摘要
汽车行业的快速数字化带来了先进的互联功能、自动驾驶特性和数据驱动的决策流程。然而，这一技术变革也给汽车嵌入式系统带来了重大网络安全漏洞，传统安全框架难以应对不断演变的威胁。针对车辆控制单元、车载网络和外部通信接口的网络攻击可能危及乘客安全、扰乱出行服务并损害消费者信任。对这些风险的深入理解凸显了迫切需要能够应对复杂入侵企图的强大防御机制。人工智能（AI）驱动的入侵检测系统（IDS）展现出良好前景，其利用机器学习和深度学习技术实时识别车辆数据流中的异常模式。这些系统不仅提高了检测准确率，还能对前所未见的攻击向量做出适应性响应。进一步聚焦来看，包括加密认证和轻量级加密方案在内的安全通信协议，在保护车载网络和车联网（V2X）基础设施间的数据交换方面发挥着关键作用。将人工智能驱动的入侵检测系统与具有弹性的通信框架相结合，形成了分层安全模型，既增强了嵌入式系统抵御网络威胁的能力，又确保了对 ISO/SAE 21434 等严格汽车安全标准的合规性。本文强调，将基于人工智能的威胁检测与安全通信架构相结合，是缓解网络安全风险的综合策略。通过使技术创新与监管及行业实践保持一致，汽车行业能够主动应对新出现的挑战，确保联网和自动驾驶汽车在日益恶劣的网络环境中安全部署。
1. 引言
1.1 汽车网络安全的背景与意义
汽车行业的快速数字化转型为现代车辆带来了前所未有的互联性和计算能力。当代汽车现已集成先进的嵌入式系统，能够实时控制动力传动系统、制动系统、信息娱乐系统和导航功能，同时支持车联网（V2X）通信。这一数字化演进拓展了智能交通的范围，为自动驾驶、预测性维护和提升乘客体验铺平了道路。然而，随着这些进步而来的是针对关键控制系统的恶意入侵风险不断升高。与传统信息技术系统不同，车辆运行需遵守严格的安全要求，一次安全漏洞就可能危及驾驶员安全并损害公众信任。
全球汽车生态系统已将网络安全视为道路安全的核心支柱，各国政府、制造商和标准化机构正积极合作制定弹性框架。联合国欧洲经济委员会（UNECE）WP.29 等国际法规强制要求实施安全软件更新和入侵检测措施，凸显了该行业已认识到网络风险与机械风险同等严重。互联性与风险的这种交织凸显了 "安全设计" 理念的必要性。除了经济和运营层面的影响外，车辆安全漏洞造成的社会成本还会延伸至国家基础设施和公民福祉。因此，汽车行业正处于一个关键十字路口，技术创新必须与网络安全弹性齐头并进。
1.2 问题陈述：嵌入式系统的漏洞
汽车嵌入式系统由电子控制单元（ECU）、通信总线和分布式控制器组成，存在多个易受攻击的攻击面。控制器局域网（CAN）等协议在设计时优先考虑效率和可靠性，但缺乏固有的安全机制，容易受到欺骗攻击、拒绝服务攻击和未授权数据注入攻击。研究人员已证实，入侵者能够远程访问车辆系统、操控加速或制动功能，并窃听敏感通信信号。空中下载（OTA）软件更新、远程诊断以及第三方应用程序的集成，进一步增加了攻击者可利用的攻击向量，加剧了这些漏洞的严重性。
传统的基于特征码的入侵检测系统难以应对利用零日漏洞或新型攻击策略的不断演变的威胁。同样，静态加密方法在汽车控制器资源受限的情况下也面临挑战，因为这些控制器对计算开销有严格限制。当前的核心挑战在于如何在强大的加密保障与嵌入式硬件的实时性能要求之间取得平衡。若缺乏有效的解决方案，车辆可能成为系统性网络中断的节点，使攻击从单个车辆蔓延至车队甚至城市交通基础设施。解决这些漏洞需要向直接嵌入车辆架构的自适应、智能且安全的机制转变。
1.3 研究目标、目的与范围
本研究的目标是开发一种双层框架，通过集成人工智能（AI）驱动的入侵检测系统和安全通信协议，缓解汽车嵌入式系统的网络安全风险。所提出的方法旨在将异常检测与强大的加密执行相结合，从而同时提升弹性和适应性。
具体研究目的包括三个方面：首先，设计并评估能够在实时约束下高精度检测异常车辆通信模式的人工智能模型；其次，实现轻量级且高效的安全通信协议，以解决资源受限环境中的机密性、认证和完整性问题；第三，展示将这些方法整合为一个连贯的分层防御架构的协同优势，该架构适用于现代车辆平台。
本研究的范围涵盖车载网络（特别是基于 CAN 和以太网的架构）以及车联网（V2X）基础设施，将安全考量从单个车辆扩展到更广泛的交通生态系统。虽然研究重点是技术解决方案，但也考虑了对新兴国际标准的合规性以及在行业供应链中集成的经济可行性。最终，本研究旨在为汽车制造商建立一条路径，以部署可扩展、面向未来的网络安全策略，保障公共安全并增强公众对联网出行的信任。
