2025年度智能网联汽车漏洞态势分析报告：白帽黑客驱动汽车安全

智能网联汽车安全漏洞年度态势分析报告总结

年度漏洞总体态势

• 报告基于近一年18场攻防演练、实车漏洞挖掘赛事及公开披露信息，共纳入834个具有代表性的智能网联汽车漏洞样本。
• 漏洞总体分布呈现“中低危漏洞普遍存在，高危与严重漏洞危害集中、攻击链价值突出”的结构特征：低危343个（约41.1%）、中危387个（约46.4%）、高危76个（约9.1%）、严重28个（约3.4%），其中高危与严重合计占比12.5%。
• 中低危漏洞主要作为攻击链的攻击链入口节点，通过信息泄露、配置缺陷等降低后续攻击成本；高危与严重漏洞高度集中于云-管-端关键链路，其根因可归纳为五大类：身份认证与会话管理缺陷、访问控制与权限模型设计不当、设备与固件安全防护薄弱、通信与协议安全设计不足、网络暴露面与边界隔离治理缺失。
• 高危与严重漏洞常沿“中低危—高危—严重”路径逐级放大，最终形成远程车辆控制或海量数据泄露的完整攻击链。

典型漏洞技术分析

• 身份认证与会话管理缺陷：凭据暴露与会话治理缺陷导致的中低危风险（如错误信息过度暴露、一次性凭据保护不足、日志与调试接口中的敏感会话信息泄露、会话生命周期与退出机制设计不合理），以及中低危风险组合导致的高危与严重风险（如移动端会话被窃取+可复现签名算法实现远程车辆控制、统一签名密钥+可控随机数防重放机制形同虚设、工程模式日志泄露有效Token导致远程未授权车辆控制、SiriusXM远程信息处理平台认证缺陷导致跨品牌远程车辆控制）。
• 访问控制与权限模型设计不当：越权访问导致的中低危风险（如车辆与用户数据的IDOR越权查询、绑定/解绑流程中的所有权校验不足、后台权限划分粗放、缺少最小权限原则），以及高危与严重风险（如利用车牌号远程控制和跟踪数百万台Kia车辆、车辆绑定接口缺陷导致越权绑车、“分享授权”接口设计不当导致远程未授权车辆控制）。
• 设备与固件安全防护薄弱：中低危风险（如USB/调试接口可直接导出日志与配置、工程模式易进入，暴露大量调试功能、诊断服务基于静态seed/key或简单密码），以及高危与严重风险（如U盘自动执行脚本获取车机Root权限、车机底层控制接口缺乏鉴权+后门植入导致远程车辆控制、USB任意文件读取导致车机敏感信息泄露）。
• 通信与协议安全设计不足：中低危风险（如GNSS/TPMS传感欺骗、蓝牙HID注入与fuzz、MQTT与车云消息通道配置不当、车云通信链路加密与配置薄弱），以及高危与严重风险（如PerfektBlue：BlueSDK蓝牙协议栈一键RCE影响3.5亿辆汽车、车机Wi-Fi配网协议未鉴权导致远程控制车机连接任意外部热点）。
• 网络暴露面与边界隔离治理缺失：中低危风险（如云端管理端口与服务“超标暴露”、信息娱乐域与控制域隔离不足、日志、备份与大数据平台中的隐私和敏感业务数据暴露），以及高危与严重风险（如云存储与日志平台误配置：Toyota位置数据十年暴露、某车企社区小程序接口设计缺陷导致百万级用户数据泄露）。

技术风险趋势与潜在攻击面研判

• 高频复现的共性薄弱点：签名与防重放机制的客户端信任误区、静态标识替代强认证与业务逻辑缺陷的规模化风险、消息通道与遥测协议的配置型缺陷。
• 新兴技术栈引入的潜在安全信号：传感与融合链路的安全性成为自动驾驶/辅助驾驶时代的“潜在攻击面”、UDSSecurityAccess的seed/key机制仍是需要重点关注的长期风险源。
• 攻击面扩展趋势与放大机制：云端暴露面治理不足形成“企业IT—车云平台”攻击链、公共网络与“移动端—云端”链路形成低门槛攻击入口、车端“工程接口与日志治理”仍是攻击链的高价值情报节点。

安全能力提升与技术建议

• 面向发现能力的系统化检测体系：建立可复用的测试资产库，以接口/协议/配置三类对象为核心建立组合式测试框架，将认证会话、指令授权、防重放与风控验证作为“必测项”，并以自动化回归固化。
• 面向源头治理的供应链与代码安全约束：建立可追溯的软件物料与组件治理、把“密钥与签名材料”从客户端/普通配置中迁移出去、把安全编码与评审重点从“通用缺陷”转向“智能网联汽车特有高危语义”。
• 面向攻击链收敛的体系化安全加固：系统与车端加固（先收口“工程能力”，再建立可信边界）、通信与协议加固（把“链路可信”落实到认证、加密与交互确认）、云端接口与数据平台加固（从最小暴露面到最小权限）。
• 面向持续运营的监测与应急能力：建立面向高敏感接口的行为监测与阻断能力、把“日志与调试数据”当作一级敏感资产治理、形成面向“云-管-端”联动的应急预案与演练机制。

行业治理与合规风险分析

• 漏洞态势的合规映射：本报告所揭示的年度漏洞态势，对已正式实施的GB44495-2024《汽车整车信息安全技术要求》与GB44496-2024《汽车软件升级通用技术要求》具有直接的合规映射意义。
• 面向行业协同的治理建议：推动漏洞分级的行业统一、建立关键漏洞的强制报送与协同披露机制、针对五大高频根因制定行业安全基线、推动测试能力的行业共享与互认。

结论与展望

• 年度关键技术发现总结：身份认证与会话治理仍是年度高风险问题的起点、授权模型与业务语义缺陷是“规模化风险”的核心放大器、车端工程能力与调试面治理仍是攻击链的高价值补给点、通信与协议侧风险正在呈现“两极化”趋势。
• 下一年度AI安全风险预警与重点关注方向：关注语音助手与大模型的提示注入风险、核查语音助手是否暴露高危控车接口、严格限制大模型访问车辆控制、账号、位置与隐私数据等高敏感能力、建立AI Agent调用车控接口的权限边界与二次确认机制、强化AI相关日志与数据生命周期治理、将AI座舱与智能体控车纳入安全测试和持续监测体系。
• 面向产业生态的联合行动倡议：共建智能网联汽车漏洞利用链知识图谱、开展年度跨品牌联合攻防演练、推动安全设计基线的行业互认与对标。