文章题目: 智能网联汽车的车载网络攻防技术研究进展
全部作者: 陈博言, 沈晴霓, 张晓磊, 张鑫, 李聪, 吴中海
第一单位: 北京大学 软件与微电子学院
出版时间: 2025, 36(1): 341-370
摘
/
要
ABSTRACT
ABSTRACT
随着人工智能和5G技术在汽车行业的应用, 智能网联汽车应运而生, 它是一种由众多来自不同供应商的电子控制单元(ECU)组成的复杂分布式异构系统, 通过以CAN为代表的车载网络协议交互协同控制各ECU. 然而, 攻击者可能通过各种接口攻击智能网联汽车, 渗透到车载网络, 再攻击车载网络及其各组成部分如ECU. 因此, 智能网联汽车的车载网络安全成为近些年车辆安全研究的焦点之一. 在介绍智能网联汽车整体结构、ECU、CAN总线和车载诊断协议等基础之上, 首先总结了目前车载网络协议的逆向工程技术进展, 逆向工程的目标是获取汽车行业通常不公开的车载网络协议实现细节, 也是实施攻击和防御的前提条件. 然后从车载网络攻、防两个角度展开: 一方面概括了车载网络攻击向量及主要攻击技术, 包括通过物理访问和远程访问方式实施的攻击技术, 以及针对ECU和CAN总线实施的攻击技术; 另一方面, 讨论了车载网络现有的防御技术, 包括基于特征工程和机器学习方法的车载网络入侵检测和基于密码学方法的车载网络协议安全增强技术. 最后展望了未来的研究方向.
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1 研究近况
安全是汽车行业关注的焦点. 智能网联汽车中软件的复杂度逐渐增大, 与外部连接的接口逐渐增多, 使得车载网络的攻击向量不断增加. 黑客可能通过物理访问(例如OBD-II接口)或者无线访问(例如WiFi)方式攻击智能网联汽车, 入侵车载网络, 进一步通过车载网络向ECU发送指令控制汽车, 威胁驾驶者生命安全. 本文从车载网络攻防研究方向，车载网络协议逆向过程，车载网络攻击技术以及车载网络防御技术研究几个方面对相关研究工作进行总结介绍.
智能网联汽车可以理解为由众多不同功能的ECU, 通过车载网络连接, 兼具消息收集、用户交互、车辆控制等功能的复杂系统, 具有分布性、异构性和闭源等特点. 车载网络是智能网联汽车的中枢, 其安全研究逐渐引起学术界和工业界关注. CAN是车载网络应用最广泛的协议, 相关研究大多聚焦于CAN. 本文从车载网络协议逆向、车载网络的攻击和防御技术3个角度整理了相关研究工作, 对车载网络攻防技术的研究方向进行过总结.
1）对于车载网络协议逆向, 虽然CAN数据帧的整体格式是已知的, 但是其有效载荷的具体格式和语义是闭源的. 载网络协议逆向的目标是在CAN数据帧中定位信号的位置, 将载荷切分为一个个令牌(token), 该过程称为载荷令牌化(tokenization). 然后对每个信号的格式和语义进行逆向, 该过程称为令牌解析(translation). 本文按照载荷令牌化和令牌解析这两个阶段, 总结当前车载网络逆向相关研究.
2）对于车载网络攻击, 本文首先总结了车载网络存在的攻击向量, 根据访问方式将攻击者分为两类, 然后再根据具体攻击入口进行划分. 第一类攻击者是本地攻击者, 该类攻击者可以通过物理访问如OBD-II接口、USB接口等入侵智能网联汽车; 远程攻击者可以通过无线访问入侵智能网联汽车, 其可以利用的攻击入口包括传感器(例如摄像头)、近程通信接口(例如蓝牙)和远程通信接口(例如蜂窝网络). 本地攻击者和远程攻击者入侵智能网联汽车后, 要形成完整的攻击链, 其最终目标是干扰和控制汽车, 大多需要入侵车载网络及其组成部分. 本文根据其攻击目标, 将车载网络攻击分为针对ECU的攻击和针对CAN总线的攻击.
- 对于车载网络防御, 研究者主要提出了两类车载网络防御技术. 一类是车载网络入侵检测技术. 入侵检测是一种主动的防御技术, 可以主动感知攻击者的攻击行为, 并报警或阻止攻击者的攻击行为. 本文根据采用的技术不同, 将车载网络入侵检测工作分为两大类: 一类是基于特征工程的入侵检测, 另一大类是基于机器学习的入侵检测. 另一种车载网络防御是车载网络协议安全增强技术. 本文重点关注两类工作: 基于轻量级密码学的通信机密性增强, 以及基于高效HMAC的身份鉴别和消息完整性增强.
表1展示了车载网络攻防研究方向、研究内容、主要工作、主要方案类型和代表工作.
