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比亚迪全球开发者大会在深圳召开，360创始人、董事长兼CEO周鸿祎与比亚迪董事长兼总裁王传福在大会上正式签约，宣布双方将在车联网、汽车信息安全解决方案、移动互联、IOT(Internet of things，物联网)、大数据及AI、内容等领域整合相关资源，充分发挥各自行业优势，共同打造跨时代的智能汽车生态体。
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这不是360和比亚迪的首次跨界合作，比亚迪今年发布的Di-link平台，使用的就是360的安全保护，保护车辆PAD防病毒，防root。在前一天的2018ISC互联网安全大会上，周鸿祎对360安全大脑的概念进行了详细解释，在新的网络安全环境下，解决新的网络安全威胁需要把全国、全球的网络大数据整合起来，用更智能、更整体的维度去观察和应对安全局势，这就是安全大脑。
“安全+车”方面，双方通过建立、策划、建设及运营车联网信息安全实验室，打造车辆网络安全防护体系，以此来全面保障车联网、自动驾驶、及开分手态圈的信息安全。同时，双方还将培养符合车联网时代的新型安全人才，并围绕车联网信息安全搭建交流平台，定期开展技术与实践分享活动。
在大数据、AI、IOT等先进概念以及技术不断普及以及突破的今天，行业的发展已经不仅仅是依靠一个企业能够完成的，跨界合作正在成为趋势。而此次360和比亚迪的合作正是将将双方优势进行结合，既拓展了先进技术的应用场景，也将推动汽车行业的发展。
联讯证券认为，比亚迪新能源汽车销量占比提升，新产品助力传统车放量可期公司7月新能源汽车销量超过传统燃油汽车，同比增长超过60%，销量保持高增长，新能源汽车销量占比持续提升。公司下半年将加速推广秦DM，宋DM、唐DM，元EV及唐EV等已有新能源王朝系列车型。元EV定位十万元以下的纯电动车型市场，续航里程达305KM，性价比极高，将成公司电动车新增长点。
比亚迪秦也将进行换代，秦Pro性能相比老款大幅提升，明显优于竞争对手，优秀的节能技术让秦Pro的能耗水平比竞品低9-17%。此外，全新一代的唐已经于6月末上市，外观和性能有显着改善，公司中高端产品布局完善。另受益于行业景气度持续提升，对高续航里程车型补贴力度加大影响，下半年公司业绩改善可期。公司燃油车中的爆款MPV车型宋MAX销量过万，但受行业销量增长放缓影响，燃油车销量占比有所下滑。全新一代唐的燃油版，配备2.0T发动机提供205匹马力，内饰采用大量皮质材料，质感出众，我们认为将成为公司下半年销量的核心增长点，推动公司业绩边际的恢复。
国信证券认为，三六零公司利用用户及品牌优势，拓展安全产品内涵，增加新技术应用公司具有领先的用户基础和品牌形象，360PC 安全产品月活5.12亿、PC 浏览器月活4.24亿、移动安全产品月活4.32，在此用户及流量基础上更容易推迭代的新产品。公司安全产品的内涵扩大，承担跟用户相关更多的安全职能。公司也充分重视新技术的应用，利用产品创新推出国内首家PC 互动广告，将人工智能的机器学习应用于安全产品推出360QVM 引擎，在智能硬件产品充分使用语音识别、人脸识别等技术。安全既是公司的优势技术积纍，也是对外的品牌重点
你点的每个赞，我都认真当成了喜欢