2. 文献综述
2.1 汽车嵌入式系统安全的演进
汽车嵌入式系统安全的发展历程反映了车辆从孤立的机械装置向复杂的软件驱动架构的转变，而这种架构需要主动保护。早期车辆仅包含用于点火或燃油喷射等功能的基本电子控制单元（ECU），互联互通程度极低。在此期间，安全并非优先考量因素，因为系统基本处于封闭且不可访问的状态。然而，20 世纪 80 年代和 90 年代控制器局域网（CAN）等标准化车载通信协议的引入，在实现互操作性的同时，也意外带来了新的漏洞。这些协议优先考虑效率和可靠性，但缺乏原生的加密或认证功能，容易受到欺骗攻击和重放攻击。
随着汽车电子技术的发展，先进信息娱乐系统、远程信息处理和互联服务的集成显著扩大了攻击面。远程访问、空中下载更新和车与基础设施的连接为攻击者提供了操控车辆行为的途径。到 21 世纪中期，学术研究演示已证实入侵制动和转向等关键车辆功能的可行性，凸显了采取防御措施的迫切性。近年来，汽车行业已采用与 ISO/SAE 21434 等法规要求相一致的 "安全设计" 方法，该标准将风险管理正式纳入车辆全生命周期。尽管取得了这些进展，但创新的快速步伐始终领先于安全技术的发展，需要持续调整适应。这一演进轨迹凸显了汽车网络安全已从事后补救转变为核心设计支柱，反映了其在保护乘客安全和公共基础设施弹性方面的重要性。
2.2 入侵检测方法：传统方法与人工智能驱动方法
入侵检测系统（IDS）是为应对车载网络漏洞而出现的，其作用是作为监控代理检测异常流量模式。传统入侵检测系统模型通常基于规则或特征码，依赖预定义的攻击模式来标记可疑活动。虽然这些方法对已知威胁有效，但在高度动态的车辆环境中，其可扩展性和对新型攻击向量的检测能力受到限制。此外，与特征码比较相关的计算开销可能会引入延迟，使其不太适合实时车辆运行。
人工智能驱动的入侵检测系统代表了一种范式转变，其利用统计建模、机器学习和深度学习，无需完全依赖预先存在的攻击特征码即可识别异常。支持向量机、聚类、卷积神经网络和长短期记忆网络等技术在识别恶意 CAN 总线流量和车联网（V2X）异常方面已展现出高准确率。这些模型具有出色的适应性，能够从不断演变的数据流中持续学习，以识别零日攻击。然而，人工智能的采用也带来了可解释性、计算资源消耗和易受对抗性输入影响等相关挑战。
从传统入侵检测系统向基于人工智能的入侵检测系统的转变，凸显了汽车行业认识到静态防御的不足。虽然传统入侵检测系统仍可用于基础保护，但人工智能的集成使车辆具备了预测和适应复杂攻击环境的能力。这一演进强调了结合可解释性、轻量级算法和强大数据集的重要性，以实现安全关键型汽车环境中的实际可靠部署。
2.3 汽车系统中的安全通信协议
随着车辆演变为互联的信息物理系统，安全通信协议已成为确保数据交换完整性、机密性和可信度的不可或缺的要素。控制器局域网（CAN）、FlexRay 和本地互联网络（LIN）等基础车载协议在设计之初并未考虑安全性，缺乏加密和认证机制。因此，攻击者可以利用这些系统注入虚假消息或破坏电子控制单元（ECU）之间的同步。为了缓解这些风险，采用包含轻量级加密、双向认证和会话密钥管理的安全通信协议已成为主流趋势。
包括高级加密标准和椭圆曲线密码学在内的加密解决方案已针对汽车场景进行了调整，在这些场景中，计算能力和延迟必须受到严格限制。同样，认证方案确保只有经过验证的节点才能发送和接收消息，降低了欺骗信号的风险。对于车对车（V2V）和车对基础设施（V2I）等外部通信，IEEE 1609.2 标准规定了保障车联网（V2X）交互的安全机制。
这些通信协议的演进可通过图 1 直观展示，该图描绘了从无保护的车载网络到先进的加密支持框架的时间线。尽管取得了这些进展，但由于性能和保护之间的权衡，实施安全协议仍然面临挑战。这种平衡在嵌入式系统中尤为关键，因为硬件限制制约了重型加密技术的使用。随着汽车互联性的增强，将安全协议与自适应入侵检测相结合已成为必然选择。
图 1、汽车嵌入式系统网络安全解决方案的演进时间线
2.4 已识别的研究空白