表1 车载网络攻防相关研究工作
车载网络逆向主要分为3个步骤, 首先需要进行数据收集; 然后, 车载网络协议逆向的目标是定位CAN信号在CAN数据帧中的位置, 将CAN数据帧切分为CAN信号, 该过程称为载荷令牌化(tokenization); 最后再分析每一个CAN信号的语义和格式, 该过程称为令牌解析.
载荷令牌化的目标是识别CAN帧的有效载荷中的每个CAN信号. 相关方法可以分为两类: (1)基于组合优化的方法, 从一组可能的令牌组合中提取分数最大的令牌集; (2)基于比特翻转率(bit flip rate, BFR)的方法, 从有效负载序列中计算BFR数组, 并扫描它以根据值的下降确定令牌的边界. 表2总结了载荷令牌化相关工作的方案类型、算法涵盖的信号种类以及复杂度.
表2 载荷令牌化相关工作和算法总结
令牌解析阶段将解析CAN信号的格式和语义, 输出DBC文件. 令牌解析相关工作可以分为3类: (1) 基于PID注入的令牌解析; (2) 基于语义分类的令牌解析; (3) 基于配套应用的令牌解析. 表3总结了不同令牌解析相关工作的方案类型、自动化程度、软硬件要求和所需时间.
表3 令牌解析相关工作和算法总结
本文主要从攻击入口和攻击目标两个维度进行威胁建模, 梳理当前车载系统攻防研究相关工作.
车载网络可能遭受两类攻击者攻击:
(1) 本地攻击者(local attacker). 这类攻击者可通过物理访问的方式入侵车载网络, 本地攻击者的破坏能力和防御难度较大, 但攻击实现的条件较高.
(2) 远程攻击者(remote attacker). 这类攻击者通过智能网联汽车暴露的远程接口入侵车载网络, 远程接口可以分为近程通信接口如蓝牙, 以及远程通信接口如蜂窝网络等. 用户可以使用车控APP (例如Tesla APP)操控汽车, 通过5G移动蜂窝网络、蓝牙等通信方式与车辆进行交互, 远程攻击者同样可以利用相同的接口入侵智能网联汽车, 例如攻击者入侵用户的手机并通过车控APP恶意解锁汽车.
图1展示了车内系统的主要威胁, 包括本地攻击者以及远程攻击者. 二者的共同点是最终都渗透车载网络, 尝试注入恶意消息, 破坏车辆正常功能.
图1 智能网联车整体结构及其主要威胁示意图
表4总结了车载网络的攻击入口, 大部分针对智能网联汽车的攻击, 如果黑客需要进一步控制车辆功能, 扩大攻击的影响范围, 均需要对车载网络进行攻击. 根据攻击目标不同, 对车载网络攻击进行总结如表5所示.
表4 根据攻击入口对车载网络攻击技术分类
表5 根据攻击目标对车载网络攻击分类
为应对智能网联汽车的车载网络层出不穷的攻击, 研究者提出了一系列车载网络防御工作.车载网络防御技术的目标是抵御不同能力攻击者从各个层次发起的不同种类的车载网络攻击. 攻击产生的根本原因是车载网络自身存在安全缺陷, 这些安全缺陷包括: 车载网络普遍缺乏消息加密和认证机制; CAN总线还采用了基于CAN ID的优先级机制, 这也导致了其容易受到CAN总线关闭攻击. 图2展示了CAN总线安全缺陷与车载网络防御工作之间的关系.
图2 CAN总线安全缺陷和车载网络防御相关工作的联系
本文将车载网络入侵检测技术分为两大类, 基于特征工程的入侵检测和基于机器学习的入侵检测.
研究者结合CAN总线逆向的相关知识, 使用特征工程的方法进行车载网络入侵检测, 具体可分为3类:
(1) 基于信号特征的入侵检测工作;
(2) 基于CAN消息的入侵检测;
(3) 基于信息熵的入侵检测.
机器学习技术在应用于一些黑盒场景时具备一定的优势, 可以在缺乏先验知识的条件下进行高效的异常检测. 车载网络协议一般是闭源的, 因此机器学习的方法较为适合车载网络的入侵检测, 研究者提出了一系列结合机器学习技术的车载网络入侵检测技术. 基于机器学习的入侵检测技术可以分为2类:
(1) 基于传统机器学习的入侵检测;
(2) 基于深度学习的入侵检测.
本文对不同类别的入侵检测技术进行总结和比较. 根据车载网络入侵检测工作的方案类型、代表工作、防御的攻击、主要优点和局限性等几个维度, 将车载网络入侵检测工作总结为表6. 从目标、方案类型、具体算法、缓解的攻击等方面比较和总结车载网络协议安全增强工作如表7.
表6 车载网络入侵检测工作总结
表7 车载网络协议安全增强工作总结
2 未来展望
如何更好地了解车载网络的漏洞和可能存在的攻击, 并设计更为高效、准确、鲁棒的车载网络防御技术需要进一步的研究. 本文总结了车载网络攻击和防御技术的开放挑战和关键研究问题. 根据本文总结, 车载网络的攻防研究面临如下几个挑战.