随着互联网 科技 的发展， 汽车 产业也逐渐向智能化、网联化、共享化的方向发展，车辆本身已从封闭的系统变成了开放的系统，智能网联 汽车 将逐渐成为像手机一样的智能终端设备。当 汽车 成为网络空间的一个组成部分，也像其他联网的电子设备和计算机系统一样，成为黑客攻击的目标，面临严峻的网络安全挑战。近几年针对 汽车 的众多攻击事例表明，黑客攻击不仅会造成数据和隐私泄露，还能通过接管和控制车辆驾驶系统，给驾乘人员的人身和财产安全都带来了重大隐患。
值得重视的安全问题
早在2015年，两名白帽黑客就通过远程入侵一辆正在路上行驶的切诺基，对其做出减速、关闭引擎、突然制动或者制动失灵等操控，这次事件造成克莱斯勒公司在全球召回了140万辆车并安装了相应补丁。2019年4月，腾讯科恩实验室发布的报告显示，利用特斯拉Autopilot自动辅助驾驶系统存在的缺陷，通过欺骗Autopilot系统，可以实现让车辆驶入反向车道;即使Autopilot系统没有被车主主动开启，黑客利用已知漏洞获取Autopilot控制权之后，也可以利用Autopilot功能通过 游戏 手柄对车辆行驶方向进行操控。
此外， 汽车 安全漏洞不仅会对用户的人身和财产安全构成威胁，还有可能造成城市交通瘫痪，给 社会 公共安全管理带来治理挑战。例如，佐治亚理工学院的研究人员通过数学模型分析发现，在交通高峰期，只要20%的 汽车 被黑客入侵导致熄火，就能有效地让城市交通瘫痪，并导致交通事故、人员伤亡等城市混乱，而救护车和消防车也因交通停滞而无法赶到。虽然让数百万辆 汽车 同时遭到协同攻击具有一定的技术难度，但这项研究成果显示了 汽车 网络安全风险可能导致的严重后果。
随着车联网的发展，智能网联 汽车 受到的攻击面非常广泛。例如，黑客可通过移动App、车联网云平台、OTA空中软件升级、车载T-BOX、车载信息 娱乐 系统、车载诊断系统接口、V2X车路通信等环节和节点存在的漏洞实现对车辆内数据的窃取、对车辆的盗窃以及对车辆驾驶系统自动控制。
同时，除网络安全风险外，加载自动驾驶功能的智能网联 汽车 在功能安全性方面也存在重大隐患。截至目前，特拉斯、谷歌Waymo、Uber等公司研制的自动驾驶 汽车 在上路测试过程中都发生过交通事故，Uber公司的自动驾驶 汽车 还曾在2018年3月造成一名行人死亡，特拉斯开发的加载辅助驾驶系统的 汽车 更是造成多起严重的交通事故。这些安全事件都为智能网联 汽车 产业发展蒙上了阴影。
科技 “病”还需要用 科技 “药”来治
智能网联 汽车 产业链长、防护界面众多，安全问题复杂，为此，产业链各方纷纷加快安全技术研发，提升 汽车 安全防御能力。
整车厂安全意识明显提升，特拉斯连续4年在Pwn2own国际黑客大赛上举办漏洞悬赏计划，已向发现其系统漏洞的黑客提供了数十万美元奖励。2019年，其奖金更是提高为赠送一辆Model 3轿车。国内长安 汽车 、比亚迪、蔚来 汽车 也都纷纷建立信息安全部门，或与网络安全厂商加强合作。
汽车 配套产品供应商积极在产品设计和研发侧嵌入网络安全能力，以满足整车厂的安全需求。大陆集团2017年收购以色列 汽车 网络安全公司Argus，并把网络安全放在产品与服务开发的核心位置，目前已发布了端到端安全解决方案，涵盖电子部件安全、部件间通信安全、车辆与外界接口安全、云端安全等。哈曼国际2016年收购 汽车 网络安全公司TowerSec，快速加强网络安全技术研发，推出了HARMAN SHIELD网络安全解决方案，并积极为标致雪铁龙等整车厂商提供智能网联 汽车 平台的网络安全策略。
IT互联网公司以及网络安全企业也积极应对 汽车 网络安全风险。腾讯旗下科恩实验室依靠自身多年的漏洞挖掘经验长期致力于车联网系统的漏洞挖掘与研究。百度2018年4月启动网络安全实验室，负责为自动驾驶 汽车 开发安全解决方案，2018年11月发布一站式 汽车 信息安全解决方案，可解决黑客攻击和隐私泄露等安全问题。此外，国内外网络安全厂商纷纷拓展 汽车 安全业务，360推出“ 汽车 安全大脑”解决方案，通过监控、分析、响应的动态防御手段，为智能网联 汽车 的安全运营提供保障。
