù)方面，騰訊安全提供了包括敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、動態(tài)脫敏/靜態(tài)脫敏、數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)審計、數(shù)據(jù)訪問控制等能力。在云加密基礎(chǔ)設(shè)施方面，騰訊安全提供了包括TEE透明機(jī)密計算 CCP、密鑰管理系統(tǒng) KMS、云加密機(jī) CloudHSM、二級密碼軟模塊TSM、國密證書/SSL加密等能力。
除此之外，李濱還針對車企在數(shù)據(jù)安全治理和建設(shè)中所涉及的各個場景進(jìn)行了深入的分享，并將企業(yè)建設(shè)過程中可能存在的困難、應(yīng)該具備的能力以及治理架構(gòu)和流程展開了分析和介紹。
除了在數(shù)據(jù)安全存在的諸多挑戰(zhàn)以外，車企在云安全方面也存在一定的安全需求。目前，從用戶側(cè)的數(shù)據(jù)安全、應(yīng)用和小程序安全以及營銷安全，到車輛側(cè)的后臺安全、車端安全和車機(jī)應(yīng)用安全以及企業(yè)側(cè)的系統(tǒng)安全、金融安全、應(yīng)用安全以及車聯(lián)網(wǎng)和自動駕駛安全，這些都需要云安全能力來保駕護(hù)航。
此外，合規(guī)驅(qū)動也是企業(yè)建設(shè)云安全的主要驅(qū)動力。以個信合規(guī)為例，車企的CRM系統(tǒng)通常擁有超過百萬級的個人信息，這些信息要么存儲在云端，要么存儲在服務(wù)器，企業(yè)需要保障云安全及主機(jī)安全以滿足合規(guī)要求。
為此，騰訊安全推出了一系列的云安全保護(hù)措施及建設(shè)路徑，幫助智能車企快速、有效地建立起云安全架構(gòu)。騰訊云安全打造了“3+1防護(hù)體系”，圍繞云防火墻、WEB應(yīng)用防火墻和主機(jī)安全建立起三道防線，并通過云安全中心來統(tǒng)一管理。
云防火墻作為企業(yè)云安全的門戶，兼具發(fā)現(xiàn)并收斂暴露面，覆蓋所有流量邊界以及監(jiān)測流量分區(qū)管控并自動攔截攻擊等能力，并支持網(wǎng)絡(luò)蜜罐和零信任接入。
Web應(yīng)用防火墻作為第二道防線，保護(hù)Web應(yīng)用與API安全，識別攻擊與BOT，應(yīng)對CC、BOT等復(fù)雜攻擊。
主機(jī)安全作為最后一道防線，不僅要提高整體的安全水平，還要助力企業(yè)提升基礎(chǔ)安全能力，實(shí)現(xiàn)進(jìn)程級守護(hù)。此外，主機(jī)安全還需要針對漏洞防御與修復(fù)、文件查殺、內(nèi)存馬檢測與高級端側(cè)防御實(shí)現(xiàn)高級檢測。
最后則是云安全中心，云安全中心需要調(diào)動以上三道防線，并對多賬號、多云進(jìn)行統(tǒng)一管理。這意味著云安全中心需要聯(lián)動各產(chǎn)品原子能力，實(shí)現(xiàn)云安全的一站式聯(lián)動控制、功能互通與數(shù)據(jù)協(xié)同，從而推動安全運(yùn)營與響應(yīng)的極大提效。
針對企業(yè)如何建設(shè)云安全，曾杰表示，騰訊安全已經(jīng)積累了分步建設(shè)的最佳實(shí)踐。首先是基礎(chǔ)防線，企業(yè)需要實(shí)現(xiàn)主機(jī)安全的基礎(chǔ)防護(hù)，圍繞云防火墻建立互聯(lián)網(wǎng)邊界，并建立WAF業(yè)務(wù)攻擊防護(hù)和抗DDoS的云平臺基礎(chǔ)防護(hù)能力。其次是增強(qiáng)防線，提高主機(jī)安全的防護(hù)能力，實(shí)現(xiàn)云防火墻的東西向隔離，并針對WAF爬蟲、API以及基礎(chǔ)流量攻擊實(shí)現(xiàn)防護(hù)。第三是安全運(yùn)營，在云防火墻中引入蜜罐誘捕攻擊或采集威脅情報，并推動容器安全的建設(shè)。此外還需制定數(shù)據(jù)安全架構(gòu)，并推動安全運(yùn)營體系以及自動響應(yīng)能力的建設(shè)。最后則是體系建設(shè)，圍繞數(shù)據(jù)安全、安全治理、攻防演練、合規(guī)建設(shè)等實(shí)現(xiàn)體系化的運(yùn)營，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)常態(tài)化的安全態(tài)勢，并根據(jù)需要調(diào)整優(yōu)化。