尽管入侵检测系统（IDS）和安全通信协议已取得显著进展，但仍存在明显的研究空白。首先，大多数入侵检测系统方法依赖的实验数据集缺乏多样性，无法捕捉现实世界车辆的复杂性。其次，为传统信息技术系统设计的加密方法通常对汽车嵌入式环境来说资源消耗过大，导致安全稳健性和效率之间存在矛盾。第三，人工智能驱动的入侵检测系统与安全通信之间的集成仍然零散，很少有研究探索它们在实时车辆生态系统中的协同运作。
此外，ISO/SAE 21434 等监管合规框架强调流程，但在实际部署策略方面提供的指导有限，使制造商面临解释上的模糊性。最后，人工智能模型的对抗弹性尚未得到充分探索，因为攻击者正日益开发误导机器学习系统的技术。这些空白凸显了需要一个全面的分层框架，将智能入侵检测与安全通信统一起来，同时符合行业约束和标准。
3. 研究方法
3.1 研究框架与概念模型
本研究采用的方法将人工智能（AI）驱动的入侵检测与安全通信协议相结合，形成了专为汽车嵌入式系统量身定制的分层网络安全框架。该概念模型围绕三个互补维度构建：异常检测、加密保障和实时适应性。该框架的核心是通过在关键通信节点嵌入智能入侵检测系统（IDS），实现对车载和车联网（V2X）流量的实时监控，从而应对车辆攻击面。
同时，安全通信协议确保电子控制单元（ECU）、车载设备和外部基础设施之间交换的消息的机密性、完整性和认证。该框架强调协同作用：人工智能驱动的入侵检测系统识别异常模式，而安全协议则限制攻击成功利用漏洞的可能性。通过结合这些层次，该方法降低了零日漏洞升级为安全关键型中断的可能性。
该概念模型还融入了对国际标准的合规性，确保其与 ISO/SAE 21434 等监管要求兼容。其设计具有轻量级、模块化和可扩展性，能够适应多样化的汽车环境。最终，该框架构建了一种纵深防御策略，使主动检测和被动保护无缝协作，在符合行业采用需求的同时，推动汽车网络安全弹性的发展。
3.2 数据集与实验设计
入侵检测系统的稳健评估需要能够捕捉真实车辆通信模式的代表性数据集。本研究采用混合实验设计，同时利用真实世界和模拟数据集。对于车载网络测试，将带有标记攻击轨迹的公开可用 CAN 总线数据集与使用汽车模拟平台生成的额外模拟流量相结合。这些数据集包括正常运行条件以及欺骗、拒绝服务和模糊泛洪等注入攻击，能够进行全面分析。
此外，还纳入了捕捉车对车（V2V）和车对基础设施（V2I）通信的车联网（V2X）数据集。这些数据集模拟了动态移动场景，包括在对抗性操纵下的协同感知消息和安全信标。通过到达时间间隔、有效载荷熵和与基准标准的统计偏差等特征提取方法对流量轨迹进行预处理。
实验设计分为三个阶段。首先，将数据划分为训练集、验证集和测试集，确保类别平衡以避免模型偏差。其次，在不同的超参数配置下训练入侵检测模型，反映实时车辆资源约束。第三，在模拟对抗性条件下测试安全通信协议，以评估加密延迟和认证有效性。这种数据集和分阶段评估的结合，能够全面深入地评估入侵检测系统和协议在真实车辆环境中的有效性。
3.3 人工智能驱动的入侵检测系统设计：机器学习/深度学习模型
人工智能驱动的入侵检测系统的设计以能够处理车辆数据的时间和结构复杂性的机器学习（ML）和深度学习（DL）模型为核心。优先考虑三类模型：传统机器学习分类器、基于序列的深度学习模型和混合架构。
对于机器学习基准，将随机森林和支持向量机等算法应用于提取的 CAN 总线特征。虽然这些模型计算量轻，但对不断演变的威胁的适应性有限。为了克服这些限制，实施了序列感知深度学习模型，包括用于捕捉消息流中序列依赖关系的长短期记忆（LSTM）网络和用于学习时空特征的卷积神经网络（CNN）。结合卷积神经网络前端特征提取和长短期记忆时间处理的混合模型，在检测 CAN 和车联网（V2X）数据集的细微异常方面表现出卓越性能。
这些模型的训练采用分层数据集划分，70% 用于训练，15% 用于验证，15% 用于测试。通过网格搜索调整学习率、批量大小和丢弃率等超参数。模型训练强调在检测准确率和实时可行性之间取得平衡，因为汽车电子控制单元（ECU）的资源约束要求采用轻量级架构。
表 1 详细描述了用于模型训练和评估的数据集、特征和攻击类型。这确保了入侵检测系统充分接触常见和高级对抗策略。混合卷积神经网络 - 长短期记忆（CNN-LSTM）模型成为主要候选方案，兼具高检测准确率和可接受的计算开销。其跨攻击类型的泛化能力使其成为在拟议框架中与安全通信协议集成的坚实基础。
