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（一）安全测试技术研究

1．功能安全与预期功能安全测试

功能安全测试的核心是依据IS026262标准，通过验证与确认活动，确保系统在发生故障时不会导致不合理的风险。其方法论根植于V模型开发流程，测试活动覆盖了从单元测试、集成测试到系统测试和确认测试的多个层级。测试流程强调从概念阶段、系统设计、硬件与软件设计到生产阶段的全生命周期验证，每一阶段均需制定对应的安全目标和验证策略，确保安全需求在开发流程中得到贯彻落实。

此外，对于基于机器学习的感知系统，需补充对抗样本测试、数据集偏差评估、跨域泛化能力验证以及运行时可信监测策略等手段。针对感知系统的不确定性，行业实践强调多维鲁棒性验证，包括：对抗样本攻击的抵抗性评估、数据分布偏差检测、跨环境泛化测试以及在线可信度监测。通过这些手段，可在算法层面和运行层面形成闭环验证，确保系统在复杂、动态环境下保持安全性能。

2．网络安全与数据安全测试

网络安全测试通常从对抗性视角出发，通过主动发现与验证漏洞提升防护能力。核心技术包括威胁建模与风险评估，用于系统性识别攻击面与潜在威胁路径。威胁建模方法如STRIDE、AttackTree、Kill Chain等，被广泛应用于车载系统和通信链路的安全分析中[24]。通过系统性建模，能够在设计阶段就识别潜在攻击向量，为后续的测试提供针对性场景。

（二）安全测试工具与平台

本节将围绕智能网联汽车的软件、网络通信、固件硬件及综合平台四个层面，系统梳理支撑安全测试的关键工具与平台。通过介绍工具链的应用实践与测试环境搭建方法，阐明各类工具与平台在保障测试自动化、可复现性及全生命周期管理中的作用，为理解智能网联汽车安全测试的实施提供参考。

1．多维度安全测试工具链

智能网联汽车的工具链远比传统IT系统复杂，它必须覆盖软件、通信、固件等多个层面，形成一个立体的协同作战体系。软件与代码安全测试工具（如静态应用安全测试SAST、动态应用安全测试DAST、交互式应用安全测试IAST、软件组成分析SCA）通常在开发与测试阶段配合使用，并正被深度集成到持续集成/持续交付（CI/CD）流程中[28]。例如，当开发人员提交代码到代码仓库时，SAST工具会自动扫描新代码，检查是否存在缓冲区溢出等已知漏洞模式，并自动生成报告，阻止问题代码进入下一开发环节。

2．测试平台与环境

构建逼真的测试环境是智能网联汽车安全测试的基础，能够确保测试结果接近实际运行情况。根据仿真程度和系统覆盖范围的不同，测试环境可分为以下几类：

●软件在环（Software-in-the-Loop，SIL）：所有组件均使用软件模型进行模拟。SIL环境具有成本低、速度快、易于早期算法验证的优势，适合对控制逻辑、感知算法及通信协议初步验证。

●硬件在环（Hardware-in-the-Loop，HIL)：HIL测试将真实的电子控制单元（ECU）连接至能够模拟车辆动力学、传感器信号与道路环境的实时仿真平台。HIL环境能够模拟各种驾驶场景、传感器输入异常及环境干扰，测试结果更接近真实车辆运行情况。

●车辆在环（Vehicle-in-the-Loop，VIL）：VIL测试涵盖整车层面的验证，包括两种主要模式：一是将整车放置在台架上，在实验室环境中模拟外部交通流、交通信号及路况变化；二是在受控或封闭道路环境中进行实际道路行驶测试。这类测试的真实性最高，常用于最终集成验证和型式认证。在VIL测试中，还可结合车路协同与云端服务，评估车辆在复杂场景下的全链路安全性能，例如车辆在高速公路环境中接收远程更新或交通信号信息时的安全性验证，从而形成从算法到整车的闭环验证体系。

（三）安全测试产业与生态

本节将系统分析智能网联汽车安全测试的产业生态、市场格局及发展趋势，重点梳理整车厂、供应商、第三方测试机构、工具厂商及科研机构的角色分工与协作模式，并探讨未来技术演进与市场发展动向，为产业参与者、政策制定者及研究机构提供参考与决策依据。

1．产业生态构成

智能网联汽车安全测试的产业生态主要由以下参与者构成：

●整车厂（OEM）：作为安全最终责任方，整车厂负责制定测试策略、管理测试流程并对整车安全负责。头部OEM通常拥有庞大的内部测试团队和自有试验场，从零部件到整车的各级测试均由其监督执行，同时管理众多第三方测试服务商，确保供应链安全与产品合规性。例如，某些OEM已建立覆盖软件、通信、ECU和整车的综合测试平台，集成SIL/HIL/VIL环境，实现从算法到整车的闭环安全验证。

●一级供应商（Tier1）：提供关键零部件并负责对其产品进行严格的安全测试，向OEM提供详细测试报告和安全验证数据。Tier1企业如博世、大陆等，除了提供零部件，还提供配套的工具链和测试服务，深度嵌入OEM的研发流程，实现安全需求和技术标准的统一。

2．市场格局与发展趋势

●法规驱动市场增长：UN RegulationNo.155（2021）[34]、GB44495-2024等法规的出台，直接催生了庞大的合规测试需求。据不完全统计，为满足CSMS认证和车辆型式批准，每款车型可能需增加数百万至上千万人民币的测试和合规成本。

