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曾几何时，汽车还只是一个单纯的交通工具，如今，它已成为我们生活中不可或缺的伙伴，越来越智能的汽车，实现了我们曾经无法想象的诸多功能，这其中，最让我们期待的无疑是自动驾驶。
然而，随着智能汽车的普及，其安全问题越来越备受人们关注。
汽车智能化加速，安全隐患日益凸显
伴随着汽车智能化不断发展，网络信息技术的智能化应用在满足人们日常驾驶体验的同时，不可避免地也为其埋下了诸多安全隐患。
这其中，隐私泄露最为常见。在我们实际用车过程中，汽车上的GPS会记录你的行踪，车内摄像头可以拍摄你的图像，麦克风也在收录你的声音。我们的一举一动，都将会被车联网默默记录在案。平时小心谨慎地守护着自己的隐私，在智能汽车时代，却一股脑地被“剥开”。
不过相较于隐私泄露，其实，智能化时代下如何保障车辆及人员安全才应该是首要攻克的难题。因为，我们曾经担心的问题，如今早已成为了现实。
近日，一名黑客针对特斯拉汽车成功开发了一种新的密钥克隆中继攻击，并且在一辆特斯拉Model?X上进行了演示。整个过程用不了五分钟，一辆价值七十多万的车，就这样被别人给开跑了。
或许会庆幸这只是一个演示，又或许会庆幸这样的事件并未在国内出现，但其实类似被盗事件在欧洲时有发生，一些非常老练的盗车贼通过中继攻击的方式，成功**了多辆特斯拉汽车，而且其中大部分都没有被追回。
当然，大家不用过于担心，因为特斯拉在确认存在安全漏洞之后，已经开始着手对安全漏洞进行修复，能够在第一时间保证汽车的安全。
网络安全一直是特斯拉的重中之重，特斯拉在2018年将每个错误BUG报告的最高奖金提高到15000美元，并且通过参加黑客大会加强其安全团队与黑客的关系。在过去的几年中，特斯拉将其车辆作为热门的Pwn2Own黑客大赛的目标。
其实，类似黑客攻击的事件早有发生。
早在2015年，两名白帽黑客远程入侵了一辆正在路上行驶的切诺基（自由光），并对其做出减速、关闭引擎、突然制动或者制动失灵等操控，克莱斯勒为了防止汽车被黑客攻击，在全球召回了140万辆车并安装了相应补丁。值得一提的是，这也是首起因信息安全问题引发的汽车召回。
2016年，腾讯科恩实验室宣布他们以“远程无物理接触”的方式成功入侵了特斯拉汽车，从而对车辆的停车状态和行进状态进行远程控制。黑客们实现了不用钥匙打开了汽车车门，在行驶中突然打开后备箱、关闭后视镜及突然刹车等远程控制。
2017年，一家网络安全公司称现代汽车App存在漏洞，黑客能够远程启动现代公司的汽车，现代证实了这个漏洞的存在。
同年，软件安全工程师Jay?Turla对马自达汽车展开了一项开源网络攻击项目，使得任何人都能利用一个U盘就对马自达汽车执行恶意软件代码。
种种迹象让人不得不在享受其舒适、便利的同时，加速对智能汽车安全问题的深入审视。
智能汽车时代，安全感从何而来？
回顾互联网发展的历程我们便知，在互联网方面无论技术如何完善，漏洞是始终存在的。想要绝对的安全，在智能汽车时代似乎也是不可能的，即使，未来车联网的安全技术已经发展得非常完备，但理论上漏洞还是会存在，想要无漏洞就只有回到传统汽车的封闭状态。
但科技总是向前发展的，就像人类社会不可能倒退回原始社会一样。那么，智能汽车时代，安全感究竟从何而来？
想必大家对防火墙软件并不陌生，我们在享受互联网为我们带来便捷的同时，防火墙充当着安保的角色，它能让我们免受黑客的攻击，隔绝木马病毒等侵害，但它也无法代表绝对的安全。以至于，我们还会安装第三方的杀毒软件，或是某某安全卫士等。
那么，智能汽车同样也需要“防火墙”，或是类似于“防火墙”的软件支撑，从而减少车辆安全漏洞出现，保障人们用车安全。
对于零部件厂商而言，在智能化产品设计开发初期就应充分考虑到产品的功能安全，同时在产品生产全周期中加强产品的安全性测试，建立起一套完整的验证流程。