表 1、用于测试的数据集、特征和攻击类型描述
3.4 安全通信协议设计：轻量级加密、密钥管理
为了补充入侵检测，安全通信协议的设计侧重于轻量级加密和高效密钥管理，以适应资源受限的汽车环境。部署了针对嵌入式处理器优化的高级加密标准（AES）变体等轻量级对称加密方案，以保障消息机密性，同时最大限度地减少计算负载。由于椭圆曲线密码学（ECC）相对于传统 RSA 密钥尺寸更小，因此有选择地将其用于非对称认证方法。
密钥管理是设计的核心要素，基于会话的密钥动态生成并定期更新，以缓解重放和伪造攻击。采用消息认证码（MAC）的认证机制确保只有授权的电子控制单元（ECU）才能发起或响应通信。对于车联网（V2X）安全，遵循 IEEE 1609.2 标准，以确保车辆和基础设施节点之间的外部验证和互操作性。
测试涉及模拟对抗性条件，包括中间人攻击和消息注入场景，以评估协议的稳健性。通过平衡加密开销、密钥交换延迟和抗消息篡改能力来衡量性能。设计取得了良好结果，加密和认证延迟保持在安全系统关键的实时阈值以下。这证实了部署强大的安全机制而不牺牲运行性能的可行性，从而加强了与人工智能驱动的入侵检测系统的协同作用。
3.5 评估指标：检测准确率、延迟、计算开销、稳健性
评估拟议框架需要多维度的性能指标。对于人工智能驱动的入侵检测系统，计算检测准确率、精确率、召回率和 F1 分数，以衡量模型区分正常流量和攻击的能力。延迟记录为处理传入消息和生成检测输出所需的时间，并设定严格阈值以反映实时车辆约束。计算开销通过嵌入式平台上的 CPU 利用率、内存消耗和能源使用来衡量。
对于安全通信协议，在正常和对抗性场景下评估加密延迟、认证成功率和密钥管理效率。通过将入侵检测系统暴露于对抗性干扰，并评估检测在面对操纵输入时是否仍然有效，来测试稳健性。同样在重放和泛洪条件下评估协议弹性。综合评估强调系统级指标，突出安全强度和运行可行性之间的权衡。人工智能驱动的入侵检测系统与安全协议的集成不仅根据原始检测性能进行判断，还根据其在受限汽车环境中保持弹性的能力进行评估。这些评估标准确保该框架提供适用于现实世界车辆生态系统的实用、可靠和可扩展的保护。
4. 结果与分析
4.1 入侵检测系统性能评估：机器学习模型与深度学习模型
入侵检测系统的性能评估显示，传统机器学习（ML）模型与先进深度学习（DL）架构之间存在显著差异。随机森林、K 近邻和支持向量机等机器学习算法取得了中等准确率，对于欺骗和重放等常见攻击向量，检测率始终高于 85%[16]。然而，这些模型在应对复杂或不断演变的对抗模式时表现不佳，特别是在模糊注入和零日漏洞利用方面。它们对特征工程的依赖导致适应性受限，因为预定义属性难以捕捉新型流量动态。
相比之下，深度学习模型表现出卓越的适应性，特别是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络。卷积神经网络架构擅长捕捉 CAN 总线有效载荷中的空间相关性，而长短期记忆模型利用时间序列检测车联网（V2X）通信中的细微时序异常。在真实和模拟数据集上进行评估时，基于深度学习的入侵检测系统始终实现超过 95% 的检测准确率，比机器学习模型高出 8-12 个百分点。
尽管具有这些优势，深度学习模型也带来了与延迟和计算资源消耗相关的挑战。在资源受限的嵌入式环境中，推理时间偶尔接近实时阈值，引发了对可扩展性的担忧。这种准确率和延迟之间的权衡凸显了在计算效率和检测有效性之间取得平衡的必要性，这也是本研究采用混合卷积神经网络 - 长短期记忆（CNN-LSTM）方法的基础。结果强调了深度学习在推进车辆入侵检测方面的关键作用，同时也突出了在受限汽车平台上部署的实际挑战。
4.2 受限资源下的安全协议性能
为该框架设计的安全通信协议在加密强度和最小资源开销之间的平衡能力方面得到了评估。在实时车辆条件下的测试表明，特别是优化的高级加密标准（AES）变体等轻量级对称加密，在不超过处理阈值的情况下始终保持机密性。延迟分析表明，平均加密延迟每数据包低于 2 毫秒，符合车辆安全系统严格的时序要求。
利用椭圆曲线密码学（ECC）的认证协议提供了强大的密钥管理，与 RSA 相比密钥尺寸更小，在保持高加密保障的同时降低了计算负担。基于会话的密钥交换机制在模拟重放和伪造攻击下表现出弹性，即使在泛洪条件下，认证成功率仍保持在 98% 以上。
