“智能网联汽车存在内生共性问题，即软硬件的漏洞后门，基于此进行的网络攻击可以直接带来勒索、盗窃、大规模车辆恶意操控风险，还有数据泄露等网络安全事件。如果内生的漏洞后门问题不解决，系统自身难保，很难谈系统安全之上的数据安全、应用安全。”
——中国工程院院士邬江兴
随着汽车智能化、网联化技术发展，汽车远程升级（Over-The-Air，OTA）技术得到了广泛应用。然而，车载软件在远程升级过程中存在数据被仿冒、窃取、攻击的潜在风险。2020年，国家市场监督管理总局曾发布《进一步加强汽车远程升级（OTA）技术召回监管的通知》，以加强对OTA的整治力度，提升联网汽车的安全性。
研究联网汽车监管历史可以发现，根据2017年《Science》上一篇题为“Black box is not safe at all（黑匣子根本不安全）”的文章（指汽车系统的黑匣子，即OBD，On-Board Diagnostic，车载诊断系统），美国自1996年起就强制要求所有在售汽车遵循OBD-II规范，欧盟自2001年起强制实施的则是European OBD（EOBD）规范。
其中存在两个问题。首先，OBD-II和EOBD中都没有专门针对安全性的规范——汽车制造商是无法对“黑匣子”进行全面测试的。也就是说，十余年来，汽车安全问题一直是联网汽车的沉疴痼疾。
第二个比较重要的安全问题在于，在单部汽车的ECU（Electronic Control Unit，电控单元）数量已多达数百个的当下，现有系统增加新功能时会更易受到攻击。车载信息娱乐系统（In-Vehicle Infotainment ，IVI）、智能手机连接、车辆远程信息处理等信息交互密集的系统往往最为薄弱，是攻击者的首要围攻对象。
本文中，针对汽车的黑客攻击分为“汽车传感器攻击”和“汽车访问攻击”两大类。
汽车传感器攻击：包含GPS（Global Positioning System，全球定位系统）干扰和欺骗、MMW（Millimeter Wave，毫米波）雷达干扰和欺骗、激光雷达传感器中继攻击和欺骗、超声波传感器干扰和欺骗以及摄像头传感器致盲等。
汽车访问攻击：包含密钥克隆和远程信息处理服务攻击，对自动驾驶汽车和传统汽车都有负面影响。
01.汽车传感器攻击
对具备自动驾驶功能的汽车而言，感知周围发生的事件是最为重要的能力之一。自动驾驶一般会涉及GPS、MMW雷达、LiDAR（Light Aetection And Ranging）传感器、超声波传感器和摄像头传感器。以下为上述传感器的攻击方法对应的反制措施。
GPS干扰和欺骗
传统的GPS系统极易受到欺骗性攻击，使用廉价的SDR（Software-defined Radio，软件定义无线电）就可轻易实现GPS信号欺骗。目前的欺骗技术已经具备挑战复杂系统接收器防御构成的能力，欺骗预防领域的深入研究与开发迫在眉睫，尤其是事故发生后精确导航的恢复问题。接收器制造商同步实施和嵌入欺骗防御措施也同样重要。
MMW雷达攻击
MMW雷达有着不受恶劣天气影响的绝对优势，能够“全天候全天时”工作，是汽车ADAS不可或缺的核心传感器之一。车载MMW雷达使用的频段主要集中在24GHz和77GHz这2个频段，后者的系统尺寸会比前者更为紧凑。2016年DEFCON极客大会（全球顶级安全会议）上，研究人员仅使用了一个微型超声波发射器就轻松实现了针对特斯拉MMW雷达的干扰和欺骗攻击，所造成的汽车“失明”和故障将对行车安全带来巨大威胁。
激光雷达传感器攻击
密歇根大学RobustNet研究小组与加州大学欧文分校Qi Alfred Chen研究小组合作研究发现，激光雷达感知系统也可以被欺骗，攻击者可通过向传感器发送光信号来混淆传感器所接受的脉冲，使其看到根本不存在的障碍。此类情况会导致车辆突然刹车并撞车。
超声波传感器攻击
图示攻击为2016年DEFCON中由浙大与360研究团队对特斯拉超声波传感器发起的欺骗攻击。只要在真实回波到达传感器之前，将精心制作的fake回波发送至传感器，就可实现对超声波传感器的感染。调控fake回波的时序还能操纵传感器的具体度数，导致传感器检测到不存在的物体，从而导致车辆碰撞。