此外，騰訊安全還提供了AI大模型能力，圍繞著產(chǎn)品交互、安全服務(wù)等，進(jìn)一步提高產(chǎn)品的安全能力。
目前，AI大模型越來越趨向于基礎(chǔ)設(shè)施，與大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)共同實(shí)現(xiàn)企業(yè)降本增效、提質(zhì)增量。而在智能車企中，AI大模型通常會被應(yīng)用在智能座艙中，輔助用戶完成信息交互。
同所有新技術(shù)一樣，大模型本身也伴生著一定的安全風(fēng)險，不論是在構(gòu)建階段，模型基礎(chǔ)環(huán)境或者模型本體的安全風(fēng)險，還是在訓(xùn)練、發(fā)布、運(yùn)營階段，模型數(shù)據(jù)、應(yīng)用的安全風(fēng)險問題，一旦爆發(fā)，都會帶來難以估量的后果。
針對AI大模型的治理思路，姚慰提出了兩條基本原則：只能管控可以被發(fā)現(xiàn)的、可度量才可持續(xù)。只能管控可以被發(fā)現(xiàn)的指的是企業(yè)利用標(biāo)準(zhǔn)的安全體系，對大模型安全風(fēng)險進(jìn)行分類，以數(shù)據(jù)形式支撐后續(xù)對大模型的風(fēng)險評估?？啥攘坎趴沙掷m(xù)指的是在獲取到大模型的風(fēng)險評估后，利用檢測工具提供的數(shù)據(jù)反饋，構(gòu)建測試基準(zhǔn)，最終推出安全、值得信賴、可靠的大模型。此外，他還對大模型的具體治理方式，并提出了出行行業(yè)的大模型整體解決方案。
在智能車企快速擴(kuò)張的當(dāng)下，激增的員工數(shù)量是擴(kuò)張的顯著特點(diǎn)。因此，針對新員工以及離職員工的權(quán)限、身份進(jìn)行管理就成為很多車企亟須解決的問題。此外，辦公環(huán)境安全及員工泄密等都是車企所面臨的主要泄密場景，針對智能車企在終端側(cè)、辦公環(huán)境及防泄密等需求，騰訊安全提出了零信任iOA架構(gòu)。
通常情況下，企業(yè)采用零信任架構(gòu)的主要目的是替換傳統(tǒng)VPN，保障遠(yuǎn)程辦公的安全。但在車企環(huán)境中，遠(yuǎn)程辦公僅是一個場景，更多的是車企員工及第三方供應(yīng)商在與車企內(nèi)部訪問和接入時所涉及的終端安全、通道安全、鏈路安全、應(yīng)用安全以及車企在研發(fā)時涉及的開發(fā)安全、安全左移等等。
一方面是構(gòu)建端到端的訪問控制體系和數(shù)據(jù)保護(hù)能力，另一方面是安全左移的能力，結(jié)合這兩者可以將車企當(dāng)前面臨的常見安全問題做閉環(huán)。但由于車企發(fā)展速度過快，上述提到的大多數(shù)安全能力都處于標(biāo)準(zhǔn)線以下，在面對復(fù)雜的安全風(fēng)險和攻擊時，企業(yè)無法利用現(xiàn)有的安全能力實(shí)現(xiàn)防護(hù)。因此，采用零信任思想構(gòu)建企業(yè)內(nèi)部的安全防護(hù)體系就成為一個重要方向。
劉登峰表示，騰訊iOA辦公安全一體化平臺可以為用戶打造安全、高效、穩(wěn)定的辦公環(huán)境，基于零信任，騰訊iOA實(shí)現(xiàn)了用戶可信、終端可信、應(yīng)用可信、連接可信、訪問可信和數(shù)據(jù)可信，創(chuàng)造了創(chuàng)造無邊界協(xié)同辦公環(huán)境。
