智能驾驶通过集成 GPS、光学摄像头、激光雷达、超声波雷达、 毫米波雷达、TPMS 等多种传感器，实现对周围环境的感知。传感 器采集的环境数据、车辆状态数据以及通过 V2X 通信传输的数据， 通过车内网络和无线通信方式传输到智能驾驶计算单元，经算法处 理后，支持行车决策，如图 3-1 所示。 图 3-1 智能驾驶数据融合计算 在智能驾驶的复杂架构中，感知、决策、控制等模块之间相互 协作，共同支持智能 治理安排上仍存在差异，客观上也提出了统一技术要求、统一测试 方法和统一证据链要求的标准化需求。 4. 安全风险与重大问题分析 4.1. 安全问题及风险分析 如图 4-1 所示，智能驾驶由车端感知硬件、计算平台、车内通 信、无线通信、云平台、算法模型与数据服务等多类对象构成，具 有跨域融合复杂、链路耦合深、运行环境开放的特征。开展安全分 析时，不能仅围绕单一模块罗列漏洞，而应从对象、链路和运行规 则三个层面识别风险。 无线电安全测试子体系 图 6-6 智能网联汽车无线电安全测试体系 54 无线电测试子体系评估智能网联汽车无线通信系统安全风险。 智能网联汽车无线通信协议主要包含 Bluetooth、Wi-Fi、NFC/RFID、 蜂窝通信协议以及 DSRC，不同的通信协议采用不同的无线频段传 输数据。无线通信协议安全评估遵循如图 6-6 所示的测试体系，包 括漏洞利用测试、加密测试、完整性测试、认证测试、数据重放测