资源分析进一步证实，CPU 利用率和内存消耗仍在嵌入式电子控制单元（ECU）的可接受范围内。例如，对称加密算法消耗的处理能力不到可用处理能力的 15%，而密钥交换在峰值负载场景下平均消耗 20%[18]。这些结果表明，优化良好的加密方案可以在汽车系统中与安全关键型操作共存，而不会影响响应性。
然而，权衡也是显而易见的。非对称认证虽然更安全，但在高容量车联网（V2X）流量模拟期间引入的延迟略高，接近实时阈值。这表明混合安全机制，根据上下文有选择地应用对称和非对称方法，可能提供最佳平衡。总体而言，评估证实安全通信协议可以有效加强车辆网络，而不会使资源受限的平台不堪重负，从而强化了它们作为分层防御策略中入侵检测系统（IDS）必要补充的作用。
4.3 协同集成结果（入侵检测系统+安全协议）
当集成后，人工智能驱动的入侵检测系统（IDS）和安全通信协议展现出互补优势，形成了能够缓解广泛威胁的纵深防御架构。入侵检测系统模型提供早期异常检测，在可疑流量到达关键子系统之前对其进行标记，而安全协议则执行认证和完整性检查，阻止未授权传输。这些层次共同减少了误报，并提高了多个数据集的检测可靠性。
性能指标表明，集成系统实现了超过 96% 的检测准确率，与独立入侵检测系统部署相比，延迟增加最小。分层方法还增强了对对抗策略的弹性，因为安全协议限制了操纵输入的成功率，同时入侵检测系统模型识别异常模式。重要的是，集成减少了错误传播：即使入侵检测系统暂时未能检测到异常，加密措施也确保攻击的有效性受到限制。
表 2 展示了混合系统与传统入侵检测系统和加密解决方案的比较分析。它突出了协同模型在检测准确率、延迟容忍度和资源受限条件下的弹性方面的优越性。这种组合方法不仅达到或超越了单个方法的优势，还缓解了它们的弱点，提供了一种适用于多样化车辆场景的全面解决方案。
结果证实了将人工智能驱动的入侵检测系统与轻量级安全通信协议集成，以提供实用、实时保护的可行性。这种协同作用使现代车辆能够防御已知和未知攻击向量，同时符合对分层网络安全防御模型的监管期望。
表 2、拟议混合模型与传统入侵检测系统 / 协议的基准比较
4.4 与现有方法的比较基准
与现有方法的基准测试进一步验证了拟议框架的优势。传统入侵检测系统方法，特别是基于规则和特征码驱动的模型，对预定义攻击模式的检测率可观，但在面对新型流量行为时始终失败。它们有限的适应性导致平均检测准确率低于 85%，漏报率超过安全关键型系统的可接受阈值。
相比之下，最近文献中报道的仅深度学习入侵检测系统框架取得了较高的准确率，但在延迟开销方面面临挑战，在嵌入式环境中经常超过每数据包 10 毫秒。相比之下，本研究采用的混合卷积神经网络 - 长短期记忆（CNN-LSTM）设计表现出卓越的平衡，准确率保持在 95% 以上，同时延迟控制在 5 毫秒以下，如图 2 所示。这使得混合模型既有效又在操作上可行。
图 2、机器学习和深度学习入侵检测系统的检测准确率与延迟权衡
同样，未集成入侵检测系统的安全通信框架表现出强大的加密保障，但在缺乏实时异常检测的情况下，仍然容易受到流量操纵。相反，仅入侵检测系统方法缺乏防止欺骗或重放数据包到达车辆子系统所需的加密基础。
拟议的集成模型始终优于这些基准。如图 2 所示，与独立入侵检测系统方法相比，准确率 - 延迟权衡得到了显著改善。与最先进的加密框架相比，分层系统保持了相当的加密性能，同时检测流量模式中的异常。基准分析验证了拟议框架通过使高准确率与实时约束保持一致，实现了实际优势，这是传统单层解决方案难以实现的。
5. 讨论
5.1 人工智能驱动的入侵检测系统对汽车网络安全的意义
人工智能驱动的入侵检测系统（IDS）的集成代表了汽车网络安全的变革性进步，提供了远超传统基于规则方法的适应性。通过利用机器学习和深度学习，入侵检测系统可以从车辆数据流中持续学习，能够检测逃避特征码防御的零日攻击。这种适应性在现代车辆中尤为关键，因为电子控制单元（ECU）之间的实时通信量大且延迟阈值低。
结果表明，深度学习模型，特别是混合卷积神经网络 - 长短期记忆（CNN-LSTM）架构，在保持操作可行性的同时提供了高检测准确率。这意味着未来的汽车安全基础设施可以采用这些模型作为抵御不断演变的网络威胁的核心防御机制。此外，人工智能驱动的入侵检测系统的预测能力可能使车辆能够预测潜在威胁，将网络安全策略从被动响应转变为主动防御。
