【技术能力】AI Security：智能网联汽车AI安全举隅

人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展，正在推动各行各业的技术革命，也正在改变人类的生活方式。汽车在智能化的道路上同样需要AI的加持。

近年来AI技术在汽车行业的应用正变得越来越广泛，尤其是在自动驾驶、驾驶辅助、车载娱乐、车辆安全等领域。AI算法和模型助力自动驾驶的成熟，提升了车辆的安全性、便利性与舒适性。然而先进的技术总是把双刃剑，AI为智能网联汽车赋予“智慧”的同时，也带来了新的安全问题与挑战。2025年1月底，DeepSeek线上服务遭受大规模恶意攻击，据新闻消息，这属于网络安全中最“简单粗暴”的方式——DDoS攻击，而对于AI算法和模型的攻击方式还远不止于此。本文就以当前比较瞩目的智能网联汽车领域AI安全进行分析，以期推动行业安全防护意识。

智能网联汽车的AI功能应用涵盖了多个方面，比如实现环境感知、路径规划和决策控制。车辆通过传感器（如雷达、摄像头、激光雷达等）收集周围环境数据，进一步利用深度学习和计算机视觉技术对数据进行融合处理，从而达到物体识别、选择最优路径和避障等目的。除此之外，AI在驾驶辅助系统中也得到了广泛应用，如自适应巡航、车道保持辅助、自动泊车等功能。

在车载娱乐系统中，AI技术使得语音识别、面部识别、自然语言处理等功能成为可能，从而提高驾乘人员的使用体验。在车辆运营维护和监测领域，AI还可以实时监控车辆的各项指标，预测车辆故障并进行提前预警。

“端到端”实现自动驾驶是近几年的趋势，简单说就是“输入传感器数据+黑盒自动驾驶AI算法+输出控制指令”。特斯拉是自动驾驶领域的先驱，在FSD Beta V12 系统实现了端到端的 AI 自动驾驶。国内也有众多企业在探索端到端的自动驾驶技术路线，如小鹏、长安，比亚迪也在2025年2月10日的发布会号称“天神之眼开创全民智驾时代”，与DeepSeek合作，打造云端AI和车端AI。AI在智能网联汽车领域的应用势不可挡。

AI模型在实际应用中可能面临多种攻击，这些攻击旨在破坏模型的性能、窃取敏感信息或操纵模型的输出。智能网联汽车依赖于多种AI模型来实现自动驾驶系统（ADS）、高级驾驶辅助系统（ADAS）和信息娱乐系统等。这些AI模型在实际应用中可能面临多种攻击，破坏模型的性能、窃取敏感信息或操纵模型的输出。以下是几种攻击类型及具体在智能网联汽车领域的攻击场景。

对抗性攻击通过在输入数据中添加微小的、难以察觉的扰动，使AI模型产生错误的输出。这种攻击针对图像识别、语音识别等模型尤为有效。例如，攻击者在交通标志上粘贴难以察觉的贴纸，使自动驾驶系统的图像识别模型将“停车标志”误识别为“限速标志”，导致车辆在应该停车的地方继续行驶，导致交通事故。

数据投毒攻击发生在模型训练阶段，攻击者通过将恶意样本注入训练数据中，破坏模型的训练过程，导致模型在部署时表现不佳或产生错误的结果。例如，攻击者在特斯拉Autopilot系统的训练数据中注入大量错误的交通标志数据，从而使模型在实际驾驶中识别标志错误；导致模型在实际驾驶中频繁误判交通标志，增加交通事故的几率。

成员推断攻击旨在确定某个数据样本是否被用于训练模型。这种攻击可能导致隐私泄露，特别是在处理敏感数据时。例如，攻击者通过分析自动驾驶系统的输出，推断出某些特定地点或时间的数据是否被用于训练模型；导致用户的行程信息被泄露，隐私受到侵犯。

模型提取攻击是指攻击者通过查询目标模型并分析其输出，试图复制或提取该模型的技术。其目标是创建一个与目标模型行为相似的替代模型，从而可能窃取模型的知识产权、隐私或安全性。例如，攻击者通过向自动驾驶系统发送大量查询请求，逐步重建其AI模型。攻击者可以复制或逆向工程自动驾驶系统，用于非法目的窃取算法成果或进一步攻击。

后门攻击通过在训练数据中植入特定的触发器，使模型在遇到这些触发器时产生预定的错误输出。这种攻击通常在模型部署后才显现出来。例如，攻击者在自动驾驶系统的训练数据中植入特定的图像模式（如某种特殊的交通标志），使模型在实际驾驶中遇到该标志时产生错误的决策；导致车辆在遇到特定标志时做出危险行为，如突然加速或急转弯。

未来，随着智能网联汽车的普及，AI模型的安全问题将变得更加重要。可以探索采用一定的防护措施，如：

（1）对抗性训练：在模型训练过程中加入对抗性样本，提高模型的鲁棒性。

（2）数据验证：对训练数据进行严格的验证和清洗，防止数据投毒攻击。

（3）隐私保护：使用差分隐私等技术，保护训练数据的隐私，防止成员推断攻击。

（4）模型保护：采用模型加密和访问控制技术，防止模型窃取攻击。

（5）后门检测：在模型部署前进行后门检测，确保模型的安全性。

任何一项技术的出现不会是完美的，技术迭代演进需要时间，需要对技术的投入。AI在智能网联汽车领域的应用也一样，存在安全问题并不可怕。再之后使用的过程中加大对AI安全和隐私保护技术的研发投入，研究探索更先进的防护措施。本文介绍了智能网联汽车AI应用当前现状，对可能存在的安全问题进行分析，以此引起行业重视。汽车制造商、技术公司、政府机构和学术界应加强合作，共同应对安全挑战，推动智能网联汽车AI应用的安全健康发展。