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这份报告主要分析了哪些核心内容？
报告基于云的安全防护与数据管理平台，每月处理40B API调用，监控4000万受监控资产，每秒处理45万辆车数据。同时，AutoThreat®团队累计记录2371个案例，监控数百个深层和暗网来源，追踪1996名活跃威胁行为者，分析2025年494起新公开事件。报告重点关注AI技术对汽车与智能出行网络安全的重塑作用，以及由此带来的新威胁和新风险。
汽车与智能出行赛道未来发展趋势如何？
人工智能技术如Gemini、Wayve自学习技术正集成于汽车和ADAS系统，推动智能出行未来，但伴随新的网络风险。AI加速网络攻击，降低利用门槛，扩大攻击面，引入新的漏洞和供应链风险。未来攻击面将增长系统性，部门壁垒将失效，韧性依赖生命周期纪律：设计时安全、纵深防御和持续验证。
报告中重点分析了哪些方向？
报告重点分析了基于云的安全防护与数据管理平台、威胁行为者监控、人工智能赋能与风险、攻击趋势以及攻击向量。其中，后端基础设施和API是主要战场，远程攻击占主导（92%远程，86%长程）。报告还分析了过度代理、模型操控、AI协议漏洞、第三方服务供应链风险等新威胁。
当前汽车与智能出行网络安全市场现状如何？
当前事件数量持续激增（2025年公开报告事件数量翻倍），44%与勒索相关，由大型威胁集团主导，旨在扰乱汽车生态系统。车辆控制权接管、利用弱配准、远程攻击是主要手法。同时，需从孤立防护转向整体产品级防护，实现车辆、云、API及合作伙伴间的情境相关关联，应用生成式AI检测跨域攻击链，持续监控AI驱动系统。
这份报告提示了哪些风险？
报告提示了过度代理、模型操控、AI协议漏洞、第三方服务供应链风险等新威胁。AI技术集成于汽车和ADAS系统，推动智能出行未来，但伴随新的网络风险。攻击面增长系统性，部门壁垒将失效，供应链、OT、勒索软件仍是高影响力中断向量。需从孤立防护转向整体产品级防护，实现车辆、云、API及合作伙伴间的情境相关关联，持续监控AI驱动系统。