在一體化終端安全平臺方面，騰訊安全圍繞iOA產(chǎn)品構(gòu)建去中心化的辦公模式，并對訪問控制、數(shù)據(jù)保護(hù)和全面檢測、攻擊防護(hù)這兩方面打造安全能力。此外，騰訊安全還以零信任為身份核?，圍繞網(wǎng)絡(luò)防泄密、終端防泄密、企微防泄密等場景聯(lián)合構(gòu)建全域泄密管控體系。
縱觀整個安全分論壇，騰訊安全針對智能車企始終堅持一個認(rèn)知，那就是依托于通用性安全邏輯，結(jié)合智能車企的獨(dú)特場景采用針對性的插件或工具，推出更適合智能車企的安全策略、產(chǎn)品和服務(wù)。就像圣經(jīng)中提到的那座高聳入云的巴別塔，騰訊安全將自身多年實(shí)踐的安全能力作為基石，結(jié)合特定組件，為智能車企打造了屬于他們的“巴別塔”。
對此，李濱表示，從攻防視角來看，黑灰產(chǎn)的技術(shù)和針對智能車企的攻擊模式并沒有明顯的變化，通用的安全邏輯在當(dāng)下基本可以覆蓋車企的安全需求。但是，由于車企所具備的場景較為豐富，其中薄弱的、易被忽視的往往就成為高風(fēng)險的易發(fā)區(qū)。換言之，保障智能車企的安全不是非要高深的技術(shù)，而是發(fā)現(xiàn)其涉及的所有場景，并將其中存在的所有風(fēng)險點(diǎn)提煉出來并加以防護(hù)。
這一認(rèn)知也符合騰訊安全的一貫邏輯，那就是讓安全變得簡單。通過解構(gòu)智能車企，將原本復(fù)雜的場景拆分為一個個簡單的場景，并將其涵蓋的風(fēng)險一一歸類，就可以提出更具性價比、更為簡單的安全解決方案。
當(dāng)下，絕大多數(shù)的智能網(wǎng)聯(lián)汽車用戶在購車時，不會將信息安全能力作為首要考慮對象，人們往往更注重汽車的駕駛體驗、智能化水平以及物理安全等。但隨著合規(guī)監(jiān)管的進(jìn)一步加深，社會教育的進(jìn)一步普及，我們終將會看到信息安全成為車企的核心競爭力。在此之前，盡早在信息安全布局的車企，在未來或許會更占先機(jī)，而騰訊安全已經(jīng)做好了準(zhǔn)備，迎接那些更具前瞻目光的車企和用戶。
在這個過程中，區(qū)別于傳統(tǒng)物理安全的網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全逐漸成為阻礙智能車企發(fā)展的重要因素。隨著智能車企的不斷發(fā)展和壯大，在生產(chǎn)和運(yùn)營中，越來越多的安全風(fēng)險被暴露出來，隨之而來的攻擊也變得愈發(fā)頻繁。據(jù)統(tǒng)計，在過去5年中，全球汽車行業(yè)因網(wǎng)絡(luò)化攻擊造成的損失超過5000億美元，而近70%的汽車安全威脅都是由遠(yuǎn)距離的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為引發(fā)。
實(shí)際上，智能車企遭受網(wǎng)絡(luò)安全威脅的主要原因是發(fā)展過快。大部分車企的基礎(chǔ)安全較為薄弱，由于汽車產(chǎn)業(yè)快速向智能化、網(wǎng)聯(lián)化轉(zhuǎn)型，車企不得不同步跟進(jìn)，這導(dǎo)致本就薄弱的安全能力更加無法應(yīng)對快速擴(kuò)張帶來的安全風(fēng)險。此外，智能車企的風(fēng)險暴露面也較為復(fù)雜，不僅同泛互企業(yè)一樣面臨著包括數(shù)據(jù)安全、云安全等挑戰(zhàn)，還有車機(jī)系統(tǒng)本身以及智能充電樁等IOT設(shè)備的安全風(fēng)險。
此外，合規(guī)監(jiān)管的壓力也讓車企在建設(shè)信息安全方面帶來了更大的驅(qū)動力。自2018年以來，全世界在制定相關(guān)法律法規(guī)的數(shù)量激增，對智能車企的網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全等方面提出了更多的要求，2024年更被稱之為車企監(jiān)管元年。重重壓力之下，智能車企開始向建設(shè)網(wǎng)絡(luò)及數(shù)據(jù)安全架構(gòu)發(fā)力。從供應(yīng)鏈的另一側(cè)來看，大部分網(wǎng)安廠商也紛紛開始“押寶”智能車企，研發(fā)并推出了許多針對智能車企的安全產(chǎn)品和服務(wù)。
