当前位置: 首页 > news >正文

智能网联汽车安全隐患,如何化解?

在这里插入图片描述

      • 0. 智能网联汽车安全问题如何才能解决?
      • 1. TARA 威胁分析与风险评估平台
      • 2. CSTP 智能网联汽车网络安全测试平台
      • 3. 智能网联汽车安全解决方案
      • 4. 车联网测试认证与培训解决方案
      • 5. 车联网网络安全实验室建设方案

0. 智能网联汽车安全问题如何才能解决?

智能网联汽车不仅可提供更安全、更舒适、更节能、更环保的驾驶方式,还会带来汽车产品和技术的升级,从而重塑汽车及相关产业全业态和价值链体系。 在《智能网联汽车安全挑战及应对举措》中,我们了解了智能网联汽车的整体情况及其面临的最大考验——安全问题,智能网联汽车产品安全是消费者关注的焦点,也是智能网联汽车产业持续健康发展的根本保障,那么安全问题落实到具体开发中又会给企业带来哪些痛点,如何才能解决这些问题呢?

网络安全企业可与车企紧密联系,从智能网联汽车发展之初,深耕相关安全方向,生态合作的形式,成立开源网安车联网安全实验室,以平台化的角度,打磨出了威胁分析与风险评估平台和智能网联汽车网络安全测试平台及车联网网络安全解决方案、认证与培训解决方案、网络安全实验室建设方案,提供车载信息系统、服务平台、汽车整车及零部件安全检测、测评认证等服务,为车企提供全面安全检测,智能网联汽车行业提供了可靠的安全检测手段,并推动企业内部安全体系的建立。

1. TARA 威胁分析与风险评估平台

TARA车联网威胁分析与风险评估平台,车联网安全实验室基于ISO/SAE 21434标准中提出的TARA(Threat Analysis and Risk Assessment)方法所自主研发的产品,能够快速识别整车/系统的网络安全资产,准确分析潜在安全威胁,综合评估风险危害影响并为风险定级,为网络安全正向开发和安全漏洞修复等提供科学、系统的依据。

在这里插入图片描述

2. CSTP 智能网联汽车网络安全测试平台

CSTP智能网联汽车网络安全测试平台,车联网安全实验室自主研发的车联网安全测试产品。为应对智能网联汽车缺乏系统性渗透测试框架的现实挑战,平台在已有威胁建模的基础上开发出基于威胁的层次化渗透测试框架、规范化渗透测试流程,将渗透测试内容扩展到包含汽车功能与软硬件的云端、固件、移动、传感器、无线、硬件、APP、数据、总线、系统等十个层次,全面保障整车的网络安全。

在这里插入图片描述

3. 智能网联汽车安全解决方案

智能网联汽车安全解决方案是覆盖车联网全产业链生命周期的安全解决方案,针对智能网联汽车遇到的威胁评估、安全检测、高效开发及综合防护等难题,通过提供安全咨询、安全培训等服务,以及车联网威胁建模平台、安全测试工具集和车联网防护监控平台,实现车联网安全的全面防护。

在这里插入图片描述

4. 车联网测试认证与培训解决方案

开源网安为企业提供专业的车联网测试认证服务,为研发团队建立合适的安全开发流程体系,并通过国家信息安全产品测评认证中心的相关认证,进一步提升员工安全意识和代码安全质量,降低高端人才依赖与成本。而网络安全培训服务则可以提供线上+线下的网络安全培训,搭建内部学习平台,通过网安意识培训、网络安全实训、网络攻防实训等,满足政府、企业、学校的多维度安全需求,提升学员技术能力和管理水平。

5. 车联网网络安全实验室建设方案

开源网安车联网网络安全实验室建设方案通过分析当前组织安全体系中存在的问题,制定切实可靠的安全实验室改进方案并推动执行,可帮助客户建立一个科学且高度匹配组织发展的车联网网络安全实验室,通过安全基础能力建设、安全项目试点建设及安全流程规范建设,全方面构建适用于企业自身的安全研发流程和安全“基础设施”,提高企业应对网络安全风险的能力,授人以渔,逐步增强汽车网络安全自主创新能力、提升汽车行业网络安全技术水平,促进汽车领域未来的网络安全产业发展。

开源网安始终坚持理论与实践深度融合的教学理念,未来将深入研究分析行业发展趋势,驱动产业安全发展创新,为人民、为行业健全完善汽车安全保障体系,打造“以安全保发展、以安全促发展”的新格局。


http://www.mrgr.cn/news/48426.html

相关文章:

  • 【编译原理】绪论(基础知识+习题)
  • 利用session机制造测试账号,无需前端也可以测试后端接口
  • JavaScript Set 必备指南:深入理解 Set 的特性和方法
  • -bash gcc command not found解决方案(CentOS操作系统)
  • 探索 Python 的函数与模块
  • 从丢失到找回只需一步:2024年TOP4超级硬盘恢复软件推荐
  • 【论文速读】| AutoSafeCoder:通过静态分析和模糊测试保障LLM代码生成安全的多智能体框架
  • GWAS揭示酸性磷酸酶ACP2在缺磷条件下通过丝氨酸代谢调节水稻光合作用
  • 基于STM32的太阳跟踪系统设计
  • 如何减少 Webpack 的打包体积
  • 豆包MarsCode:AI编码助手,注册即享多重好礼!
  • 手表手机蓝牙通信实测可用!!!
  • 【AIGC】ChatGPT提示词Prompt高效编写模式:思维链、Self-Consistency CoT与Zero-Shot CoT
  • 单片机(学习)2024.10.11
  • 绿色激光器定制主要标准有哪些
  • 设计模式——原型模式(4)
  • 使用机器学习边缘设备的快速目标检测
  • 安科瑞智能电表:先充值,后用电
  • Java项目:150 基于SSM+JSP的服装商城系统
  • 个人博客系统测试报告