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智能汽车自动驾驶系统CyberSecurity威胁分析与风险评估方法.docx
资料介绍
智能汽车自动驾驶系统Cyber Security威胁分析与风险评估方法
摘要:威胁分析与风险评估是自动驾驶系统网络安全开发的基础,通过系统性地识别网络安全威胁并评估风险等级,指导安全架构设计与安全机制部署。本文系统分析了TARA方法在自动驾驶系统中的应用,涵盖资产识别、威胁场景分析、攻击路径分析、影响评估与风险等级确定,深入探讨了TARA在自动驾驶系统网络安全开发中的工程实践。
一、引言
在自动驾驶系统中,网络安全威胁可能导致车辆被远程控制、传感器数据被篡改、用户隐私被泄露等严重后果。ISO SAE 21434标准要求在整个开发过程中持续进行TARA威胁分析与风险评估,识别网络安全威胁,评估风险等级,确定安全目标。TARA是网络安全开发的基础,分析结果直接指导安全架构设计与安全机制部署。2026年,TARA已成为L3级自动驾驶系统网络安全开发的强制性要求,贯穿从概念设计到量产运营的全生命周期。
二、资产识别
2.1 资产分类
TARA首先需要识别系统中的网络安全资产,资产是系统中需要保护的任何对象。资产的分类包括硬件资产、软件资产、数据资产与通信资产。硬件资产包括传感器、控制器、执行器等,软件资产包括操作系统、中间件、应用程序等,数据资产包括用户数据、配置数据、密钥等,通信资产包括CAN总线、以太网、V2X通信等。
2.2 资产价值
资产的价值基于其安全关键性、功能重要性、数据敏感性等因素评估。安全关键资产的保护优先级最高,如制动控制、转向控制等安全关键功能。数据敏感资产的保护要求较高,如用户隐私数据、车辆位置数据等。
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