對此，騰訊安全在4月24日的騰訊智慧出行技術(shù)開放日Time Day上設(shè)立了安全分論壇，騰訊云數(shù)據(jù)安全總經(jīng)理李濱、騰訊安全高級經(jīng)理曾杰、騰訊安全咨詢規(guī)劃負(fù)責(zé)人姚慰以及騰訊安全零信任產(chǎn)品負(fù)責(zé)?劉登峰展開了分享，并在群訪環(huán)節(jié)中，對當(dāng)前智能車企的安全需求、主要挑戰(zhàn)及應(yīng)對措施進(jìn)行了深入的分享。
智能車企的安全需求
在討論智能車企如何建設(shè)安全之前，首先要了解智能車企的安全需求。廣義上的智能網(wǎng)聯(lián)汽車是以車輛為主體和主要節(jié)點(diǎn)，融合現(xiàn)代通信和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，使車輛與外部節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)信息共享和協(xié)同控制，以達(dá)到車輛安全、有序、高效、節(jié)能行駛的新一代多車輛系統(tǒng)?？梢钥吹?，信息交互是智能網(wǎng)聯(lián)汽車最為重要的一環(huán)，圍繞著信息交互，我們可以將智能車企拆分成各個場景，并總結(jié)出場景中可能存在的安全風(fēng)險和隱患。
首先也是最為關(guān)鍵的汽車本身。智能網(wǎng)聯(lián)汽車是非常典型的端側(cè)場景，其同時具備開放性和可交互性，這意味著汽車往往是車企最容易被攻破的點(diǎn)。在智能座艙概念成熟之后，汽車與外部、內(nèi)部之間的信息交互日益頻繁，如何在交互過程中保障數(shù)據(jù)安全就成為車企需要解決的重要問題。
另一方面，車機(jī)系統(tǒng)及車機(jī)應(yīng)用的安全性也需要保障。當(dāng)下，國內(nèi)車機(jī)系統(tǒng)以安卓、鴻蒙為主，部分車企缺乏對安全的深度打磨，系統(tǒng)內(nèi)部潛藏著一定的漏洞。此外，出于成本考慮，部分車業(yè)在設(shè)計之初，只是針對現(xiàn)有功能匹配了相應(yīng)的車機(jī)芯片，隨著使用時間增加，OTA升級凸顯出車機(jī)硬件不足的問題，從而導(dǎo)致車機(jī)系統(tǒng)出現(xiàn)卡頓、死機(jī)，甚至黑屏等情況。
其次是在車企的生產(chǎn)制造過程中涉及的開發(fā)安全、供應(yīng)鏈安全等。在軟件開發(fā)過程中，車企所需求的功能往往需要利用開源代碼或軟件，這些開源代碼可能存在大量的安全隱患。同時，在與上下游供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)交互過程中，由于安全水平不一，數(shù)據(jù)交互存在泄露風(fēng)險，可能會導(dǎo)致車企核心數(shù)據(jù)或敏感數(shù)據(jù)泄露，從而造成損失。
第三是在車企營銷環(huán)節(jié)中，大量營銷人員可能會接觸到數(shù)據(jù)鏈路，部分營銷人員的安全意識較低，抑或是企業(yè)身份權(quán)限管理存在疏漏，攻擊者可通過竊取營銷人員權(quán)限從而進(jìn)入企業(yè)內(nèi)網(wǎng)，通過勒索或竊取數(shù)據(jù)的方式迫使企業(yè)遭受損失。此外，在營銷過程中也會存在“薅羊毛”等現(xiàn)象，不僅會對車企帶來影響，也妨礙了用戶的正常使用。
最后是包括充電樁在內(nèi)的智能化應(yīng)用，這些IOT設(shè)備極易被車企所忽視。它們同汽車一致，都屬于端側(cè)場景，且同樣具備開放性和交互性等。用戶在使用過程中可能會留下個人信息，使用充電樁所需的APP、小程序也面臨著被攻擊的風(fēng)險。