●服务模式从“一次性”向“持续性”转变：随着汽车软件迭代加快，安全验证需贯穿产品生命周期。车辆安全运营中心（VSOC）应运而生，实现7x24小时远程监控、漏洞修复及安全指令下发，将“被动响应”转变为“主动防御”。

（四）安全测试共性挑战

尽管智能网联汽车安全测试的技术、工具和产业生态都在快速发展，但整个领域仍面临四大共性挑战：

●测试完备性挑战：系统复杂性、模块多样性及未知场景导致测试难以全面覆盖，永远存在“漏网之鱼”的风险。特别是对于AI驱动的感知与决策系统，其行为的非确定性和学习能力使得传统测试方法覆盖率受限。运行时监测、动态安全钩子技术及自适应模糊测试（AdaptiveFuzzing）被引入作为对传统测试的补充，以提高对未知漏洞和异常行为的发现能力。此外，多场景组合测试和虚拟环境驱动的压力测试，也被用来评估系统在边缘场景下的稳定性与安全性。

●测试环境构建挑战：异构系统、闭源黑盒模块、复杂依赖和软硬件耦合，使测试环境搭建困难。尤其是在构建“车-路一云”一体化协同动态环境时，需整合多源数据流、传感器输入、通信协议和云端服务，技术难度极高，同时对实时性和数据一致性提出严格要求。

三、智能网联汽车安全防护技术

（一）功能安全与预期功能安全防护技术

1．功能安全防护技术

功能安全的核心目标是防止由于电子电气（E/E）系统故障引发的不合理风险，其方法论以IS026262系列标准为基础，为车辆提供全生命周期的安全保障。功能安全体系通过系统化的工程方法确保系统在故障发生时能进入安全状态，从而将风险降至可接受水平。

2．预期功能安全防护技术

预期功能安全（SOTIF）关注系统在无故障情况下，由于性能局限、环境复杂性或算法不确定性而引发的潜在安全风险。其核心目标是防止“系统按设计运行但结果仍不安全”的情形。IS021448标准为SOTIF的工程化提供了系统性框架，补充了功能安全的不足，形成“防止出错（IS026262）”与“防止做错（IS021448）”的双重防护体系。

3．功能安全与预期功能安全的协同与挑战

在智能网联汽车中，功能安全与预期功能安全的协同与挑战主要体现在智能驾驶系统，但其理念在其他关键电子系统中同样适用。两类风险源虽然不同，但可能在同一事件中叠加，增加事故发生概率并加大责任界定难度。

在实际工程中，需要将安全目标融合，在危害分析阶段同时考虑系统故障和性能局限，制定全面安全目标。测试验证也应一体化，通过统一平台覆盖故障注入和SOTIF场景库驱动测试，实现功能安全与SOTIF验证的覆盖。功能安全V模型与SOTIF迭代开发流程的结合，可形成设计时与运行时安全的闭环，提升系统整体安全性。

（二）网络安全防护技术

随着智能网联汽车的电子架构日益复杂、车路云一体化程度不断加深，车辆系统的安全防护边界正由单一控制域扩展至跨域协同环境。网络安全防护技术的核心目标是在车内、车外及云端构建多层次、可联动的纵深防御体系，保障车辆关键功能与通信数据的机密性、完整性与可用性，确保在遭受网络攻击或异常扰动时仍能保持安全运行。本节内容从车内关键域防护、车路云协同防护及系统化工程防护三个层面展开，体现智能网联汽车网络安全从局部防御向体系化保障的演进趋势，为后续车端、路端与云端的安全协同莫定基础。

1．车内关键域实时防护技术

随着智能网联汽车电子架构日益复杂，车内网络（如CAN、FlexRay及汽车以太网）承担着动力、转向、制动等关键控制功能的实时通信任务，其安全性直接关系到车辆行驶的可靠性与安全性。车内关键域实时防护通过多层防护技术，确保关键控制功能在遭受异常通信或恶意攻击时仍能稳定运行，为车辆整体安全提供第一道屏障[37]。

2．车路云一体化的安全防御

随着智能网联汽车与车路协同（V2X）及云平台的深度融合，车辆安全边界被进一步扩展，不仅依赖车内网络防护，还需应对来自车路云环境的潜在网络威胁。车路云一体化安全防御通过端到端的防护机制，保障车辆在通信与远程交互过程中的机密性、完整性和可用性，为智能网联汽车提供跨域、动态的安全支撑[38]。

3.网络安全全生命周期防护

网络安全防护不仅依赖具体技术手段，还需通过系统化工程方法与运行期管理，实现长期、动态和纵深的防御能力。网络安全工程与运行期防护涵盖安全设计、开发、验证及运行期管理，形成覆盖车内、车外及车云环境的全生命周期防护体系，为智能网联汽车提供持续的安全保障。

（三）数据安全防护技术

在智能网联汽车体系中，数据安全主要关注数据在采集、存储、传输和使用全生命周期中的机密性、完整性和可用性。与功能安全和网络安全不同，功能安全与网络安全通常可以明确划分技术模块，通过单点技术手段实现核心目标，而数据安全更多是“目标导向”的领域，强调策略、流程与多种技术手段的组合应用。因此，本节在明确数据安全目标的基础上，系统梳理数据管理与访问控制、数据保护技术以及治理合规措施，为车辆数据安全提供整体性支撑。