然而，对数据驱动方法的依赖也带来了挑战。入侵检测系统的性能在很大程度上取决于训练数据集的多样性和质量，这些数据集必须准确代表现实世界的车辆行为。此外，人工智能系统容易受到对抗性操纵，即精心设计的输入会欺骗检测算法。尽管存在这些挑战，证据表明人工智能驱动的入侵检测系统是弹性车辆网络安全策略的基础支柱，能够实现分层保护，同时符合全球安全法规。
5.2 安全通信在弹性中的作用
虽然入侵检测系统提供异常检测，但安全通信协议通过执行机密性、完整性和真实性，构成了车辆弹性的支柱。包括优化的高级加密标准（AES）加密和基于椭圆曲线的认证在内的加密机制，确保只有合法消息在车辆网络中传输。结果证实，轻量级加密可以在不超过安全关键型操作的延迟要求的情况下部署，验证了其在嵌入式系统中的实际作用。
在这种情况下，弹性不仅延伸到直接的入侵抵抗，还包括在互联车辆和基础设施之间维持信任。IEEE 1609.2 等标准正式规定了安全的车联网（V2X）通信，支持协同驾驶和交通协调，同时缓解欺骗或操纵安全消息的风险。随着联网和自动驾驶汽车越来越依赖协作交换（如果这些交换受到损害，可能会危及整个交通系统），这些能力至关重要。
安全协议的部署还减轻了入侵检测系统分类错误的后果。即使入侵检测系统未能检测到异常，加密和认证也降低了攻击成功的可能性。这种分层效应确立了安全通信作为补充人工智能驱动检测的不可或缺的要素。研究结果证实，弹性并非来自孤立的防御，而是来自协议和入侵检测系统相互强化的集成系统，为不断演变的攻击策略提供冗余。
5.3 汽车架构中的实际集成
将人工智能驱动的入侵检测系统（IDS）和安全通信协议集成到现实世界的汽车架构中，需要协调安全性与成本、计算能力和合规性等约束条件。车辆内的嵌入式系统在处理能力和内存方面有严格限制，这意味着入侵检测系统模型必须轻量化，而协议必须避免过多延迟。本研究中展示的混合卷积神经网络 - 长短期记忆（CNN-LSTM）设计通过结合高检测准确率和计算效率，提供了可行的折中方案。
从系统工程的角度来看，集成涉及在网关电子控制单元（ECU）和高优先级节点部署入侵检测系统代理，同时将加密服务嵌入网络控制器。这种方法确保了全面覆盖，而不会使单个单元不堪重负。此外，模块化设计允许制造商根据车辆类别（从大众市场汽车到高端自动驾驶车队）定制部署，从而支持可扩展性。
实际集成还需要与监管框架保持一致。ISO/SAE 21434 等标准强调基于生命周期的安全管理，要求安全设计、实施和更新机制。遵守这些标准确保合规性，同时增强消费者信任。研究表明，将入侵检测系统与安全协议相结合不仅满足监管期望，还提供了能够适应不断演变的要求的前瞻性策略。最终，实际集成取决于平衡技术复杂性与成本效益，确保网络安全增强不会阻碍可负担性或运营效率。
5.4 当前研究的局限性
尽管做出了这些贡献，该研究仍承认存在若干局限性。首先，虽然混合人工智能模型展示了卓越的检测准确率，但它们对模拟和公开可用数据集的依赖限制了研究结果的普遍性。现实世界的车辆流量表现出的变异性可能未在这些数据集中完全体现，限制了入侵检测系统在多样化环境中的稳健性。未来的研究必须纳入从现实世界车队收集的更大规模和更多样化的数据集。
其次，虽然轻量级加密方案在受控模拟下被证明是可行的，但在大型车辆网络中扩展这些机制可能会引入不可预见的延迟，特别是在高密度车联网（V2X）环境中。安全强度和系统性能之间的平衡仍然是一个持续的挑战。第三，人工智能模型的对抗弹性尚未得到全面测试。攻击者可以设计能够绕过检测的对抗性干扰，这一领域需要更深入的探索。
最后，尽管该研究开发了一个集成框架，但评估是在实验条件而非现场部署条件下进行的。这限制了对生产车辆中长期可扩展性、互操作性和维护的见解。如图 3 所示，拟议的分层防御模型通过将入侵检测系统和安全协议统一到协同框架中，提供了概念上的优势，但实际部署可能会揭示额外的复杂性。
图 3、展示入侵检测系统-协议协同作用的分层防御模型
解决这些局限性需要研究人员、制造商和监管机构持续合作，以完善数据集、优化加密实施并加强对抗性防御。这些步骤对于将拟议框架从研究原型转变为可部署的行业级网络安全解决方案至关重要。
6. 实施挑战与行业采用
6.1 技术障碍：硬件、可扩展性和实时约束