通過信息交互拆分的場景并不全面，提及的安全風(fēng)險也無法全面概括車企的現(xiàn)狀，顯然，車企所面臨的風(fēng)險現(xiàn)狀更加嚴(yán)峻。對此，騰訊安全基于其對智能車企的服務(wù)、自身的安全經(jīng)驗以及科恩實(shí)驗室針對智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)的種種研判，提出了針對智能車企的安全建議和安全產(chǎn)品，并在此次Time Day上進(jìn)行了全面的講解和展示。
數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)和應(yīng)對方案
在安全分論壇上，李濱對智能車企面臨的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險和應(yīng)對措施進(jìn)行了講解。據(jù)他描述，當(dāng)前智能車企主要有五大數(shù)據(jù)特征和四大建設(shè)難點(diǎn)。首先是復(fù)雜性。在車輛、車企及平臺都涉及大量的數(shù)據(jù)，包括車牌、車型等車輛基本數(shù)據(jù)；環(huán)境、位置軌跡等駕駛數(shù)據(jù)；用戶、運(yùn)維等研發(fā)及產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)以及實(shí)時路況、道路緊急情況、交通管制、極端天氣等平臺數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)五花八門，如何建立數(shù)據(jù)安全治理框架以及滿足合規(guī)與業(yè)務(wù)發(fā)展要求成為車企面臨的第一個挑戰(zhàn)。
其次是流動性。一方面，車企內(nèi)數(shù)據(jù)流動場景復(fù)雜，包括車端傳感器、路段基礎(chǔ)設(shè)施、云端平臺、監(jiān)管平臺、上下游行業(yè)等多個數(shù)據(jù)流動場景，數(shù)據(jù)流動性極大。另一方面，由于存在車與人、車與車、車與路、車與云、車與環(huán)境、車與金融等之間多維數(shù)據(jù)實(shí)時交互，數(shù)據(jù)流動范圍也十分廣泛。由于數(shù)據(jù)流動性大、流動范圍廣，如何識別關(guān)鍵數(shù)據(jù)資產(chǎn)，定位數(shù)據(jù)安全風(fēng)險就成為車企面臨的第二個挑戰(zhàn)。
第三是涉密性。汽車在公開道路駕駛過程中，會采集大量的地圖數(shù)據(jù)，采集地圖數(shù)據(jù)形成的測繪成果可能涉及國家秘密的，需要按照《保密法》中的相關(guān)規(guī)定要求進(jìn)行分級管理。因此，這些涉密數(shù)據(jù)如何無縫遷移并建立保護(hù)措施就是車企面臨的第三個挑戰(zhàn)。
最后是數(shù)據(jù)規(guī)模及非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。來自汽車、道路、天氣、用戶、智能計算系統(tǒng)等多方面的海量數(shù)據(jù)以及隨著用戶增加指數(shù)級增長的數(shù)據(jù)使企業(yè)迎來規(guī)模龐大、多類型的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀。同時，其中存在的大量非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)使車企與車企及上下游供應(yīng)鏈之間無法有效同步，標(biāo)準(zhǔn)的不統(tǒng)一也讓安全存儲和權(quán)限管理變得困難。因此，如何解決數(shù)據(jù)安全風(fēng)險監(jiān)控與持續(xù)運(yùn)營問題就成為車企面臨的第四個挑戰(zhàn)。