(1) 通用性和性能更强的车载网络协议逆向: 当前的车载网络逆向技术存在通用性不足的问题, 其适配的车型有限. 虽然一些工作在实验中可以取得较好的性能, 但是其性能表现在不同车型上差别较大. 此外, 一些令牌解析的工作是半自动化的, 需要专业人员介入, 其自动化程度有待进一步提高.
(2) 实时性更强的安全系统: 汽车系统需要及时做出相应决策, 因此ECU的实时性要求较高. 一些安全攸关的系统往往采用实时操作系统, 但对于实时操作系统的攻防研究还相对较少. 此外, 一些ECU算力有限, 因此无法部署时延和开销较高的安全系统.
(3) 向后兼容性的车载网络协议安全增强方案: 很多车载网络协议安全增强工作需要对CAN等已经广泛部署的车载网络协议进行更改, 这可能造成安全增强后的车载网络协议与旧款车辆的相关协议不兼容, 不满足兼容性是很多安全方案在工业界无法大范围部署的重要原因之一.
(4) 统一的车载网络安全测试标准和实验平台: 虽然智能网联汽车在发售前都经过严格的网络安全测试, 但目前工业界还缺乏统一的车载网络检测标准. 此外, 当前的研究工作在实验平台、测试数据集和评估指标方面差别较大, 目前学术界缺乏统一的车载网络安全实验标准和平台.
为应对上述研究挑战, 本文认为未来的研究工作应该重点关注以下几个方面.
(1) 多种方法融合并结合机器学习的车载网络逆向技术. 为了提高逆向工程的自动化、鲁棒性和性能, 可以将多种方法结合, 充分发挥不同方法的优势, 并利用机器学习和大模型技术在黑盒场景的优势, 进一步提高方案的通用性.
(2) 针对车载网络ECU实时操作系统的攻击面分析和防御. 当前缺乏对车载实时操作系统攻击面的全面分析, 对于车载实时操作系统中恶意软件的研究也相对较少. 工业界和学术界都迫切需要轻量、高效、鲁棒的车载实时操作系统防御方案.
(3) 多种方法结合的高实时性车载网络入侵检测方案. 未来的车载网络入侵检测可以将多个方法混合使用, 提高准确率的同时降低入侵检测系统的性能开销.
(4) 向后兼容的轻量级车载网络协议安全设计. 基于硬件的加密方案安全级别较高, 满足智能网联汽车的实时性需求. 然而其成本较高和兼容性不足是其主要问题. 基于软件的加密方法不需要更改CAN总线体系结构, 然而其高计算负载和通信开销很难被工业界接受. 因此, 设计轻量级的车载网络安全协议是后续的重要研究方向.
(5) 统一的智能网联汽车的车载网络测试标准和实验平台. 虽然目前国家有车载网络安全的指导方针, 但是大多数车载网络安全标准仍处于规划状态, 仍处于待制定状态, 相关部门和工业界亟需推出更为完善的智能网联汽车的车载网络安全标准. 此外, 学术界也需要推出统一的车载网络安全测试平台, 从而降低实验成本并统一测试指标.
作
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者
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简
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介
AUTHOR
AUTHOR
陈博言, 博士生, CCF学生会员, 主要研究领域为操作系统安全, 车载系统安全, 权限最小化.
沈晴霓, 博士, 教授, 博士生导师, CCF高级会员, 主要研究领域为操作系统安全, 大数据与云安全, 区块链与隐私计算, 可信计算.
张晓磊, 博士生, 主要研究领域为操作系统, 分布式系统安全, 云计算, 可信计算.
张鑫, 博士生, 主要研究领域为系统安全, 侧信道攻击.
李聪, 博士, 讲师, CCF专业会员, 主要研究领域为应用密码学, 隐私计算, 区块链.
吴中海, 博士, 教授, 博士生导师, CCF杰出会员, 主要研究领域为大数据技术, 系统安全, 嵌入式软件.
黑客/网络安全学习路线
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黑客/网络安全学习包
资料目录
-
成长路线图&学习规划
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配套视频教程
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SRC&黑客文籍
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护网行动资料
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黑客必读书单
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面试题合集
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1.成长路线图&学习规划
要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。
对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。
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2.视频教程
很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，其中一共有21个章节，每个章节都是当前板块的精华浓缩。
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3.SRC&黑客文籍
大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录
SRC技术文籍：
黑客资料由于是敏感资源，这里不能直接展示哦！
4.护网行动资料
其中关于HW护网行动，也准备了对应的资料，这些内容可相当于比赛的金手指！
5.黑客必读书单
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6.面试题合集
当你自学到这里，你就要开始思考找工作的事情了，而工作绕不开的就是真题和面试题。
更多内容为防止和谐，可以扫描获取~
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