摄像头传感器攻击
汽车摄像头传感器遭受的攻击类型基本分为以下两种：1）来自摄像头连接的 web 服务；2）来自实时流协议 RSTP 服务。深圳某传感器厂商曾被测出，其生产的17.5万台设备均存在缓冲区溢出的问题，一旦被攻击者远程入侵将被执行任意代码并彻底接管，带来无法预测的后果。
02.车辆访问攻击
密钥克隆
比利时鲁汶大学与英国伯明翰大学2020年的一项研究表明，由于丰田、现代和起亚等汽车制造商的芯片机械钥匙加密方式存在缺陷，此类品牌汽车存在被侵入或被盗的风险。黑客可通过加密系统存在的漏洞，即窃听原始遥控器的单一信号来实现汽车密钥的克隆，3分钟便可开走汽车。特斯拉2018年款Model S车型也被列为受影响车型之一，该安全问题已于2019年被解决。
部分制造商正在引入安全芯片TPMs（rusted Platform Modules，可信任平台模块），使用该模块的密钥被存储在硬件中，即便数据被窃也无法解密，在根源上保护了敏感信息。
远程信息服务攻击
SAE J1939协议伴随CAN总线诞生至今，始终在商用车、工程机械等设备的网络设计领域发挥重要作用，至今无可替代。然而密歇根大学的Burakova等人研究发现，有网络权限的黑客可以利用SAE J1939协议轻易控制中重型车辆的安全关键系统。为规避此类问题，需要汽车软件开发人员在软件开发时就提前建立安全机制，尽量防范各种攻击。
03.结语
作为产业数字化和数字产业化的交汇地带，联网汽车的本质是“软件定义汽车”，但这也同时意味着，其安全问题已超过传统物理安全的范畴，升级成为更复杂的数字安全问题。联网汽车必须受到更为完善的保护，从而更好地保护企业、车辆、用户的信息、财产与生命安全。
天目全数字实时仿真软件SkyEye作为基于可视化建模的硬件行为级仿真平台，支持用户通过拖拽的方式对硬件进行行为级别的仿真和建模，被测软件可不加修改地运行在SkyEye中。
结合常用的Fuzz工具，用户既可通过SkyEye的故障注入功能模拟传感器攻击，查找、分析硬件驱动上的安全漏洞，也可结合模糊技术查找、分析软件层安全漏洞，助力汽车虚拟ECU的测试与验证，确保汽车复杂软件的安全性和可靠性。
文章参考
https://www.trendmicro.com/en_us/research/18/c/connected-vehicle-security-vulnerabilities.html
https://publicism.info/engineering/penetration/7.html
https://www.blackhat.com/docs/eu-15/materials/eu-15-Petit-Self-Driving-And-Connected-Cars-Fooling-Sensors-And-Tracking-Drivers-wp1.pdf
https://s3.documentcloud.org/documents/3004659/DEF-CON-whitepaper-on-Tesla-sensor-jamming-and.pdf
https://files.laggy.org/infoconatdc27/contents/cons/DEF%20CON/DEF%20CON%2024/DEF%20CON%2024%20presentations/DEF%20CON%2024%20-%20Liu-Yan-Xu-Can-You-Trust-Autonomous-Vehicles-WP.pdf
http://www.manongjc.com/detail/50-dwpjtbcfdardkeo.html
https://www.usenix.org/system/files/conference/woot16/woot16-paper-burakova.pdf
