芯耀
与非AI
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佐思汽研发布《2026年汽车网络和数据安全研究报告》。
本报告围绕2026年智能网联汽车网络与数据安全的全景态势展开，重点分析了汽车全域攻击场景及AI增加的攻击面、漏洞态势分析、全链路防护体系及数据分类分级与跨境合规等核心议题。此外，通过对共计41家不同类型企业的安全防护实践，涵盖7家数据安全相关企业（敏捷科技、亿格云等）、7家代表主机厂（赛力斯、蔚来、比亚迪等）、8家汽车安全硬件厂商（伊世智能、芯钛科技等）、7家汽车安全软件供应商（软安、安般等）、以及12家车联网安全服务提供商（为辰信安、木卫四、犬安科技等），系统呈现了行业在合规认证、技术落地与供应链安全治理方面的前沿进展，并揭示了AI上车带来的供应链投毒、提示词劫持等新型风险，同时报告对智能网联汽车安全方案进行了总结并对行业发展趋势做了预测。
【导读】
政策倒逼下的“合规升级”：从“应付检查”到“体系化运营”
供应链频频被"打穿"：安全必须管到全域、全生命周期
AI是把"双刃剑"：攻击面伸向"意图层"，防护必须"用AI对抗AI"
网络安全从“被动响应”演进至“主动狩猎”
数据安全从"隐私合规"走向"全链路治理"，跨境成为"必答题"
须将安全从"成本中心"做成"核心能力"
2026年，智能网联汽车产业正站在一个关键转折点。一方面，以GB44495/44496等为代表的国家强制性标准全面落地执行，标志着行业正式从“合规探索”进入“合规深水区”；另一方面，AI大模型的上车与数据跨境流动的常态化，正在急速拓宽车辆的攻击面，催生出前所未有的安全挑战。对车企而言，单纯的“被动合规”或“单点防御”已无法应对复杂的网络威胁，转型“全生命周期、全供应链、AI驱动主动防御”的体系化安全攻防战已成为必然。
一、政策倒逼下的“合规升级”：从“应付检查”到“体系化运营”
2026年，中国汽车网络安全与数据安全领域的法规体系已基本形成闭环。以GB44495-2024《汽车整车信息安全技术要求》和GB44496-2024《汽车软件升级通用技术要求》等强标为基石，叠加《汽车数据出境安全指引（2026版）》的落地，车企面临的合规要求已从过去的“推荐性参考”升级为“强制执行的生命线”。企业安全战略、组织架构和运营流程正面临全面重塑。
监管的另一只手是罚单。2026年5月，欧洲数据保护机构对打车应用Yango的运营公司开出1亿欧元（约8.01亿元人民币）罚单，原因是未按欧盟法律要求采取保护措施就将用户个人数据传至俄罗斯；同月，通用汽车因未经用户同意收集并出售驾驶数据被罚近9000万元，创下加州消费者隐私法案生效以来的最大罚单。罚款的逻辑很清晰：数据不是车企想拿就能拿、想卖就能卖的资产。
面对监管重压，头部车企正加速从“被动合规”向“主动防控”转型。赛力斯汽车就是一个典型的代表。其构建了覆盖“云-管-端-芯”的纵深防御体系，并凭借全国首批汽车数据安全管理体系认证和国家数据安全能力成熟度（DSMM）三级认证，证明了其体系化安全能力已达到行业领先水平。同时，比亚迪通过其自研的“i迪犬”智能安全平台，遵循“引水、净水、活水”三步走逻辑，打破数据孤岛，打造了高质量数据底座，并落地了三大AI智能体，实现了安全运营的提质增效，将合规要求内化为强大的运营能力。中汽协等机构的"5项合规检测"持续推进，第三批13家企业49款车型、第四批9家企业43款车型通过，车外人脸匿名化、座舱数据车内处理等要求正在变成行业标配。
来源：佐思汽研
事实证明，合规只是起点，将安全能力转变为可持续运营的“内功”，才是企业穿越周期的核心能力。
二、供应链频频被"打穿"：安全必须管到全域、全生命周期
如果问2025年汽车行业最惨痛的教训是什么，答案大概率是：攻击者不再硬闯大门，而是从你最信任的合作伙伴那里绕进来。智能网联汽车的供应链异常复杂，任何一个环节的“失守”，都可能引发“蚁穴溃堤”的灾难性后果。