此外，Arxan Technologies、Mocana、Intertrust Technologies等国外安全厂商，亚信安全、梆梆安全、绿盟 科技 等国内安全厂商都将 汽车 安全作为新增业务。同时，国外也涌现多家专注于 汽车 网络安全的初创企业，例如CarsDome、GuardKnox、CyMotive等。
汽车 网络安全的立法挑战
除产业界积极应对 汽车 网络安全挑战外，针对该领域的法案、指南、标准等也在积极推进过程中。美国众议院2017年9月通过的《自动驾驶法案》将网络安全作为单独一个章节，要求自动驾驶车辆厂商必须制定网络安全计划，包括如何应对网络攻击、未授权入侵以及虚假或者恶意控制指令等安全策略，用以保护关键的控制、系统和程序，并根据环境的变化对此类系统进行更新。此外，还要求自动驾驶 汽车 制造商必须制定隐私保护计划，明确对车主和乘客信息的收集、使用、分享和存储的相关做法，包括在收集方式、数据最小化、去识别化以及数据留存等方面的做法。
英国政府于2017年8月发布《网联 汽车 和自动驾驶 汽车 的网络安全关键原则》，提出包括加强企业内部网络安全管理、安全风险评估与管理、产品售后服务与应急响应机制、整体安全性要求、系统设计、软件安全管理、数据安全、弹性设计在内的 8 项关键原则。随后，在英国交通部和英国国家网络安全中心以及众多 汽车 企业的支持下，英国标准协会于2018年12月发布自动驾驶 汽车 网络安全标准，英国由此成为首个发布此类标准的国家。目前，我国 汽车 标准化技术委员会和信息安全标准化技术委员会等标准制定机构也在加紧制定 汽车 信息安全标准。
针对功能安全问题，目前国内外都利用法律法规进行规制。各国针对自动驾驶 汽车 上路的立法都非常谨慎。例如出于安全考虑，目前国内外大部分自动驾驶道路测试法规都要求自动驾驶 汽车 测试时必须配备经过严格培训的测试人员，测试驾驶人应当始终处于测试车辆的驾驶座位上，要在必要时干预或接管车辆，并强制要求测试主体在测试前购买相关保险，且必须通过封闭道路测试验证后方可在公共和开放道路上进行测试。
当前，全球范围内进入智能网联 汽车 快速发展阶段，企业之间跨界融合、产业重构的趋势已经非常明显，产业生态正在快速形成与发展。未来，人工智能、5G、物联网、云计算等新一代信息技术的飞速发展，将在智能网联 汽车 技术发展中产生巨大协同效应，重塑 汽车 产业业态和商业模式，为人类出行方式带来根本性变革。但在当前发展阶段，国内外智能网联 汽车 厂商尚没有构建面向中高级无人驾驶阶段的可信安全体系，无论在功能安全，还是网络安全方面，智能网联 汽车 的安全可靠性都亟待加强。若无安全性保障，将极大地限制智能网联 汽车 的普及应用。因此，安全是智能网联 汽车 发展的基础，产业界各方应进一步提升安全意识，在产品设计、研发、测试的过程中，将安全内嵌其中，并在产品全生命周期中做到持续的安全保障，实现安全与产业发展同步建设。
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编辑|贡昶
图文|网络
随着智能网联化、数字化发展，汽车数据安全和网络风险防范成为行业密切关注的难题。