針對上述挑戰(zhàn)，李濱提出了基于騰訊安全的數(shù)據(jù)治理方案，并將其分為三個階段。第一階段是評估與規(guī)劃階段，圍繞數(shù)據(jù)的分類分級進(jìn)行風(fēng)險評估和體系規(guī)劃，以實(shí)現(xiàn)風(fēng)險快速發(fā)現(xiàn)和處置。第二階段是防護(hù)體系建設(shè)階段，通過建立數(shù)據(jù)安全治理體系，推動治理平臺和保護(hù)平臺的建設(shè)，實(shí)現(xiàn)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的無縫保護(hù)。第三階段是持續(xù)風(fēng)險監(jiān)控與運(yùn)營階段，對已經(jīng)建立的數(shù)據(jù)安全治理體系進(jìn)行常態(tài)化的風(fēng)險監(jiān)控，并對風(fēng)險事件進(jìn)行分析和研判，并優(yōu)化應(yīng)急響應(yīng)和處置流程，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)險監(jiān)控和數(shù)據(jù)安全運(yùn)營。
在數(shù)據(jù)安全組織體系建設(shè)和制度體系建設(shè)之外，李濱還重點(diǎn)提到了車企需要的數(shù)據(jù)安全能力以及相關(guān)產(chǎn)品。在數(shù)據(jù)安全治理這一維度，騰訊安全提供了包括數(shù)據(jù)分類分級、數(shù)據(jù)風(fēng)險評估與監(jiān)控、數(shù)據(jù)安全態(tài)勢分析、數(shù)據(jù)安全合規(guī)管理、API接口安全風(fēng)險監(jiān)測等能力。在數(shù)據(jù)運(yùn)維管控方面，騰訊安全提供了包括特權(quán)賬號管理、特權(quán)操作審計、特權(quán)憑據(jù)托管SSM等能力。在應(yīng)用數(shù)據(jù)安全保護(hù)方面，騰訊安全提供了包括敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、動態(tài)脫敏/靜態(tài)脫敏、數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)審計、數(shù)據(jù)訪問控制等能力。在云加密基礎(chǔ)設(shè)施方面，騰訊安全提供了包括TEE透明機(jī)密計算 CCP、密鑰管理系統(tǒng) KMS、云加密機(jī) CloudHSM、二級密碼軟模塊TSM、國密證書/SSL加密等能力。
除此之外，李濱還針對車企在數(shù)據(jù)安全治理和建設(shè)中所涉及的各個場景進(jìn)行了深入的分享，并將企業(yè)建設(shè)過程中可能存在的困難、應(yīng)該具備的能力以及治理架構(gòu)和流程展開了分析和介紹。
云安全挑戰(zhàn)及建設(shè)
除了在數(shù)據(jù)安全存在的諸多挑戰(zhàn)以外，車企在云安全方面也存在一定的安全需求。目前，從用戶側(cè)的數(shù)據(jù)安全、應(yīng)用和小程序安全以及營銷安全，到車輛側(cè)的后臺安全、車端安全和車機(jī)應(yīng)用安全以及企業(yè)側(cè)的系統(tǒng)安全、金融安全、應(yīng)用安全以及車聯(lián)網(wǎng)和自動駕駛安全，這些都需要云安全能力來保駕護(hù)航。
此外，合規(guī)驅(qū)動也是企業(yè)建設(shè)云安全的主要驅(qū)動力。以個信合規(guī)為例，車企的CRM系統(tǒng)通常擁有超過百萬級的個人信息，這些信息要么存儲在云端，要么存儲在服務(wù)器，企業(yè)需要保障云安全及主機(jī)安全以滿足合規(guī)要求。
為此，騰訊安全推出了一系列的云安全保護(hù)措施及建設(shè)路徑，幫助智能車企快速、有效地建立起云安全架構(gòu)。騰訊云安全打造了“3+1防護(hù)體系”，圍繞云防火墻、WEB應(yīng)用防火墻和主機(jī)安全建立起三道防線，并通過云安全中心來統(tǒng)一管理。
云防火墻作為企業(yè)云安全的門戶，兼具發(fā)現(xiàn)并收斂暴露面，覆蓋所有流量邊界以及監(jiān)測流量分區(qū)管控并自動攔截攻擊等能力，并支持網(wǎng)絡(luò)蜜罐和零信任接入。
