TC260-TR-001-2026《智能驾驶网络和数据安全标准化研究》
报告由全国网络安全标准化技术委员会编制，聚焦智能驾驶端 - 网 - 云 - 运营全链条网络与数据安全，系统梳理风险、需求与标准缺口，构建专项标准体系，为产业安全落地与监管提供支撑。
当前智能驾驶已从单车智能向车路云协同演进，L2/L2 + 辅助驾驶普及、L3 及以上自动驾驶试点推进，技术呈现多模态感知、数据驱动决策、端到端融合特征。但智能化与网联化也带来跨域融合、链路传导、动态演进的安全风险，安全已成为规模化落地的核心制约因素。
报告将智能驾驶安全风险划分为硬件、固件、系统、总线、无线电、网络通信、云端、传感器、算法、数据、业务逻辑十一大类。风险沿感知 - 决策 - 控制 - 协同链路传导，易引发车辆控制劫持、数据泄露、感知失真、决策误判等问题。典型案例表明，L2 边界管理、测试运营治理、碰撞后行为、可预见误用、地图 - 感知 - 控制耦合等，均需标准化约束。
国内外已建立汽车网络安全、数据保护基础制度，如 UN R155/R156、ISO/SAE 21434 及国内 “三法一规定”，但智能驾驶专项标准缺失，在感知安全、算法模型、车路协同、运营数据、业务逻辑等领域缺乏可测试、可监管的细化要求。
报告明确两大核心安全需求：网络安全方面，覆盖感知可信、车内网络、车云通信、车路协同、OTA、云端管理、业务逻辑全环节，提出身份认证、加密防护、异常检测、降级处置等技术要求，并构建硬件、固件、总线、传感器、算法、业务逻辑等十大测试子体系；数据安全方面，聚焦车外感知、座舱隐私、运营服务、云平台、供应链五大场景，明确匿名化、停止采集、默认不收集、分类分级、跨境管控等要求，配套专项评估测试方法。
基于需求，报告构建五大维度标准体系：通用安全与基础共性、网络安全、数据安全、人工智能安全、安全管理与能力保障。结合现有标准缺口，提出优先规划方向：补齐感知安全、车路协同、业务逻辑等网络安全标准；完善运营数据、座舱隐私、车路云数据交互等数据安全标准；建立车用 AI 鲁棒性、模型保护、在线监测等人工智能安全标准；补充运营管理、能力成熟度、SBOM 管理等保障标准。
本报告填补智能驾驶安全标准空白，形成可实施、可测试、可监管的体系框架，助力我国智能驾驶产业安全合规、高质量发展。
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