车载信息化设备在智能车联网危化品运输中数据安全防护技术研究

智能车联网技术的发展推动了车辆智能化和车路协同的发展，在交通安全、交通管理、车辆维护等方面具有显著优势，但同时也面临着诸多的数据安全风险。危化品运输作为道路交通安全的重要组成部分，在运输过程中对数据安全性的要求更高。如何通过车辆信息化设备和车载网络技术的结合，实现车、路、人在运输过程中数据的采集、传输、存储和处理，确保运输过程中数据安全成为智慧交通安全技术领域的研究热点。

一、智能车联网危化品运输系统架构分析

车载信息化核心设备主要包括传感器、GPS、OBD、通信模块等，环境感知传感器分为三类，温湿度传感器可以在线检测货舱环境，气体检测传感器能够对危险品进行泄露监测，其精度高达 ppm 级，而压力传感器主要监控罐体压力监控，量程为 0-l0MPa ；GPS 具备高精度性，定位精度 ±0.5m ，通过北斗双模定位，可以支持RDSS 短报文，采取惯性导航补偿，确保涵盖隧道等无信号区域；车辆接口设备，采取 OBD-II 诊断接口，可以支持 J1939 协议，通过 CAN 总线数据采集器，保证500kbps 的传输速率；在通信模块中，分为 4G/5G 通信模块，可以支持V2X，采取 DSRC 短程通信，有效距离为 300m ，而应急卫星通信则是使用北斗三代。各设备发挥应有的作用，可以实时监控状态，确保刷新率在 100ms/ 次，如果出现了紧急事件则会自动上报，同时支持远程诊断与配置。在分析危化品运输车联网数据流的时候需要考虑车辆状态数据、运输数据、环境数据和管理数据几个基本因素。综合分析数据安全威胁，是否发生数据泄露、篡改、伪造、拒绝服务攻击等。

二、智能车联网在危化品运输中的应用与发展

随着近年来国家对道路危险货物运输的高度重视和相关政策法规的出台，智能车联网技术在我国危化品运输中得到了广泛应用。智能车联网技术的应用不仅提高了危化品运输行业的管理效率，同时也为车辆与道路基础设施提供了互联互通平台，更为相关企业提供了更加科学有效的监管手段。

三、车载信息化设备数据安全防护关键技术

（一）数据加密技术

常见的主流加密技术包括对称加密、非对称加密以及混合加密。对称加密的速度较快，计算开销比较低，但是密钥管理相对复杂，一般使用在车载终端本地存储和 CAN 总线通信场景中；非对称加密的安全性比较高，可以使用数字签名，但是相对来说计算量大，存在一定的延迟，常使用在身份认证和密钥协商场景下；混合加密不仅效率高，同时也兼备安全性，但是实现的复杂度比较高，一般应用在车云安全通信的远程监控平台场景中。为了优化关键技术，对于轻量化加密算法应该在ARM TrustZone 硬件加速的前提下，重点提高 AES/SM4 额执行效率，以及优化国密算法（SM2/SM3/SM4）在车载芯片的嵌入式管理。未来发展进程中，在 AI 驱动下，会朝着自适应加密发展，可以考虑到网络状态动态来自主选择算法，比如在拥堵时间段可以降级为AES-128。

（二）身份认证与访问控制

常见主流认证技术的认证方式多种多样，有数字证书认证、生物特征认证、双因素认证、轻量级认证，每种方式的优缺点各不相同。数字证书认证具有高安全性，但是证书管理比较复杂，必须要 CA 支持；生物特征认证的用户体验感好，也不易被伪造，但是对于车载环境的适应性差，容易受到振动、光线的影响；双因素认证虽然安全性较好，但是操作复杂；轻量级认证的计算量小，能够满足资源受限设备的需求，

但是比较依赖于时间同步。

（三）数据完整性保护

考虑数据完整性保护需求，应了解危化品运输的特殊性要求，运输的路线、速度以及货物状态，避免数据篡改，满足实时性的要求（需达到毫秒级验证），符合行业标准（GB/T 35786-2017）危险货物运输监控的要求，在不同风险场景下加强数据完成性保护，比如 CAN 总线数据注入攻击、GPS 定位数据欺骗、云端存储数据篡改等情况。主流完整性保护技术包括哈希校验、数字签名、MAC 认证以及区块链存证。每种技术各有优缺点，哈希校验计算的速度比较快，资源占用低，但是无源认证能力；数字前面可以防止抵赖，提供来源认知，但是开销比较大；MAC 认证安全与效率并存，但需预共享密钥；区块链存证具有较高的防篡改能力，但是实时性比较差，还需要根据所适用的场景综合选择关键技术。

（四）入侵检测与防御技术

入侵检测与防御技术需要实现实时防护，有效应对新型车联网攻击，如果发生 CAN 总线攻击，就会从 OBD 接口物理接入，引发车辆控制的失效。或是出现了远程控制劫持，导致了车辆被非法操控。因此要加强入侵检测与防御技术的应用，在特征检测、异常检测、混合检测和AI 检测下，匹配已知攻击特征，分析行为基线的偏离，通过特征 + 异常检测综合判断，基于深度学习，提高检测的准确率，实现安全防御。例如采取智能 T-Box 防护方案，AI 可以自动进行异常检测，能够成功识别出新型零日攻击，相较于平均检测延迟 <50ms 。未来还需要加强车路协同防御的研究，增强 RSU 的路侧检测，扩大抗量子密码在入侵检测中的应用，研发自主演进安全免疫系统，这样才能不断提高防御性能。

（五）隐私保护技术

为了安全防护车载信息化设备数据，必须要展开隐私保护技术分析，考虑危化品运输特殊性的隐私需求，识别几种典型的隐私风险，一旦轨迹数据泄露就会暴露运输路线，或是驾驶员行为数据被恶意利用，还有货物信息的泄露引起安全事件等。常见隐私保护技术由数据脱敏、差分隐私、联邦学习、同态加密和 K- 匿名，这些技术适用场景各不相同，为了确保关键技术实现，必须要构建分级隐私保护框架，在核心数据（精确位置）方面采取同态加密 + 访问控制的形式；在一般数据（车速）方面应做好差分隐私处理；在公开数据（区域统计）方面可以通过K －匿名处理。利用多方安全计算，制定运输企业、监管机构间的隐私数据协同计算方案。

本文对车载信息化设备在智能车联网危化品运输中的数据安全防护技术进行了研究，这些技术能够实现对车载信息化设备在危化品运输中产生的数据进行有效的保护，有效解决智能车联网危化品运输中数据的安全问题。智能车联网危化品运输车辆行驶过程中，存在着各类交通安全风险，对于此类风险应采取相应的安全防护技术手段，这样才能保证其在行驶过程中不发生或少发生交通安全事故，保障人民生命财产安全。

参考文献：

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[2] 解晓乐 , 吴取芳 , 范士领 , 等 . 危化品道路运输的安全管理与风险控制 [J]. 中国航务周刊 ,2024,(38):88- 90.