汽车传统的物理边界被打破，出现了大量的云上服务，比如车联网、自动驾驶技术、OTA等等，相应的，汽车产生的数据也越来越多。相关数据显示，一辆智能网联汽车每天大概会产生 10TB 的数据，这些数据包含驾驶人员的出行轨迹、驾乘习惯、车内语音图像等个人信息，也包含车辆实时收集到的地图数据等。
随着《个人信息保护法》、《汽车数据安全管理若干规定(试行)》的颁布实施，对数据的合规分类收集和使用提出了更为严格的要求。同时，也有汽车品牌近来遭受到网络黑客攻击，造成不小的损失和安全风险。如何平衡数据使用的合规与高效，并在全面上云的背景下构筑扎实的安全防线，成为整个行业密切关注的话题和迫切需要解决的难题。
此此背景下，腾讯智慧出行与汽车之心联合策划了「行者有云」系列沙龙第二期——《车企上云，如何构筑云上安全防线？》，聚焦汽车数据的合规使用和安全防范问题，加速车企构建在数据网络安全领域的竞争力。
本期沙龙邀请到上海帆一尚行科技有限公司网络安全总监、上汽腾讯网络安全联合实验室负责人陈宁，腾讯安全策略发展中心总经理吕一平，共同探讨车企数据安全防护建设和未来趋势发展并发表了独到精辟的见解。
以下为沙龙对话实录：
主持人：大家好！欢迎收看“行者有云”系列沙龙，本期我们讨论的话题是“车企数据上云，如何构筑云上安全防线”，我们将围绕数据安全和风险防御问题讨论。车企在系列新规背景下，将采用怎样的新手段、新模式来保证数据的合理开发利用，并有效防范潜在风险。非常有幸我们请到了两位嘉宾和我们一起分享讨论。一位是上海帆一尚行科技有限公司网络安全总监、上汽腾讯网络安全实验室联合负责人陈宁；另一位是腾讯安全策略发展中心总经理吕一平。
在智能化网联化大变革下，一辆汽车在使用过程中产生的数据越来越多，随着《个人信息保护法》和《汽车数据安全管理若干规定（试行）》颁布实施，企业在使用处理数据的时候，要遵守哪些行为准则？
陈宁：在《个网法》讲得比较细致针对《个人信息保护法》有8类处理原则，大概总结：
第一，对于用户个人信息数据的授权，信息处理，告诉用户要收集个人信息，个人隐私数据要进行处理。
第二，处理过程中要注意处理流程，要保护和保密。
第三，数据收集，要符合相关的规定。对于汽车来说，有《汽车数据安全管理若干规定（试行）》，定得比较明确，这和《个网法》有相互呼应的关系，上面有《数据安全法》，以此为由展开。
吕一平：还有一点，去年下半年国家集中出台了比如《个人隐私信息保护》，及《数据安全法》等法律法规。同时面向汽车行业，汽车行业本身属于关键信息基础设施行业，针对“关基”（关键信息基础）行业也有一些相应的针对基础安全和数据安全的要求。所以，这也是需要汽车行业各位同仁需要考虑的问题。
主持人：如果针对整个汽车数据来说，我们有什么样的分类界定？
陈宁：现在最关键的第一步是，汽车数据不可避免要收集。汽车联网以后，很多服务云化后，为了对汽车的一些服务以及汽车这状态甚至说自动驾驶，这天然需要搜集很多数据，所以说数据搜集是不可避免的。现在我们觉得对于汽车数据搜集，首先真正的明确怎样服务搜集数据，如果说要做自动驾驶相关的，那么最少应该搜集什么样的数据，尽可能的还是少搜。不要说不做分类，不做区分一概搜集上来后面处理，这是不合法不合情的，这是第一个按照服务的细分来分。第二，数据的共享和流动，这也是很重要的因素，现在很多服务在云上之后，不仅是主机厂要收集数据，很多合作伙伴，比如车上应用需要第三方的数据，我们要把数据给他，数据在流通的过程中以什么样的合法合规方式流通，以及我如何对它授权，如何对它约束，这要处理好。
最后，敏感数据的收集，现在汽车厂有大量的传感器、摄像头，对于用户的面部轮廓，关键设施和关键单位的识别、存储，是否要做相关的模糊化处理或透明处理，这也比较关键。