Web應(yīng)用防火墻作為第二道防線，保護(hù)Web應(yīng)用與API安全，識別攻擊與BOT，應(yīng)對CC、BOT等復(fù)雜攻擊。
主機(jī)安全作為最后一道防線，不僅要提高整體的安全水平，還要助力企業(yè)提升基礎(chǔ)安全能力，實(shí)現(xiàn)進(jìn)程級守護(hù)。此外，主機(jī)安全還需要針對漏洞防御與修復(fù)、文件查殺、內(nèi)存馬檢測與高級端側(cè)防御實(shí)現(xiàn)高級檢測。
最后則是云安全中心，云安全中心需要調(diào)動以上三道防線，并對多賬號、多云進(jìn)行統(tǒng)一管理。這意味著云安全中心需要聯(lián)動各產(chǎn)品原子能力，實(shí)現(xiàn)云安全的一站式聯(lián)動控制、功能互通與數(shù)據(jù)協(xié)同，從而推動安全運(yùn)營與響應(yīng)的極大提效。
針對企業(yè)如何建設(shè)云安全，曾杰表示，騰訊安全已經(jīng)積累了分步建設(shè)的最佳實(shí)踐。首先是基礎(chǔ)防線，企業(yè)需要實(shí)現(xiàn)主機(jī)安全的基礎(chǔ)防護(hù)，圍繞云防火墻建立互聯(lián)網(wǎng)邊界，并建立WAF業(yè)務(wù)攻擊防護(hù)和抗DDoS的云平臺基礎(chǔ)防護(hù)能力。其次是增強(qiáng)防線，提高主機(jī)安全的防護(hù)能力，實(shí)現(xiàn)云防火墻的東西向隔離，并針對WAF爬蟲、API以及基礎(chǔ)流量攻擊實(shí)現(xiàn)防護(hù)。第三是安全運(yùn)營，在云防火墻中引入蜜罐誘捕攻擊或采集威脅情報，并推動容器安全的建設(shè)。此外還需制定數(shù)據(jù)安全架構(gòu)，并推動安全運(yùn)營體系以及自動響應(yīng)能力的建設(shè)。最后則是體系建設(shè)，圍繞數(shù)據(jù)安全、安全治理、攻防演練、合規(guī)建設(shè)等實(shí)現(xiàn)體系化的運(yùn)營，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)常態(tài)化的安全態(tài)勢，并根據(jù)需要調(diào)整優(yōu)化。
此外，騰訊安全還提供了AI大模型能力，圍繞著產(chǎn)品交互、安全服務(wù)等，進(jìn)一步提高產(chǎn)品的安全能力。
AI大模型安全及零信任應(yīng)用
目前，AI大模型越來越趨向于基礎(chǔ)設(shè)施，與大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)共同實(shí)現(xiàn)企業(yè)降本增效、提質(zhì)增量。而在智能車企中，AI大模型通常會被應(yīng)用在智能座艙中，輔助用戶完成信息交互。
同所有新技術(shù)一樣，大模型本身也伴生著一定的安全風(fēng)險，不論是在構(gòu)建階段，模型基礎(chǔ)環(huán)境或者模型本體的安全風(fēng)險，還是在訓(xùn)練、發(fā)布、運(yùn)營階段，模型數(shù)據(jù)、應(yīng)用的安全風(fēng)險問題，一旦爆發(fā)，都會帶來難以估量的后果。
針對AI大模型的治理思路，姚慰提出了兩條基本原則：只能管控可以被發(fā)現(xiàn)的、可度量才可持續(xù)。只能管控可以被發(fā)現(xiàn)的指的是企業(yè)利用標(biāo)準(zhǔn)的安全體系，對大模型安全風(fēng)險進(jìn)行分類，以數(shù)據(jù)形式支撐后續(xù)對大模型的風(fēng)險評估?？啥攘坎趴沙掷m(xù)指的是在獲取到大模型的風(fēng)險評估后，利用檢測工具提供的數(shù)據(jù)反饋，構(gòu)建測試基準(zhǔn)，最終推出安全、值得信賴、可靠的大模型。此外，他還對大模型的具體治理方式，并提出了出行行業(yè)的大模型整體解決方案。