2025年3月，黑客"Rey"在暗网公开捷豹路虎约700份内部文件，源代码、开发日志、员工数据库一应俱全——这只是伏笔；同年8月，黑客组织"ScatteredLapsus$Hunters"入侵其全球生产系统，英国工厂全面停产，3.3万名员工被迫休假。同样在那个8月，日产旗下设计子公司遭"Qilin"勒索软件攻击，4TB核心设计数据被盗；云存储服务商Snowflake被攻破，汽车零配件零售商AdvanceAutoParts等165家下游企业跟着遭殃。到了2025年底，全球线束巨头矢崎集团被勒索组织窃走350GB数据，里面躺着为宝马、日产生产零部件的全部文档。泰国代工厂TRU的案例更典型：1TB数据被盗，ESXi服务器被定向加密，ERP与物流系统大面积离线，部分生产线被迫降级为手动调度。
把这些事件放在一起看，三个转变清晰可见：攻击目标实体化——从偷数据升级到偷核心知识产权、直接瘫痪生产；攻击路径供应链化——超过半数事件通过云服务商、IT子公司、第三方供应商迂回实现，供应链成为最薄弱的环节；勒索软件定向化——专盯设计图纸这类高价值数据下手。
来源：汽标委
问题暴露了，行业的应对也在升级。整车厂被普遍认定为供应链安全的"第一责任人"，通过签署网络安全开发接口协议（CIA）向一级供应商传导责任；ISO/SAE21434认证已经成为一级供应商的准入硬门槛，没这张"安全信用证"基本进不了核心供应链；面向欧洲市场，TISAX则是绕不开的资质。但整体格局仍是"头部引领、中小滞后"——对二三级中小供应商，多数车企还停留在书面审核，现场验证覆盖率很低，追溯链条并不完整。
构建覆盖“全域、全生命周期”的供应链安全体系，已成为行业共识。吉利汽车的实践为我们提供了绝佳范式。吉利不仅自建了首批国家级CNAS认可的车联网安全实验室，更以攻击者视角，通过针对系统安全、通信安全、数据安全等12大核心测试维度，细化设置200多个常态化测试项目，并将研究成果反哺至正向研发流程。2025年12月，吉利正式发布全球全域安全中心、「全域安全2.0」技术体系。2.0体系是从「整车安全」视角升级为「人-车-路-云-星」的生态视角，在延续生命安全、健康安全、财产安全、隐私安全四大安全域的基础上，通过九大安全系统的迭代升级，构建了全场景、全周期的安全防护网络。
吉利信息安全隐私保护(代表车型：极氪MIX)
来源：吉利
同时，对供应链厂商安全验收测评的颗粒度正在变细。有几条堪称"硬核"：第三方组件不得含有6个月前已公布且未处置的高危漏洞；高危漏洞必须在72小时内修复并完成再验证；OTA升级包须由车企密钥签名，部分场景要求供应商与车企双重签名，车端必须能识别并拦截签名缺失、伪造、篡改的升级包。比如，目前赛力斯已把300家一级供应商精简整合到100家，与宁德时代、博世深度互嵌，把安全管理半径缩到可控范围。在更底层的硬件层面，以芯钛科技为例，其AliothTTA8系列MCU实现了功能安全ASIL-D与信息安全EVITAFULL的“双安融合”，填补了国内底盘域主控芯片的空白，从源头上保障了供应链的自主可控与安全。
供应链安全的本质，是把安全的边界从"我的车"扩展到"我车里的每一行代码、每一块芯片、每一家供应商"——全域、全生命周期，少一环都不行。
三、AI是把"双刃剑"：攻击面伸向"意图层"，防护必须"用AI对抗AI"
大模型上车，给行业带来的不只是更聪明的座舱，还有一个全新的攻击维度。“供应链投毒、提示词劫持、过度代理”等AI特有风险正加速向车端迁移。当车载大模型开始接入导航、支付、充电、车控等工具链，原本只存在于云端聊天机器人的攻击链路，就能原封不动地"平移"到车端；尤其是在MCP协议连接的生态里，"工具投毒"这类高危攻击向量会直接威胁Linux和安卓的IVI系统。
以OpenClaw为代表的新型智能体，魅力在于高级系统权限带来的"理解意图到完成闭环"，但在车载环境里，这意味着一个握着部分车辆数据访问权、车控指令调用权的数字实体常驻系统。提示词注入可以诱导它执行非预期操作；一个被篡改的第三方导航插件，可能成为持续泄露驾驶习惯的"数字特洛伊木马"；问答场景里无伤大雅的"幻觉"，到了代理场景就可能变成误删关键数据的危险操作。更棘手的是规制冲突：ISO26262、UNR155/R156、GB44495等标准都要求系统行为确定、可预测、可测试、可追溯，而智能体恰恰自带"非确定性"和"涌现"特性。怎么办？开出的药方是"赋能而非赋权"——建权限沙箱和功能围栏，把智能体限制在信息娱乐等安全域；涉及车辆控制的请求必须经安全中间件强制仲裁；高风险操作必须有人机交互确认，让人类始终站在安全关键决策的回路里。
攻击面在进化，防护也必须进化。行业的答案很干脆：用AI对抗AI。