吕一平：我主要做补充，从汽车行业数据来讲，不仅要保护数据，要脱敏，尽量按照服务手续收集数据。基于很大的前提是，收集数据时要进行分类分型，针对不同的类型利用手段去保护数据。汽车行业有几大数据比较重要：
1、汽车研发过程中的车辆状态，这些数据传统一直做收集，这方面更多是车企自用，甚至从数据保护角度来讲是比较容易实现的，因为汽车公司内部流转数据。
2、和用户相关的隐私数据，国家有明确的法律法规要做到保护和保密。针对不同的使用场景我们应该如何给到数据，需要通过分类分级的方法做明确的界定，并有对应的使用要求和规则。
3、从技术进入到其他行业带来新的需求，比如传感器受地理位置数据，高清地图数据，这是相当敏感的数据领域，这会涉及到国家安全部分，车企需要非常关注这类问题。去年国家重点关注了一家海外车企这方面的问题，所以这也值得汽车行业重点关注的信息。
主持人：随着一系列的新规的出台，从车企角度来讲，在主动防范上有哪些变化？
陈宁：有很多，结合各方数据安全规定，首先，按照上位法《网安法》来讲车企相关车辆应用服务，肯定要通过等保测评。第二，通过等保，配套相关的网络安全或者数据安全，配套的防范措施和防范的管理体系建立起来。第三，提出明确要求，用户上车默认情况不收集数据。如果要收集数据要告诉用户，清晰地告诉用户要收集一些数据，且收集哪些数据。第四，在收集数据状态中让用户知道我们正在收集你的数据，用户有地方说不希望收集数据，屏蔽它。第五，尽量在车里将敏感的数据轮廓化和清晰化去掉，模糊化。尽量不要通过数据清楚地定义出一个人，这样方便处理。
再往后，数据共享方面，该企业一开始只做商业合作，后面可能有一些约束，同时很重要的是按照《数据安全法》和汽车相关规定，每年12月25日左右要上报数据安全报告。中国汽车品牌开始向海外发展，根据规定要求要对相关的监管部门进行报备，并且在企业数据安全方面写清楚，今年发生过几次数据向境外输出，以及经过相关评审，这些情况要说清楚。企业不仅仅是义务合规，还要满足国家战略需要。
主持人：在上述规定的使用数据和国家安全的前提下，数据如何反哺研发，开发相应的车联网服务？
陈宁：这挑战很大。
主持人：要实现两者的平衡？
陈宁：对，基于我服务的内容收集相关数据，这是做到平衡的关键。如果只是判断车的自动驾驶，只收一些和路况相关的信息，就不要收多余的信息，尽量精简收集内容，比如只是采集一些路边的图象，车内的信息就不要收。现在有汽车保险，主要是根据用户的驾驶习惯收集车辆数据，收集一般驾驶者的驾驶习惯就不要收集个人信息，这样才能合法合情，又能反哺到业务。
第二，做分析时，流通方面尽量做到应用和数据分开，举个典型的例子，现在自动驾驶数据的安全屋，可能确实采集了很多数据，经过合理处理之后放在数据模型箱里，我们做的事情是将计算模型放进去，用数据计算完之后最后拿出来是模型计算结果或者是模型存储的算法，而不是数据本身，这不合理。在模型足够成熟之后，这些数据可能销毁掉或者撤掉，这可以比较好达成平衡。这需要付出很多努力。
吕一平：我们在去年国家出台一系列数据安全相关规定时我们非常关注，因为互联网有大量数据，很多互联网业务都在线上。我们自己在推进数据安全保护方面做了很完整的展开，从产品的设计上，比如数据收集的最小化，包括用户知情角度，数据使用需要用户充分知悉并且充分授权，然后才能进行相应使用。
另外，应用和数据相应分离，腾讯在《数据安全法》出台前两三年已经做这方面的工作。特别是在不应该使用不合理数据提供下如何规避掉，我们在内部进行了工作。腾讯可以给汽车行业做一些交流和传递的工作，帮助行业更好地理解如何做数据安全建立。
主持人：对于外资或者合资车企来说，《个人信息保护法》和《汽车数据安全管理若干规定（试行）》相关规定对他们的影响是否更大？