在智能車企快速擴(kuò)張的當(dāng)下，激增的員工數(shù)量是擴(kuò)張的顯著特點(diǎn)。因此，針對新員工以及離職員工的權(quán)限、身份進(jìn)行管理就成為很多車企亟須解決的問題。此外，辦公環(huán)境安全及員工泄密等都是車企所面臨的主要泄密場景，針對智能車企在終端側(cè)、辦公環(huán)境及防泄密等需求，騰訊安全提出了零信任iOA架構(gòu)。
通常情況下，企業(yè)采用零信任架構(gòu)的主要目的是替換傳統(tǒng)VPN，保障遠(yuǎn)程辦公的安全。但在車企環(huán)境中，遠(yuǎn)程辦公僅是一個場景，更多的是車企員工及第三方供應(yīng)商在與車企內(nèi)部訪問和接入時所涉及的終端安全、通道安全、鏈路安全、應(yīng)用安全以及車企在研發(fā)時涉及的開發(fā)安全、安全左移等等。
一方面是構(gòu)建端到端的訪問控制體系和數(shù)據(jù)保護(hù)能力，另一方面是安全左移的能力，結(jié)合這兩者可以將車企當(dāng)前面臨的常見安全問題做閉環(huán)。但由于車企發(fā)展速度過快，上述提到的大多數(shù)安全能力都處于標(biāo)準(zhǔn)線以下，在面對復(fù)雜的安全風(fēng)險和攻擊時，企業(yè)無法利用現(xiàn)有的安全能力實(shí)現(xiàn)防護(hù)。因此，采用零信任思想構(gòu)建企業(yè)內(nèi)部的安全防護(hù)體系就成為一個重要方向。
劉登峰表示，騰訊iOA辦公安全一體化平臺可以為用戶打造安全、高效、穩(wěn)定的辦公環(huán)境，基于零信任，騰訊iOA實(shí)現(xiàn)了用戶可信、終端可信、應(yīng)用可信、連接可信、訪問可信和數(shù)據(jù)可信，創(chuàng)造了創(chuàng)造無邊界協(xié)同辦公環(huán)境。
在一體化終端安全平臺方面，騰訊安全圍繞iOA產(chǎn)品構(gòu)建去中心化的辦公模式，并對訪問控制、數(shù)據(jù)保護(hù)和全面檢測、攻擊防護(hù)這兩方面打造安全能力。此外，騰訊安全還以零信任為身份核?，圍繞網(wǎng)絡(luò)防泄密、終端防泄密、企微防泄密等場景聯(lián)合構(gòu)建全域泄密管控體系。
結(jié)語
縱觀整個安全分論壇，騰訊安全針對智能車企始終堅持一個認(rèn)知，那就是依托于通用性安全邏輯，結(jié)合智能車企的獨(dú)特場景采用針對性的插件或工具，推出更適合智能車企的安全策略、產(chǎn)品和服務(wù)。就像圣經(jīng)中提到的那座高聳入云的巴別塔，騰訊安全將自身多年實(shí)踐的安全能力作為基石，結(jié)合特定組件，為智能車企打造了屬于他們的“巴別塔”。
對此，李濱表示，從攻防視角來看，黑灰產(chǎn)的技術(shù)和針對智能車企的攻擊模式并沒有明顯的變化，通用的安全邏輯在當(dāng)下基本可以覆蓋車企的安全需求。但是，由于車企所具備的場景較為豐富，其中薄弱的、易被忽視的往往就成為高風(fēng)險的易發(fā)區(qū)。換言之，保障智能車企的安全不是非要高深的技術(shù)，而是發(fā)現(xiàn)其涉及的所有場景，并將其中存在的所有風(fēng)險點(diǎn)提煉出來并加以防護(hù)。
這一認(rèn)知也符合騰訊安全的一貫邏輯，那就是讓安全變得簡單。通過解構(gòu)智能車企，將原本復(fù)雜的場景拆分為一個個簡單的場景，并將其涵蓋的風(fēng)險一一歸類，就可以提出更具性價比、更為簡單的安全解決方案。
當(dāng)下，絕大多數(shù)的智能網(wǎng)聯(lián)汽車用戶在購車時，不會將信息安全能力作為首要考慮對象，人們往往更注重汽車的駕駛體驗、智能化水平以及物理安全等。但隨著合規(guī)監(jiān)管的進(jìn)一步加深，社會教育的進(jìn)一步普及，我們終將會看到信息安全成為車企的核心競爭力。在此之前，盡早在信息安全布局的車企，在未來或許會更占先機(jī)，而騰訊安全已經(jīng)做好了準(zhǔn)備，迎接那些更具前瞻目光的車企和用戶。
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