随着无人机、eVTOL（电动垂直起降飞行器）的规模化应用，低空经济已进入 "网联化 + 智能化" 的关键发展阶段，但随之而来的网络攻击、数据泄露、飞行失控等安全风险，成为制约产业落地的核心瓶颈。近日，中国移动联合 20 余家科研机构编制的《低空智能网联网络与数据安全体系白皮书（2025）》正式发布，系统性梳理了低空安全领域的标准框架、技术体系与实践路径，堪称技术开发者、行业研究者的 "实战指南"。
本文将从技术视角拆解白皮书核心内容，聚焦标准体系设计、全生命周期安全架构、三大核心防护技术，帮助开发者快速掌握低空安全领域的关键技术方向与落地思路。
一、先搞懂：低空安全的标准体系框架（技术落地的 "合规底座"）
标准是技术落地的前提，白皮书提出了覆盖 "云、网、端、场景" 的全维度标准体系，明确了 2027 年初步建成、2030 年全面完善的阶段性目标，核心技术标准可分为以下 6 大模块，直接对接研发与合规需求：
1. 基础共性技术标准
- 术语定义与符号规范：统一低空智能网联领域的技术术语，避免研发中的认知偏差。
- 密码应用技术要求：明确国密算法在低空设备中的适配规范，包括密钥管理、加密强度等基础要求。
- 安全漏洞分类分级：建立漏洞分级标准（如高危 / 中危 / 低危），为漏洞响应与修复提供依据。
2. 设备与系统安全标准
- 无人机整机安全：覆盖整机信息安全管理体系、外部连接安全（远程控制、接口防护）、软件升级安全（防篡改、版本管理）、数据安全（密钥存储、敏感信息保护）。
- 分系统安全：针对飞控系统、机载系统、地面指挥系统，提出硬件安全、安全启动、通信加密等专项要求。
- 基础设施安全：包含低空通信基站、监控平台、定位基站的系统防护、入侵检测等标准。
3. 通信与数据安全标准
- 通信安全：规范 4G/5G、卫星通信、自组网等通信制式的加密方案，明确身份认证、链路抗干扰等技术要求。
- 数据安全：核心是 "分类分级 + 全生命周期防护"，明确一般数据、重要数据、敏感数据的划分标准，以及采集、传输、存储、销毁各环节的安全措施。
4. 安全运营与管理标准
- 网络安全生命周期管理：覆盖设备研发、生产、检测认证、运维、注销全环节的安全流程。
- 应急响应规范：明确安全事件分类分级、处置流程、应急预案编制要求。
对于技术开发者而言，这些标准直接定义了产品的 "安全合规底线"，比如无人机整机需满足 "软件升级防篡改""敏感数据加密存储" 等强制性要求，可直接作为研发需求输入。
二、核心架构：全生命周期安全体系（从研发到退役的闭环防护）
白皮书参考车联网成熟经验，构建了覆盖低空设备 "概念 - 需求 - 设计 - 生产 - 运行 - 退役" 全流程的安全体系，核心包含 4 大环节，形成 "事前检测 - 事中监测 - 事后处置" 的闭环：
1. 安全检测认证（事前准入）
- 覆盖飞行器、网络设备、平台系统等全要素，开展漏洞扫描、渗透测试、合规性验证。
- 关键测试项：飞控系统抗干扰能力、数据链路加密有效性、软件升级安全性、漏洞修复完整性。
2. 安全运行监测（事中管控）
- 构建 "运营服务商监测中心 + 基础设施监测中心 + 监管部门监测中心" 三级架构。
- 核心能力：实时采集设备日志、识别异常行为（如非法入侵、数据泄露）、触发分级预警、溯源攻击路径。
3. 安全管理体系（制度保障）
- 四层架构设计：安全手册（方针目标）→ 管理程序（制度流程）→ 作业指导书（操作规范）→ 运行记录（落地凭证）。
- 关键制度：供应商安全评估、人员安全培训、漏洞管理流程、应急处置预案。
4. 安全防护技术（技术核心）
这是白皮书的 "重头戏"，聚焦内生安全、密码技术、人工智能安全三大核心方向，提供可落地的技术方案：
三、技术深析：三大核心防护技术（开发者重点关注）
1. 内生安全：从架构层面实现 "主动免疫"
- 核心理念：基于动态异构冗余（DHR）架构，将安全能力融入系统基因，摆脱对 "补丁修复" 的依赖。
- 关键实现路径：
- 硬件层面：飞控系统采用 ARM+x86 异构处理器，传感器、电源模块冗余设计，集成故障诊断模块。
- 软件层面：部署多版本功能等价的飞控软件，遭遇攻击时实时切换至备用版本。
- 通信层面：融合卫星通信、5G、自组网等多模态链路，智能切换抗干扰。
- 网络层面：弹性组网设计，支持拓扑自动调整、故障自愈，规避单点故障。
2. 密码技术：全场景安全防护的 "基石"
- 可信身份认证：基于公钥基础设施（PKI）为设备、人员、系统颁发数字证书，支持跨域身份互认（结合区块链技术）。
- 通信加密：采用国密算法（如 SM4）对飞行指令、监测数据进行端到端加密，小微型设备适配轻量化密码算法。
- 数据全生命周期防护：
- 采集阶段：数字签名验证数据来源真实性，敏感数据（如地理信息）加密采集。
- 传输阶段：信源 + 信道双重加密，同态加密保护隐私数据。
- 存储阶段：属性基加密实现细粒度访问控制，容灾备份加密存储。
- 销毁阶段：随机数覆盖 + 密钥销毁，确保数据不可恢复。
- 前沿应用：抗量子计算密码技术（量子密钥分发 QKD）、统一多域标识认证（UMIAN）技术。
3. 人工智能安全：防范 AI 模型与数据风险
- 数据安全防护：
- 隐私保护：采用联邦学习、同态加密技术，避免训练数据泄露。
- 数据质量：异常值检测、分层采样、特征工程优化，防范数据投毒攻击。
- 模型安全防护：
- 结构改造：调整网络层数、裁剪模型结构、优化连接方式，生成异构子模型。
- 训练优化：正则化训练、异构参数调整、集成训练，提升模型抗攻击鲁棒性。
四、学习与落地建议（给技术开发者）
- 合规优先：先对照 GB 42590-2023（民用无人机强制性国标）、YD/T 4324-2023（平台安全防护要求）等现有标准，明确产品合规边界。
- 技术选型：根据设备资源（如小微型无人机算力有限），优先选择轻量化技术（如轻量化密码算法、轻量级防火墙）。
- 场景适配：不同场景安全需求差异显著（如物流配送 vs 工业巡检），需针对性设计防护方案（如巡检场景侧重数据加密，配送场景侧重飞行控制安全）。
- 提前布局：关注抗量子计算密码、内生安全架构等前沿技术，为未来技术升级预留空间。
低空智能网联安全是一个跨通信、密码、人工智能、航空航天的交叉领域，随着产业规模化发展，相关技术人才需求将持续增长。这份白皮书不仅提供了系统的技术框架，更明确了行业技术演进方向，值得开发者深入研读。
你在低空安全技术落地中遇到过哪些问题？比如密码算法适配、异构冗余架构实现、AI 模型抗攻击等，欢迎在评论区交流讨论！