陈宁：相对会大一点，但大体上差不多。首先是对于敏感信息的定义，对外资企业来说风险一样。另外，用户的存储、流动也是一样。对于外企挑战最大的是数据不能出境，最大变化是跨境的问题。由于《个人信息保护法》和数据安全定义上，外资也要跟随国家相关规定，可能要对自己做出规范。但大方向比较好，主要是促进问题。
主持人：腾讯和外资车企在这些领域是否有一些合作？
吕一平：其实外资车企面临，在中国市场如何满足国家合规性要求和规定，现在有一些海外业务在推进。不管欧洲还是美国地区，相应的个人信息隐私保护和合规，及数据使用的要求可能都有相应的要求。所以在欧洲和美国，中国企业属于外资，其实大家遇到的挑战一样。对于车企来讲，不管是合资还是外资品牌，都要考虑如何满足本地的个人隐私保护和数据安全合规使用的要求，这其实是基本需要做到的工作。
从腾讯角度来讲，腾讯在汽车行业定位一直是数字化助手的角色。我们不仅和合资和外资的车企，和上汽也在数据安全方面有很多交流，我们一起研究如何将数据安全保护的工作做好。相对来讲，这个领域比较新，比如网络安全、基础的安全建设方面，中国已经经历了几十年的发展和建设，但数据安全对大家来说是一个新课题。随着车企联网和相应技术不断落地的情况下，数据量会非常大，而且数据的集中度也不一定这么高。如何将数据安全保护工作做好是很有挑战的课题。先要从汽车数据的分类分级开始，以此作为基础再去延伸，根据不同级别和类别的数据进行相应保护措施，对应有技术的部分。
陈宁：关键是立法，以前没有明确上位法，2016年有上位法出来之后，车企必须要符合法律。
主持人：除了数据合规收集和处理，也不能忽略的是汽车智能度越高，面临潜在被攻击的风险也越来越高，我们也出现过车子被攻击的案例。这样的场景在汽车中，是真的能实现的吗？在车联网中真的会有这样的风险吗？
陈宁：汽车传统的物理边界被打破了，大量的云上服务，大家可以用手机跟车进行互动。汽车拥抱了数字化，但拥抱了数字化的福利和变革也拥抱了数字化的风险，最典型的是云上服务，比如远程车控、OTA等等，被不法分子利用之后，远程的车辆造成一些群体性的影响。另外，手机APP，手机上有蓝牙，APP设计或者接口不严谨，可能出现批量控制用户APP，可以随意开走任何一辆车。另外车联网在车上暴露大屏、智能驾驶舱等等，这些是数字化东西，数字化的东西多少有软件的问题会被人利用。1月份德国的小孩才19岁，利用了特斯拉的第三方的软件的漏洞同时控制不同国家的车辆。数字化是大量的软件大量的应用，人设计的东西总有一些问题。
主持人：吕总，之前设计的科恩实验室破解了特斯拉和宝马，反响很大，为什么做这样的实验？
吕一平：我们不是定义成“黑客”，我们定义为“白帽”，我们希望能改善各类产品和网络的安全性，为之努力的一群专业技术研究团队。当时为什么关注特斯拉和宝马？我们在2016年看到了比较大的趋势，汽车行业“四化”，对我们来讲比较关心是网联化和智能化，汽车联网了，汽车的自动驾驶的能力，这和数字化结合程度非常高，当享受数字化福利的时候，肯定会面临新技术引入带来的风险。
汽车行业本身对安全非常关注的行业，那个安全叫“safety”，当时汽车行业更多关注safety的部分，对security部分理解不那么强。Security能对safety造成的影响理解不是很充分，当时我们选了两个比较有代表性的车企，一是原生数字化，即网联、智能化、新能源化的特斯拉。另外是传统的从互联网非智能化到智能化的标杆，宝马在全球保有量非常高，我们做了相应的研究。的确发现了网络安全问题，不仅对虚拟世界造成影响，对实际的行驶安全、人身安全，放大一点是公共安全。作为一个负责任的团队，我们发现问题之后第一时间和特斯拉和宝马做了相应的沟通，并且在没有第三方参与情况下，全部将数据暴露给他们，他们修复之后一起联合对外做发声的工作，做发声的工作目的是帮助行业更好地理解，在未来数字化的时代安全有重要的影响，也是让它回归到汽车行业对security的关注。
