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全国网络安全标准化技术委员会:2026智能驾驶网络和数据安全标准化研究报告(112页).pdf

上传人: 散** 编号:1181871 2026-04-08 112页 4.61MB

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1、TC260-TR-001-2026网络安全标准化技术研究报告网络安全标准化技术研究报告智能驾驶网络和数据安全标准化研究智能驾驶网络和数据安全标准化研究v1.0-202603全国网络安全标准化技术委员会秘书处全国网络安全标准化技术委员会网络安全评估标准工作组(全国网络安全标准化技术委员会秘书处全国网络安全标准化技术委员会网络安全评估标准工作组(WG5)2026 年年 03 月本文档可从以下网址获得:月本文档可从以下网址获得: 言前 言网络安全标准化技术研究报告(以下简称技术报告)是全国网络安全标准化技术委员会(以下简称“网安标委”)秘书处组织编制和发布的技术研究类文件。本文件立足新技术新应用领域

2、网络安全前沿动态,通过系统的技术研究、产业调研、标准分析与综合研判,梳理关键领域网络安全风险与挑战,提出标准化发展趋势及相关工作实施建议,为网络安全国家标准制修订与网络安全保障实施提供前瞻性的技术参考与决策支撑。II声 明声 明本技术报告版权属于网安标委秘书处,未经秘书处书面授权,不得以任何方式抄袭、翻译技术报告的任何部分。凡转载或引用本技术报告的观点、数据,请注明“来源:全国网络安全标准化技术委员会秘书处”。III技术支持单位技术支持单位本技术报告得到公安部第三研究所、中国电子技术标准化研究院、湖北大学、北京车网科技发展有限公司、北京云驰未来科技有限公司、华为终端有限公司等单位的技术支持。主

3、要编写人员:王雪、陈广勇、张海春、郝春亮、杨思佳、王勇、张雨桐、曾剑隽、李哲、宋娟、王楠、于天任、张恒、彭建芬、栾兴霖IV目 录目 录引 言.VI1.概述.11.1.研究背景.11.2.研究意义.21.3.研究目标.32.研究思路.33.技术及产业发展现状.43.1.技术发展情况.43.2.产业发展情况.84.安全风险与重大问题分析.104.1.安全问题及风险分析.104.2.关键案例研究.225.安全相关政策与标准分析.265.1.国外标准与政策.265.2.国内政策与标准.276.网络安全需求分析.286.1.网络安全技术要求.296.2.网络安全测试与评估.467.数据安全需求分析.62

4、7.1.数据安全技术要求.62V7.2.数据安全评估与测试.708.标准体系框架设计.838.1.设计原则.838.2.总体框架.848.3.标准构成.859.标准体系规划建议.929.1.通用安全与基础共性标准.929.2.网络安全标准.939.3.数据安全标准.939.4.人工智能安全标准.949.5.安全管理与能力保障.95附录 A相关政策法规清单(国际/国内).97附录 B已发布及在研的标准(国际/国内).98缩略语.102参考文献.104VI引 言引 言随着智能驾驶技术的快速演进,汽车正从传统机电控制系统向高度智能化、网联化的综合信息系统转变。人工智能、5G 通信、边缘计算、高精度定

5、位等新一代信息技术的深度融合,使智能驾驶成为推动汽车产业变革和交通体系升级的重要力量。然而,系统智能化程度和车云连接水平的大幅提升,也带来了更复杂的网络安全挑战,网络安全已成为制约智能驾驶规模化落地的关键因素之一。在此背景下,亟需从标准化角度系统构建面向智能驾驶的网络与数据安全保障体系。一方面,通过统一安全要求与技术框架,有效应对远程攻击、数据泄露、控制劫持等风险;另一方面,通过完善关键环节的技术规范,支撑算法可信、车云协同与通信安全等关键能力建设,为行业监管、标准制定及评估测试工作的开展提供技术支撑。本研究围绕“智能驾驶网络和数据安全标准体系构建”展开,聚焦感知、决策、执行、通信及运维等关键

6、环节,系统梳理跨车端通信链路云平台的安全风险与典型案例,提炼面向实际应用的安全需求;在此基础上,构建涵盖通用安全与基础共性、网络安全、数据安全、人工智能安全及安全管理与能力保障的标准体系框架,为智能驾驶安全体系建设提供基础支撑。11.概述1.1.研究背景研究背景当前,智能驾驶功能已在量产车型中广泛应用,涵盖自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control,ACC)、导航辅助驾驶(Navigateon Autopilot,NOA)、自 动 紧 急 制 动(Automatic EmergencyBraking,AEB)、车道保持辅助(Lane KeepingAssist,LKA)、盲

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1. **研究背景与目标**:智能驾驶技术快速发展带来网络安全挑战,需构建覆盖“车端—通信链路—云平台”全链条的标准体系,保障产业安全与用户隐私。 2. **核心风险**:识别硬件、固件、系统、总线、无线电、网络通信、云端、传感器、算法、数据及业务逻辑等11类风险,典型案例包括特斯拉Autopilot误用、Uber测试失效等。 3. **标准体系框架**:分为通用安全、网络安全、数据安全、人工智能安全及安全管理五类,重点补齐环境感知、车路协同、业务逻辑等智能驾驶特有标准空白。 4. **技术需求**:环境感知需抗欺骗与多源融合容错;数据安全需车外匿名化、座舱默认不收集;算法安全需鲁棒性测试与运行监测。 5. **规划建议**:优先制定智能驾驶系统安全框架、网络安全测试方法、车路云数据可信交互等标准,支撑准入验证与运营监管。
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