车路云一体化架构的车联网安全体系需全面覆盖车-路-云-网-图及第三方应用平台，以智能网联汽车为核心，在车、网、云之间建立起多维度、多视角、多层级的信息安全防护体系，构建纵深动态的防御策略，从物理层面到应用层面，再到用户行为层面，形成一个全方位、车云一体、端云联动的立体防护体系，保障智能汽车的网络安全及驾乘人员的生命财产安全，保护个人隐私，维护公共安全和社会稳定。

1.建设纵深、动态的网络韧性安全防御能力

车路云一体化架构环境复杂，攻击面多，需要建立多域协同、纵深防护、持续监测的纵深动态防御能力，从车端控制器底层以密码为基础构建的一套基础防护体系，包括安全启动、安全通信、安全升级、安全登录、控车指令防护、双向认证、证书管理等，确保车端域控制器不被攻破，提升攻击者的门槛，将攻击阻挡在成功实施之前。

为了防止系统被攻破后黑客的横向入侵或者扩大危害程度和影响范围，结合动态防护体系的主动防御能力去主动发现黑客攻击的行为，并且上报至安全运营中心，及时发现车端的网络攻击，并通过云端的车联网安全运营中心进行实时监控，一旦有一辆车被攻击，安全防护机制能够实时更新至全网车辆，形成以点到面的动态防御体系，实现车端纵深防御体系是防护能力是抵御黑客攻击的门槛，云端动态防御体系的监控响应能力是阻断黑客攻击的天花板。

智能网联汽车作为高实时、高交互的交通运载工具在运行的过程中暴露了较多的攻击面，尤其是量产后就进入到上路运行阶段，在运行阶段不能够确保在设计阶段的网络安全防护措施都能有效保护，并且在持续的运行和运营过程中网络安全也在发生新的变化，需要通过监控、识别、处置的运营闭环来贯穿智能网联汽车的运营流程，对漏洞进行修复，对安全事件进行监控和响应，将网络攻击成功地阻止在发生危害发生之前，构建一套具备韧性的安全运营体系，适应在不断运行的车辆终端、不断变化的路侧环境及通信网络，确保车辆的安全。

2.构建数据安全和数据利用并重的弹性安全保障能力

围绕车联网数据体量大、精度高、流动性强的特点，通过数据识别、数据防护和数据流通三个措施实现车联网数据安全保障能力建设和应用，保障车联网数据的生命周期安全。

一是识别智能网联汽车中所存在的个人信息、重要数据和核心数据。数据识别是进行数据安全工作的基础。基于车联网的数据分类分级的要求，对自动驾驶系统采集的数据进行分类分级。同时，还需要识别数据的处理活动，使用目的以及传感器精度是否适用等信息，包括是否有资质采集这些数据等情况，确保自动驾驶车辆在有资格、有合理的使用目的、有法律保障的前提下，采集对应的数据。

二是对数据进行有针对性的防护，对识别出来的数据，按照危害性和重要程度进行分级，并采取有针对性的防护措施，包括脱敏、数据加密、坐标偏转等，以确保数据在传输至车外之前就已经得到有效保护。通过端到端双向认证传输加密的链路，确保数据在传输至可信的云端时依然处于受保护状态，可以安全进行存储、使用、加工。

三是确保数据能够安全有序的流通，如智能网联汽车数据在训练的过程中需要外发到标注供应商处去进行海量的数据标注，需要保障数据流通过程的安全性，对供应商的数据安全能力进行评估，确保对方能够具备保障数据安全的能力。同时，需要签署数据委托处理协议，明确要求数据外发后不得转发给第三方。在外发数据中嵌入水印并进行水印监控，一旦发现数据被第三方外发后，可以使用技术手段进行溯源，并通过法律手段保护公司的知识产权，以确保数据流通过程的安全。

3.形成知情同意、最小必要的隐私保护能力

车联网在运营过程中不可避免会采集海量个人隐私数据，除法律允许情况外，需要指定和落实隐私设计与隐私条款，明确的隐私保护法规和政策，确保用户隐私权益不受侵犯，对智能网联汽车收集、处理和共享用户数据的方式进行规范，确保所有操作都在用户授权的范围内进行，让用户对自己的数据拥有充分的控制。

同时，合理有效利用隐私保护技术，通过将敏感信息（如个人身份信息、位置数据等）转换为匿名数据，即使数据在某种程度上被泄露或被公开，也不会直接威胁到用户的隐私安全。匿名化处理应该在数据收集的早期阶段实施，以最大限度地减少隐私泄露的风险。同时，为了保护用户数据的隐私性和安全性，需要采用先进的加密技术。这不仅涉及用户个人信息的存储加密，还包括数据在传输过程中的加密，防止数据在被非法访问或截取时泄露用户隐私。