主持人：现阶段网络安全技术处于什么样的水平？
吕一平：中国网络安全技术能力非常出色，我们可以代表国际领先水平。对汽车行业来讲，汽车进入到数字化时代才开始逐步关注网络安全部分，所以起步相对晚一些。但我们看到很明显的趋势，即国内的各大OEM都在积极地布局网络安全的专业能力和专业团队的建设，比如陈宁博士带领的上汽实验室，4年前成立起来有专职的安全的人员，也有专项的安全能力的建设，逐步形成了上汽进入比较相对安全网络体系，这是比较好的例子。国内其他OEM厂商也在实践同样的工作，专业团队和专业能力建设在不断地前进。
主持人：在已经有潜在风险存在的前提下，车企可以做哪些方案防御外部的攻击，尤其是来自恶意的攻击。
陈宁：我现在在上汽帆一尚行，现在的防御从云管边端一层层防下来，传统云驱动安全内容全部适用，不管从边界的应用防火墙、APS到里面的防护，再到探视感知，我们对车辆相关的服务做保护。通道方面，主要是从云端到车端的通讯链路用加密方法进行加密，确保我们链路不会被截断或者被中间人截取掉。同时对车之间相关传输的信息做加密，保证安全性和唯一性。
车上现在dirty端和clean端，前者是指暴露在外面，可以触手可及的大屏，这些最明显。在它投产之前不管做技术还是流程，设计方面从风险评估、安全设置、投产运营，对于产品的零件或者整车做一系列的测试研发，然后交付。交付之后有相关的防御措施，比如网关或者IDPS等等，通过它将车辆相关的模块或者相关的服务隔开，确保车辆在行使过程中，关键通信和关键指令不会被人恶意篡改。
主持人：具体什么情况会用到安全网关，对车企研发来讲是否刚需？
陈宁：随着智能网联化和电动化之后，网关已经是标准选配，相当于是一道防火墙，阻挡了相关请求。现在很难说硬件和软件哪一项技术更重要，随着零件集成度高了之后，对硬件芯片依赖层次更高，芯片越好，表示应用软件的复杂度或者功能会越好。当然，从网关模块的必要性来看不排除现在也有把网关做到相当重要的零部件，保证零件模块之间也有防火墙，这是所谓预控的思路。
主持人：随着我们对数据合规、安全要求越来越高，对车企来说是否意味着要更多投入？
陈宁：肯定要增加投入，因为国家立法，现在不是讲人情，而是讲法，肯定要增加投入。
吕一平：对，从我的角度来看，汽车行业是对安全关注度非常高的行业。在过去二三十年里，车企在功能安全方面和研发的投入和体系建设非常完备，功能安全成为了汽车质量管理体系很重要的关注点。随着这两年数字化带来网络安全风险和挑战，这方面还是需要加强和加大投入。我个人希望网络安全逐步进入到汽车质量管理体系，成为它的一部分。在网络安全方面的投入更加成为研发投入的必要。
陈宁：这种投入可能并不是额外的投入。
吕一平：没错。
陈宁：就像security和safety，security引发了safety的问题，所以这些投入不是凭空多出来的投入，而是为了保证车辆质量投入必要的研发资金，从行业发展来说，这方面的投入必不可少。
主持人：刚刚两位嘉宾的分享我们也意识到数据安全的重要性，从意识到重要性，到车企打造完善的网络安全体系我们大概要经历一个什么样过程？
