行业互联网腾讯吕一平：安全左移，智能网联安全从研发做起 | CCF( 二 )
为什么汽车现在成为了我们的关注点呢？
因为现在一辆车上有太多的接口 ， 不管是远距的接口 ， 还是物理的接口 ， 都会跟世界产生联系 。
比如说从WIFI到蓝牙、很多远距的接口和物理的接口 ， 以及通过充电桩进行交互 ， 甚至包括L2、L2+自动驾驶系统 ， 以及现场专家提到的车路协同 ， 目前都跟车有了很多交互 。
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入侵特斯拉引发的几点思考
其实 ， 上述这些"点"也成为攻击车辆、让车辆产生信息安全问题的入口 。 腾讯安全科恩实验室在过去几年通过大量接口 ， 比如在3G、4G网络上和ADAS上 ， 都证明了这些对外交互的接口可以对车辆信息安全造成影响 。
例如 ， 2016年我们第一次研究了特斯拉并公布了成果 ， 这也是一系列安全问题造成的结果 。
因为特斯拉是比较早引入了软件定义汽车架构的OEM ， 其绝大部分代码都是自研 ， 但特斯拉在2016年出现的设计问题偏多 。
具体包括 ， 在未经通过授权的远程控制当中可以看到浏览器的版本很低 ， 以及系统内核也存在了很多系统漏洞等问题 。
值得一提的是 ， OTA对固件完整性和安全性的校验是非常重要的 ， 但是2016年特斯拉没有加入这个强校验 ， 导致最后我们可以替换特斯拉车联网关的物件 ， 最终我们可以向特斯拉总线发送各种控制命令 ， 导致了特斯拉的问题 。
这些问题如果在设计阶段就考虑的话 ， 其实是可以规避的 。
当然特斯拉有一个好处 ， 他们比较早的考虑到了可以通过设计技术来升级软件 ， 同时他们都是自研大部分软件 。
2016年我们向特斯拉报告这些问题以后 ， 他们快速的把这些缺陷都弥补了 ， 比如把浏览器升级到了最新、内核也进行了升级 ， 以及在网关OTA也进行了代码签名 ， 以此能够保证在任何一个OTA的时候有一个强安全校验来保证安全性 。
在我们安全领域有句俗语 ， "道高一尺、魔高一丈" 。 意思是安全圈子里面各有各的能力和手段 。
因此 ， 我们接下来继续对特斯拉进行深入分析以后 ， 在其代码实现层面上又发现了新的问题 ， 并且发现了特斯拉自己都没有发现的漏洞 。
特斯拉在网关上虽然增加了签名校验 ， 但是在工程实践上的逻辑是有问题的 。
更有意思的是 ， 特斯拉在2016年和2017年最大的区别就是 ， 2016年没有考虑到设计层面的问题 ， 到了2017年 ， 其在设计层面已经做的非常好了 ， 但是在工程实践上又有小问题出现 。
2020年 ， 特斯拉的整体能力与2017年相比又有了很大的进步 。 现在他们是不仅在安全设计角度已经做的很好 ， 在工程实践角度也做得很好 ， 这是值得中国汽车从业人员参考的 。
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总结可以发现 ， 一方面是软件定义汽车的比重越来越高 ， 另一方面是随着自动驾驶体系的引入 ， 当真正要把驾驶决策交给系统的时候 ， 期待的是它要比人更安全 。 但如果信息安全没有做好的话 ， 不一定会比人的决策更安全 。
2019年我们做了一个和自动驾驶相关的研究 ， 如果自动驾驶系统出现问题的话 ， 会有什么危害？
看了视频之后大家就有比较直观的感觉 ， 里面涉及两类问题 ， 一类是自动驾驶与人工智能算法对抗 ， 另一类是车道识别 。
当然特斯拉也有炫技部分 ， 其中前置摄像头可以感知车道线 ， 此外特斯拉全视觉的高级辅助驾驶方案没有涉及到毫米波雷达、激光雷达等传感器 。
不过 ， 我们研究了他们的算法和神经网络以后 ， 在地面上布置了几个干扰点 ， 就可以引领他们进入错误的车道 。 这也涉及到人工智能算法决策的对抗技术 。
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