面对AI带来的“矛”，行业必须打造更锋利的“盾”。比如安般科技以“智联汽车安全新范式”为核心，构建了以“AI大模型驱动的智能体防护＋车端通信协议安全＋供应链安全闭环”为核心的新一代汽车安全体系。通过将安全能力从传统的“事后补丁”前移到“全生命周期主动治理”：
依托大模型对整车电子电气架构文档、X车型数据库、VSOC资产清单进行自然语言解析，自动识别ECU、传感器、通信接口等关键资产，绘制资产关联框架，并基于LLM智能TARA平台自动输出安全目标、安全需求、威胁场景及攻击路径，可实现风险评估的自动化与可视化。
在风险处理环节，平台可结合影响等级、攻击可行性、风险等级矩阵，自动生成处置决策并推送工单，形成“AI发现-AI分析-AI决策-AI闭环”的运营流程，显著缩短整车安全评估周期。
安般科技AI驱动的智联汽车安全新范式
来源：安般科技
奇安信AISOC是这条路线上的代表。它内置8大智能体，分别负责采集数据、威胁检测、智能研判、智能调查、智能响应、事件根除、优化反馈、报告生成八个运营环节，基于OODA循环构建自主防御体系，让安全运营从"人找事"变成"事找人"。实战数据显示：某全球豪华车企借助AISOC，把单条警报研判时间压到9秒以内，有效告警识别准确率93.1%，较传统人工模式提升2.7倍。
TARA这个传统的安全分析环节，也在被AI重做。犬安科技的"御织DefenseWeaver"内置GoGoAIAgent，把模型、训练与推理数据、提示词入口、知识库、工具调用链这些新风险载体全部纳入TARA范围——它的判断是，风险不只来自代码漏洞，还可能来自"模型被误导、数据被污染、工具被滥用"。这套工具服务客户包括一汽奔腾、立讯精密，以及中国汽研、招商车研、电子五所等国检机构，TARA分析效率提升80%。木卫四的S3-TARA走的是另一条路：10多个智能体协同，从16条候选思维链里筛选最优解，背后是10万+因果链数据、300万+安全场景样本、100万+知识库问答对堆出来的数据底座。
主机厂同样没闲着。比亚迪的"i迪犬"平台落地了三个AI智能体，专治邮件钓鱼、终端泄密、流量异常，安全事件处置时间从45分钟缩到5分钟；理想汽车与火山引擎合作的AI智能助手，能在飞书群里接到指令后自动建工单、扫代码、修漏洞、做复测，人工授权即可一站式闭环。AI原生，正在从口号变成安全运营的日常。
四、网络安全从“被动响应”演进至“主动狩猎”
在网络安全领域，传统的“被动防御”思路已无法招架日新月异的攻击手段。2025年共发现汽车安全事件206起，新增漏洞238个，攻击目标已从窃取数据升级为窃取核心知识产权，甚至直接瘫痪生产制造。因此，车企必须建立“实战化”的网络安全体系，具备从威胁检测、分析到响应处置的“主动狩猎”能力。
防守方给出的答案是体系化。赛力斯的做法是"云-管-端-芯"多层纵深防御，联合奇安信在CAN、主机、以太网三层部署入侵检测，VSOC覆盖约20万辆车，还能为出口欧盟的车型颁发"网络安全合格证"；其智能安全体系覆盖200多个用车场景、400多项安全功能，2026年4月又发布了从被动安全、主动安全演进到"智能安全"的安全4.0。
专业安全厂商的工具箱也在升级。智车信安的ACTVSOC+新一代智能网联汽车安全运营平台，正是这一理念的杰出代表。该平台通过AI流式计算引擎，实现了检测性能提升500%，并构建了整车级安全数字孪生，能够对2800多个车载信号进行建模，实现ECU、信号、场景的三重威胁精准定位，将威胁发现和响应时间从“天级”缩短至“分钟级”。
智车信安新一代AI原生智能网联汽车安全运营平台ACTVSOC+
来源：智车信安
而在底层协议安全层面，上海控安的SmartRocketTestSec自动化智能模糊渗透测试工具，能够针对SOME/IP、DoIP、CAN/CANFD等主流车载协议进行深度模糊攻击与渗透测试，主动挖掘潜藏漏洞，将安全防线前移至研发测试阶段。伊世智能的SecIC-HSM固件服务近30家主机厂，在英飞凌AURIXTC4X上把AES性能跑到4.8Gbps，OTA升级校验与SecOC安全通信并行执行，升级不中断CAN总线通信。以上案例助力车企实现从“强制合规”到“主动安全”的跨越。
从整车厂到供应商，一个清晰的共识是：单点的安全产品解决不了系统性的安全问题，纵深防御、主动免疫才是正解。
五、数据安全从"隐私合规"走向"全链路治理"，跨境成为"必答题"