在汽车嵌入式系统中部署人工智能驱动的入侵检测系统（IDS）和安全通信协议面临严峻的技术障碍。嵌入式电子控制单元（ECU）在处理能力、内存和能源可用性方面受到严格限制。深度学习模型虽然提供卓越的准确率，但通常需要的计算资源超出了低成本汽车硬件的承受范围。在实时推理和最小延迟之间取得平衡尤其具有挑战性，因为制动和转向等安全关键型车辆功能无法容忍超过毫秒级的延迟。
可扩展性是另一个关键问题。虽然概念验证入侵检测系统在有限数据集上可能有效，但确保在具有不同硬件架构和软件栈的多样化车队中保持一致性能仍然困难。此外，随着车辆演变为互联出行生态系统中的节点，来自车联网（V2X）通信的数据量呈指数增长，给入侵检测系统和加密系统带来压力。已提出资源高效算法、剪枝技术和边缘计算解决方案来缓解这些压力，但大规模集成仍然带来实际问题。
这些障碍表明，虽然在受控环境中已证明技术可行性，但在大众市场车辆中实现一致且可靠的性能仍然是一个未解决的挑战。如果不解决这些局限性，采用可能仅限于高端或专用车辆，而非更广泛的汽车行业。
6.2 监管环境（ISO/SAE 21434、UNECE WP.29）
监管环境正日益影响制造商如何在车辆中实施网络安全框架。ISO/SAE 21434 制定了车辆全生命周期网络安全风险管理指南，强调安全设计、验证和持续监控。合规要求制造商采用系统方法识别风险、记录缓解策略，并确保车辆在进行空中下载更新时安全性仍然稳健。
同样，UNECE WP.29 强制要求将网络安全管理系统作为许多地区车辆型式批准的先决条件，要求具备可证明的入侵检测和保护机制。该法规具有全球影响，迫使成熟的汽车制造商和供应商优先考虑网络安全投资。不合规不仅面临经济处罚风险，还可能无法在国际市场上销售车辆。
然而，将这些高层框架转化为实际实施仍然存在挑战。标准通常规定必须实现的目标，但在如何实现合规性方面提供的指导有限。这种模糊性使制造商有解释的空间，可能导致行业内应用不一致。此外，攻击向量的快速演变往往快于监管更新，引发对监管滞后的担忧。虽然这些框架提供了关键动力，但成功采用需要监管机构、行业利益相关者和技术开发商之间更紧密的协调。
6.3 成本效益与制造商采用问题
除了技术和监管障碍外，经济因素在很大程度上影响采用。实施人工智能驱动的入侵检测系统和安全通信协议需要与硬件升级、软件集成和合规性验证相关的额外成本。对于利润率微薄的大众市场车辆，制造商可能犹豫是否在消费者尚未完全要求的网络安全功能上大量投资。
成本效益分析表明，虽然直接投资回报可能看似有限，但长期效益包括减少责任、提升品牌声誉以及抵御由网络事件引发的召回。大规模车辆黑客攻击的经济和声誉成本可能远远超过安全基础设施的前期投资。尽管如此，制造商通常难以量化此类风险，导致主动网络安全措施的优先级较低。
全球市场的采用情况也各不相同。高端汽车制造商倾向于将先进的网络安全框架作为其品牌战略的一部分，而成本敏感型市场则强调可负担性而非分层防御。供应商、监管机构和制造商共同承担网络安全成本的协作模型正成为潜在解决方案。最终，广泛采用取决于协调经济激励与安全要求，创造合规性和盈利能力可持续共存的途径。图 4 展示了行业采用路线图，概述了技术、监管和经济集成的短期、中期和长期里程碑。
图 4、人工智能驱动的入侵检测系统和安全协议的行业采用路线图
7. 未来研究方向
7.1 用于车辆安全的后量子密码学
随着量子计算的发展，传统加密算法由于易受量子攻击而面临淘汰风险。对于需要在车辆生命周期内提供长期安全保障的汽车系统而言，采用后量子密码学（PQC）变得日益关键。包括基于格和基于哈希的方法在内的后量子密码学算法具有抗量子解密能力，但将其集成到资源受限的嵌入式设备中仍然是一个开放的研究挑战。
车辆系统需要轻量级后量子密码学实施，以最大限度地减少计算开销，同时保持强大的安全保障。当前研究表明，结合经典和后量子密码学算法的混合框架可作为过渡解决方案，直到标准化成熟。然而，缺乏针对汽车的特定基准限制了广泛采用。研究应侧重于为车载网络和车联网（V2X）应用定制后量子密码学原语，确保符合新兴标准。未来部署后量子密码学将有助于确保汽车网络安全能够抵御量子计算的破坏性潜力。
7.2 用于分布式入侵检测的联邦学习