而对于处在产业链顶端的主机厂来说，更多的则是要对智能化零部件与整车的匹配度、硬件与软件之间的兼容性等方面进行更加系统化的测试和验证，同时要开发有效的汽车系统功能安全架构，确保能及时探测到潜在安全风险，并执行可靠的安全缓解机制，以提升整车的可靠性和安全系数。
此外，国家有关部门能尽快完善和新增与汽车智能化软、硬件功能安全相关的国家标准，进一步对相关企业的生产规范形成监督，为汽车智能化快速发展保驾护航。
马曰：
在很多科技产品中，智能化和安全是相爱相杀的，一定程度上算是一种矛盾关系，对于智能汽车而言也是如此。
随着汽车智能化、网联化程度的加深，人们实现了对汽车的更多控制，为生活带来了各种便利，但随之而来的远程攻击、恶意控制甚至入网车辆被操控等安全隐患也日益明显，如何保障智能车辆安全成为汽车智能化发展的重要环节。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
无人驾驶汽车的利与弊
人工智能应用面临的安全威胁包括以下几种：
1. 数据隐私问题：人工智能的应用需要许多敏感数据来生成预测、建立模型等。黑客可以利用漏洞获取这些数据，进而侵犯用户隐私。
2. 对抗攻击：黑客可以通过注入噪音或欺骗性输入来干扰或欺骗机器学习算法，从而使其产生错误或误导性结果。例如，黑客可能通过改变图像像素颜色或加入噪声，使视觉识别系统误判物体。
3. 不可信数据源：当机器学习算法依赖于外部数据源时，黑客可能会出于恶意目的篡改数据、注入恶意代码或传输虚假数据，从而导致算法失效或表现出与预期不符的行为。
4. 模型欺骗：由于机器学习模型受到数据质量和多种超参数的影响，黑客有可能会针对模型的特定方面进行攻击，如数据源选择、算法特点、优化器选择等。攻击者可能会通过特定方式构造数据，甚至启发反向工程分析模型，并在恶意模型中加入后门，以便以后对模型造成损害。
5. 智能恶意软件：研究人员警告说，人工智能程序被恶意使用的可能性正在增加。由于机器学习算法越来越复杂、智能化，恶意软件制造者可以利用这种技术来完善攻击工具。他们可以使用机器学习平台来定制和测试攻击向量，并在受害者机器上打开外壳和隐藏代码，从而可以越来越难以发现。
无人驾驶汽车的利：自动驾驶汽车可以避免一些因为驾驶员的失误而造成的交通事故，并且可以减少酒后驾驶、恶意驾驶等行为的出现，从而有效提高道路交通的安全性；弊：安全性无法充分保证，就现在的科技水平而言，智能系统难以超越人类的判断与认知水平，因此要将驾驶员与乘客的安全完全托付给自动驾驶系统，仍有很大的距离。
自动驾驶汽车可以通过其控制系统找到最优化的加速、制动、减速方式，有效地提高燃油利用率，减少温室气体与有害尾气的排放量，更加环保节能。让驾驶员拥有更多的自由时间，即驾驶员无需再紧张的注视着道路状况，而是可以将这部分时间自由的支配，做自己想做的事情。
自动驾驶技术极大的依赖于卫星导航技术，一旦信号受到干扰甚至中断，自动驾驶就无从谈起。动驾驶系统本身存在着一定的风险，倘若存在一些漏洞（像计算机的操作系统），存在被黑客攻击的风险。一旦自动驾驶技术得到认可，运输公司肯定会最先采用，造成大量司机失业。
无人驾驶汽车的发展
无人驾驶汽车需要在更加复杂的路况和环境中行驶，因此安全性能是至关重要的。未来，无人驾驶汽车需要在硬件和软件两个方面进行升级，以提高其安全性能。比如说，在传感器和雷达技术上的不断创新，可以让无人驾驶汽车更加准确地感知周围环境，并做出相应的行驶决策。
无人驾驶汽车的应用还需要完善相应的法律和监管机制，以确保其安全和可靠性。政府需要制定相关法律和政策，明确无人驾驶汽车的使用范围和标准，同时加强对无人驾驶汽车的监管和检测。
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