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柔性线路板之越智能越危险，智能网联汽车的安全隐患

文章来源：雷锋网作者：雷锋网查看手机网址

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人气：3559发布日期：2020-05-09 11:36【大中小】

2019年有两类新型车联网攻击方式爆出，新出现的攻击方式往往会打破这种平衡，原有的防护方案没有考虑到此类攻击手段，需要主机厂的重点关注。

这种攻击方式可以通过TCU的调试接口或者存储模块获取到 APN 的联网信息和 TSP 日志信息，通过连接 ESIM 模块与车厂的 TSP 服务器进行通信。柔性线路板小编了解到，APN 是运营商给厂商建立的一条专有网络，因为私网 APN 是专网，安全级别很高，直接接入到车厂的核心交换机上，绕过了网络侧的防火墙和入侵检测系统的防护。一旦黑客通过私有 APN 网络渗透到车厂的内部网络，则可实施进一步的渗透攻击，实现远程批量控制汽车。

越智能越危险，智能网联汽车的安全隐患

国内大部分自主品牌汽车，均使用私有 APN 连接车控相关的 TSP 后端服务器。通过 ISP 拉专线可以在一定程度上保护后端服务器的安全，但与此同时也给后端服务器带来了更多的安全风险，由于私有 APN 的存在，TSP 不会暴露于公网，导致 TSP 的安全人员忽视了私有网络和 TSP 本身的安全问题，同时私有网络内没有设置严格的安全访问控制，过度信任 T-Box，使得 T-Box 可以任意访问私有网络内部资产，同时很多不必要的基础设施服务也暴露于 APN 私网内，将引发更多安全风险。

因此一旦黑客获取到智能汽车的 T-Box 通讯模块，即可通过通讯模块接入车厂私有网络，进而攻击车厂内网，导致 TSP 沦陷。

例如，2019 年 11 月，360 SKY-GO 安全研究团队和梅赛德斯奔驰共同发现并修复了 19 个存在的漏洞，涉及到的 CVE 漏洞有 CVE-2019-19556，CVE-2019-19557，CVE-2019-19560，CVE-2019-19561， CVE-2019-19562，CVE-2019-19563 等。软板厂发现，这些漏洞可以实现批量远程开启车门、启动引擎等控车操作，影响梅赛德斯奔驰在路车辆 200 余万辆，是迄今为止造成影响最广，涉及车辆最多的一次车联网漏洞挖掘事件。

经过研究发现，现阶段大部分智能汽车的 TCU 都可以找到调试接口，并可以通过调试接口输出的日志，获取到很多敏感信息，包括系统启动日志、TSP 后端地址、APN 配置信息等，攻击者可通过获取到的 APN 配置信息，结合上 TCU 板载的 eSIM 进行上网，甚至可以访问到车厂的核心网络。也可以通过提取 TCU 上通讯模组的存储芯片，逆向分析固件，从而拿到 APN 配置、TSP 后端配置等重要信息。

对于双向认证的服务器，通过进一步提取出出 TLS 客户端证书，通过对 TCU上的 TSP 客户端进行逆向分析，获取到和后端服务器的通讯方式，就可以对 TSP 服务端进行访问。

2019 年 5 月，科恩实验室爆出特斯拉 Model S 的自动雨刮器，车道识别系统存在漏洞，研究人员静态逆向和动态调试分析了 APE（Autopilot ECU）的视觉识别系统，并尝试实施攻击。首先，研究人员提取，并分析了固件（软件版本 2018.6.1）里面有关自动雨刮的操作代码。

通过逆向分析发现，fisheye 摄像头将开启自动雨刷图像识别的执行过程，此后会搭建一个判断天气情况的神经网络文件，名称是“fisheye.prototxt”。神经网络的输出结果代表了系统对当前下雨概率做出的预测，当结果超过阈值时，自动雨刮器就会启动。

研究人员通过使用一种名为 Worley 噪音（在计算机图形学中，它被广泛使用，以任意精度自动生成纹理。 Worley 噪声能够模拟石头，水或其他噪音的纹理）的噪音生成函数，通过加补丁的方式生成所需的对抗样本图片。最终通过在电视上放映生成的对抗样本图片，成功启动了特斯拉的自动雨刮器。

基于同样的原理，研究人员经过实验发现，只需在道路上贴上对抗样本贴纸，就能成功误导自动驾驶系统，使车辆行驶到对面的车道，造成逆行。

通过压缩图片消除对抗扰动或打破扰动结构通过对车道识别功能分析发现，首先摄像头对图像开始处理，然后将图像送入神经网络， detect_and_track 函数负责不断更新内部的高精地图，并根据周边的实时路况，不断向相关控制器发送对应的控制指令。FPC厂获悉，根据研究人员分析，特斯拉仅使用计算视觉识别系统来识别车道，在良好的外部环境下，该功能拥有不错的鲁棒性，但在真实道路上行驶时，只依靠视觉识别系统将会导致车辆遭受地面的对抗样本干扰项影响，从而驶离正常车道。

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