今天分享的是：安全牛：车联网靶场应用指南（2025）

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《安全牛：车联网靶场应用指南（2025）》核心内容总结

《安全牛：车联网靶场应用指南（2025）》聚焦车联网靶场的发展与应用，围绕其破局与跃迁展开全面分析，旨在提升行业主动实战能力并助力T型人才培养。

当前，智能网联汽车快速发展，网络安全问题日益凸显，国内外法规如UNR155、GB44495 - 2024等强制实施，推动车联网靶场从传统合规防御转向实战能力重构。车联网靶场厂商也从安全产品供应商转型为安全基础设施运营方与服务平台，其价值核心转向“风险规避”和“ROI可视化”。

在技术方面，“虚实融合”是车联网靶场的技术基石，能结合真实硬件与虚拟环境实现高仿真测试；AI赋能推动靶场向“自动化”和“智能化”发展，应用于智能助手、自动化攻击路径生成等场景；协议级深度挖掘对车载总线漏洞发现至关重要。国内市场形成虚实深度融合、车载虚拟化和协同互联三大技术流派，在车载虚拟化、可信众测、联邦靶场等方面有创新突破，但也面临市场初级、复合型人才短缺、“死靶场”困境、AI数据挑战及供应链安全问题。

实战化车联网靶场是综合性平台，有实战主动、AI赋能和T型复合人才培养三大核心理念，区别于其他类型靶场，具备仿真与编排、导调与对抗等五大核心能力，关键技术包括虚实融合仿真、车联网漏洞挖掘等。其治理与管理需遵循成熟度模型，从L1基础合规级到L4战略协同级逐步演进，建设路径循序渐进，同时要建立高效治理架构、创新运营模式、强化管理策略及量化与优化体系。

典型应用场景覆盖整车企业、科研院所、高校和汽车检测认证中心，分别解决研发安全左移、行业级难题、T型人才培养及测试能力与效率问题。AI赋能为车联网靶场带来新范式，有生成推理等四大核心能力，驱动靶场智能化升级，但也存在模型固有、应用及运营专属风险，未来技术将向仿真孪生等方向演进。

国内外市场和技术有差距，国内需追赶技术深度并发挥应用创新优势。国内已形成三大技术路线的产业生态，未来车联网靶场将向仿真孪生等方向发展，报告还对企业、厂商及行业生态发展提出建议，以推动行业突破瓶颈。

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