陈宁：这个过程很漫长，需要时间积累。对大部分汽车企业来说数字化是相对新的东西，就我前面提到，数字化有很多新的东西，也有很多风险，需要消化。具体到车上，汽车厂特别关注数据安全，但是我觉得数据安全只是大的安全里的一个内容，想做好数据安全要打好很多所谓的低阶工作，比如云上安全、技术架构安全，很多相关的网络安全建设先跟上去，比如云上的边界防护、安全的监测、网络安全的漏洞或者网络安全响应的能力，这些都需要时间打磨。技术完全落地，这其实和汽车的有些概念不太完全一样，因为对汽车来说，比如汽车某一个功能可能做不好的情况下换一个零件，或者买一个方案测试下可以用。但网络安全本身和汽车所谓的功能安全有一点点不一样，它的边界相对模糊，没有绝对的安全，也没有绝对的攻不破的堡垒，这注定了需要很多时间去打磨和完善。现在汽车行业慢慢向网络安全转，很多功能要求是为了safety服务，但security也要慢慢理解safety的东西，对于主机厂来说，到底造成了什么样的影响，对safety来说是比较抽象的东西，那么需要具体化，比如影响到车辆驾驶有很多safety，如果影响了数据安全，可能和safety没有关系，而完全和security挂钩，所以融合需要时间。同时在技术方面也需要时间去匹配，比如腾讯等互联网企业、安全企业也需要时间更好地了解车辆技术，车辆技术天生需要注重安全，有些内容可以重合，比如个人隐私方面可以高度重合。
除了技术因素之外很重要的是人的因素，中国现在网络安全的每年高校输送毕业生大概是十来万，但去年缺口是非常大，人才缺口越来越大，涉及到汽车网络安全的人才缺口更大。所以我们需要时间找到这样的人，或者培养这样的团队，让他们适应到环境中，贡献自己，将更好的技术能力赋能上去。
同时，以前汽车卖出去之后，使命基本上结束了，除非维修或者维保，不再关注车辆本身。但是，电动化和网络化之后，车辆出去进入到一个新阶段，称之为车辆运营阶段。因为要关注车辆的自动驾驶的状态，关注用户驾驶习惯或者用户车辆的状态，这些数据和状态都需要专业的人，实时地提供所谓的监控或者服务或者异地响应，并不是买了一套工具，如果这么简单的话找腾讯买一套工具摆在这里就万事无忧了。但并不是如此，优秀的工具需要优秀的人才或者优秀的团队使用，成熟的团队人力因素很重要。
吕一平：刚才陈宁博士提到今天主要议题是如何做好数据安全底座，造坚固的城墙底座没有做好的话，数据安全基本上是做不好的事情，的确需要周期。国家在出台安全合规性要求越来越快，能给车企应对的时间非常紧张。所以在这个情况下，怎么样能快速地将能力建立起来很重要，但目前看到一个挑战是，对汽车行业来讲，在数字化投入部分，在网络安全投入只有2%到3%左右，而对于金融行业经历了二十年的IT能力建设，目前网络安全投入大概8%到10%。所以，投入加大可以加速能力建设。所以，我们非常建议汽车行业投入，要考虑到时间窗口并不太长，这是一个很大的挑战和风险。
第二，关于人才能力建设和人才梯队建设来看，我们看到这点，每年国家能够通过高校体制培养出来的人才和行业真正需求有很大的差距，而且当出现严重失衡的情况下；人才有更大溢价能力，看到信息安全专业水平不断地上来，这是供求关系失衡造成的问题。所以人才引入和培养是很大的过程，这是长周期的过程，但在市场上我们从外围观察，汽车行业传统的新生代的体系是否可以支撑数字化时代下的需求。这是很大的挑战，也是车企需要思考的问题，如何快速成为数字化公司，在数字化体系下对人才引入的政策更加灵活，人才薪酬待遇更加灵活，汽车行业在数字化时代所需要的新型人才和新型能力，这和投入相关，这个过程不会那么快。所以这需要汽车行业思考的重点。
陈宁：逐步发展的速度不能满足现在国家政策或者国家监管的要求了，因为从2016年“网安法”（《网络安全法》）发布之后，中间两