传统人工智能驱动的入侵检测系统依赖集中式训练，这在分布式车辆环境中引发了隐私问题和可扩展性限制。联邦学习（FL）提供了一种去中心化方法，车辆可以协作训练共享模型，而无需传输原始数据。这确保敏感车辆信息保持本地存储，降低了集中式数据泄露的风险。
联邦学习在车辆入侵检测系统中的应用可以通过利用来自地理分布车队的多样化驾驶条件和攻击场景来增强适应性。实验研究表明，与集中式框架相比，联邦学习在保持高检测准确率的同时降低了通信成本。然而，在解决通信瓶颈、异构设备上的模型漂移以及联邦更新的对抗性投毒等方面仍然存在挑战。
未来研究应探索轻量级聚合机制、针对恶意参与者的强大防御策略以及现实世界的试点部署。如果优化得当，联邦学习可以将入侵检测系统转变为用于保护全球汽车生态系统的可扩展、隐私保护解决方案。
7.3 用于实时车辆安全的边缘人工智能
车辆系统的延迟要求使得入侵检测系统和安全协议必须直接在靠近数据源的边缘运行。边缘人工智能利用嵌入式加速器实现实时检测，而无需依赖遥远的云基础设施。这种范式尤其在避撞等安全关键型操作中增强了响应性和弹性。
研究必须侧重于在推理效率和对抗弹性之间取得平衡，因为边缘设备资源高度受限。将边缘人工智能与云和车辆节点之间的自适应工作负载分配相结合，可能提供能够全球扩展的混合架构。这种方法有望实现具有弹性的实时车辆网络安全。
8. 结论
8.1 研究贡献总结
本研究提出了一个综合框架，通过结合应用人工智能驱动的入侵检测系统（IDS）和安全通信协议，缓解汽车嵌入式系统的网络安全风险。该研究追溯了车辆网络安全的演变，强调了传统基于特征码的入侵检测系统和无保护通信通道在应对复杂、不断演变的攻击向量方面的不足。通过开发和评估混合人工智能模型（特别是卷积神经网络 - 长短期记忆（CNN-LSTM）架构），该研究表明，在 CAN 总线和车联网（V2X）数据集上的异常检测可以实现高准确率，同时保持操作可行性。
同时，该研究设计了针对资源受限环境的轻量级安全通信协议，平衡了安全功能关键的加密强度和延迟要求。通过比较分析验证了这两个层次的协同作用，表明集成系统优于独立入侵检测系统或加密解决方案。该研究还通过使用多样化的真实和模拟数据集、强大的评估指标以及与传统方法的基准测试，做出了方法学贡献。这些贡献共同推动了技术发展，表明分层、自适应安全框架既实用又可扩展，为其集成到未来汽车网络安全基础设施奠定了基础。
8.2 实际和学术意义
研究结果对行业从业者和学术研究人员均具有重要意义。对于制造商和汽车供应商而言，该研究清楚地表明，先进的网络安全措施可以嵌入现有车辆架构中，而不会使硬件不堪重负或产生过高成本。分层方法为遵守国际标准提供了路线图，同时增强了消费者对联网和自动驾驶汽车的信任。从监管角度来看，结果强调了技术创新与安全和合规框架保持一致的重要性，使汽车制造商能够满足日益严格的要求。
对于学术界而言，该研究凸显了融合计算机科学、密码学和汽车工程的跨学科方法的价值。通过引入混合入侵检测系统架构和轻量级安全协议，该研究拓展了对抗弹性、数据集多样性和现实世界可扩展性的进一步探索机会。它鼓励未来研究联邦学习、边缘人工智能和后量子密码学，这些在前面章节中已被确定为有前景的前沿领域。最终，该研究不仅为理论知识体系做出了贡献，还弥合了学术创新与工业应用之间的差距，确保研究转化为切实可行的可部署解决方案。
8.3 关于汽车网络安全面向未来的最终思考
汽车网络安全不再是次要考量因素，而是确保现代交通安全、信任和运营连续性的基本要求。随着车辆演变为互联的信息物理系统，网络攻击的潜在影响远远超出个人安全，延伸至整个交通网络和智能城市生态系统。本研究表明，将人工智能驱动的入侵检测系统与安全通信协议相结合，为保障这一未来提供了一条强大的途径。然而，网络安全必须被理解为一个持续过程，而非静态成就。
确保汽车安全面向未来需要主动适应新兴技术和威胁。量子计算、对抗性人工智能和日益复杂的攻击向量将要求不断重新评估和改进防御机制。同样重要的是利益相关者（制造商、监管机构、研究人员和消费者）之间的合作，以确保安全措施一致、标准化且可信。本文提出的分层防御模型通过将异常检测与加密保障相结合，展示了这种合作的可行性。
最终，联网和自动驾驶汽车的弹性将取决于行业预测而非仅仅响应威胁的能力。通过将智能、适应性和分层保护嵌入车辆系统，汽车行业可以为迈向可持续、互联的未来规划一条安全的道路。