数据是智能汽车的“血液”，其安全贯穿于采集、传输、存储、使用、共享、销毁的全生命周期。数据安全的特殊性在于：数据不仅承载隐私和合规属性，还直接参与感知训练、地图服务、模型迭代、远程运营和事故追溯。数据一旦被误采、误传、误用或篡改，不只是吃罚单的问题，还可能反向作用到车辆行为上。
2026年2月3日，工信部、国家网信办等八部门联合发布《汽车数据出境安全指引（2026版）》，把出境数据分为一般、重要、敏感三类管理，同时给出九类豁免场景——质保维修数据、OTA远程升级数据、安全漏洞修复资料等都在其中。申报的门槛也划清楚了：向境外提供重要数据，或累计向境外提供100万人以上个人信息、1万人以上敏感个人信息，就得申报数据出境安全评估。对2026年1-6月出口同比大涨65.3%的中国汽车产业来说，这份指引终结了数据跨境的"灰色地带"，从"试探性摸索"转向"确定性合规"。而海外监管同样在收紧：GDPR的12步合规路线等着出海车企，日本APPI修正案首次引入按违规利润计罚的课征金制度，韩国PIPA进入高压治理阶段——跨境数据流动，已经是一道多法域叠加的"必答题"。
车企的应对各有章法。蔚来的守卫模式远程查看功能做到了全程端到端加密、实时脱敏，画面里的车牌和人脸自动打码，连蔚来自己都无法解密——它是国内首家提供合规"远程查看"的主机厂；其自研的NPCC框架是业内首个端云融合AI智能体安全框架，敏感数据"算后即焚"。零跑坚持"车内处理"原则，车内摄像头只采集特征点用于本地计算，不上传云端，传输环节用AES-256端到端加密。极氪的"数据保险箱"用零信任机制做分级访问，检测到异常访问20秒内启动数据熔断，存储介质还能物理销毁。小鹏则把目光投向更远处，与阿里云合作把后量子安全算法搬上全新P7，现已覆盖所有车型的数字钥匙、远程车控、OTA等业务。
来源：蔚来、佐思汽研
数据安全服务商的方案同样在细化。亿格云的云枢AI-DLP把治理对象从"人"扩展到"人类员工+AI员工"双主体，同身份、同策略、同审计，对外发、下载、拷贝、截屏等泄密动作做精细化管控，吉利控股、理想、零跑、赛力斯都是其客户；敏捷科技的EDLP方案，则以“加密+DLP”深度融合的创新架构，从数据源头入手，构建“识别-分类-加密-控制-审计”全闭环防控体系，确保核心设计图纸、研发数据等商业机密在AI时代依然安全，2026年5月敏捷刚中标某汽车行业头部企业的5000点数据安全项目。
敏捷EDLP主要特点
来源：敏捷科技
在数据跨境合规方面，中国汽研则把数据跨境做成了"路径规划—风险评估—策略制定—评估申报"的四步全流程服务，帮助车企理清数据流向，确保合规“可防、可控、可溯”。
六、须将安全从"成本中心"做成"核心能力"
站在2026年年中往后看，几条趋势已经相当明朗。
来源：佐思汽研
趋势看清了，工程怎么落地？结合头部企业实践，有几件事值得车企立刻动手：
把体系建在流程里，而不是挂在墙上。以ISO/SAE21434为主轴搭建覆盖全生命周期的CSMS/SUMS体系，把TARA前移到概念与设计阶段，让安全"左移"；对供应商强制执行SBOM与代码安全要求，用CIA协议（网络安全接口协议）把责任一层层传导下去。
把VSOC从"告警看板"做成"运营中枢"。提效路径很具体：告警从"数量降噪"走向"根因级闭环"，给全量告警打上根因标签，用动态加权模型替代静态分级，靠"一键式上下文封装"把单条告警15分钟的研判时间打下来；应急预案做成场景化卡片，高频场景配半自动化SOAR剧本，证据自动固定、报告自动生成；底层建车辆安全数据中台，让运营人员不再为了搜一个VIN登录五六个系统；团队层面建SOP库和知识库，用常态化"微练兵"替代一年一次的大演练。
把数据安全做成全链路工程。分类分级是底座，加密、脱敏、访问控制、出境监测是抓手，跨境业务按"路径规划—风险评估—策略制定—评估申报"四步走，从项目式应对转向常态化运营。
把AI用在对的地方。用AITARA把威胁建模的效率提上去，用AISOC把告警研判的成本降下来，用数字孪生把风险的颗粒度做细——同时给车载智能体套上"权限沙箱"和"功能围栏"，高风险操作永远留一道人的闸门。
安全建设需要从"成本中心"转向"核心能力"。合规驱动成为基础，安全运营决定上限。在"AI定义汽车"的深水区，这句话的分量只会越来越重。
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