隨著智能網(wǎng)聯(lián)化、數(shù)字化發(fā)展，汽車數(shù)據(jù)安全和網(wǎng)絡風險防范成為行業(yè)密切關注的難題。

　　汽車傳統(tǒng)的物理邊界被打破，出現(xiàn)了大量的云上服務，比如車聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛技術、OTA等等，相應的，汽車產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也越來越多。相關數(shù)據(jù)顯示，一輛智能網(wǎng)聯(lián)汽車每天大概會產(chǎn)生 10TB 的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包含駕駛人員的出行軌跡、駕乘習慣、車內(nèi)語音圖像等個人信息，也包含車輛實時收集到的地圖數(shù)據(jù)等。

　　隨著《個人信息保護法》、《汽車數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定(試行)》的頒布實施，對數(shù)據(jù)的合規(guī)分類收集和使用提出了更為嚴格的要求。同時，也有汽車品牌近來遭受到網(wǎng)絡黑客攻擊，造成不小的損失和安全風險。如何平衡數(shù)據(jù)使用的合規(guī)與高效，并在全面上云的背景下構筑扎實的安全防線，成為整個行業(yè)密切關注的話題和迫切需要解決的難題。

　　此此背景下，騰訊智慧出行與汽車之心聯(lián)合策劃了「行者有云」系列沙龍第二期——《車企上云，如何構筑云上安全防線》，聚焦汽車數(shù)據(jù)的合規(guī)使用和安全防范問題，加速車企構建在數(shù)據(jù)網(wǎng)絡安全領域的競爭力。

　　本期沙龍邀請到上海帆一尚行科技有限公司網(wǎng)絡安全總監(jiān)、上汽騰訊網(wǎng)絡安全聯(lián)合實驗室負責人陳寧，騰訊安全策略發(fā)展中心總經(jīng)理呂一平，共同探討車企數(shù)據(jù)安全防護建設和未來趨勢發(fā)展并發(fā)表了獨到精辟的見解。

　　以下為沙龍對話實錄：

　　主持人：大家好！歡迎收看“行者有云”系列沙龍，本期我們討論的話題是“車企數(shù)據(jù)上云，如何構筑云上安全防線”，我們將圍繞數(shù)據(jù)安全和風險防御問題討論。車企在系列新規(guī)背景下，將采用怎樣的新手段、新模式來保證數(shù)據(jù)的合理開發(fā)利用，并有效防范潛在風險。非常有幸我們請到了兩位嘉賓和我們一起分享討論。一位是上海帆一尚行科技有限公司網(wǎng)絡安全總監(jiān)、上汽騰訊網(wǎng)絡安全實驗室聯(lián)合負責人陳寧；另一位是騰訊安全策略發(fā)展中心總經(jīng)理呂一平。

　　在智能化網(wǎng)聯(lián)化大變革下，一輛汽車在使用過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越來越多，隨著《個人信息保護法》和《汽車數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定（試行）》頒布實施，企業(yè)在使用處理數(shù)據(jù)的時候，要遵守哪些行為準則？

　　陳寧：在《個網(wǎng)法》講得比較細致針對《個人信息保護法》有8類處理原則，大概總結：

　　第一，對于用戶個人信息數(shù)據(jù)的授權，信息處理，告訴用戶要收集個人信息，個人隱私數(shù)據(jù)要進行處理。

　　第二，處理過程中要注意處理流程，要保護和保密。

　　第三，數(shù)據(jù)收集，要符合相關的規(guī)定。對于汽車來說，有《汽車數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定（試行）》，定得比較明確，這和《個網(wǎng)法》有相互呼應的關系，上面有《數(shù)據(jù)安全法》，以此為由展開。

　　呂一平：還有一點，去年下半年國家集中出臺了比如《個人隱私信息保護》，及《數(shù)據(jù)安全法》等法律法規(guī)。同時面向汽車行業(yè)，汽車行業(yè)本身屬于關鍵信息基礎設施行業(yè)，針對“關基”（關鍵信息基礎）行業(yè)也有一些相應的針對基礎安全和數(shù)據(jù)安全的要求。所以，這也是需要汽車行業(yè)各位同仁需要考慮的問題。

　　主持人：如果針對整個汽車數(shù)據(jù)來說，我們有什么樣的分類界定？

　　陳寧：現(xiàn)在最關鍵的第一步是，汽車數(shù)據(jù)不可避免要收集。汽車聯(lián)網(wǎng)以后，很多服務云化后，為了對汽車的一些服務以及汽車這狀態(tài)甚至說自動駕駛，這天然需要搜集很多數(shù)據(jù)，所以說數(shù)據(jù)搜集是不可避免的?，F(xiàn)在我們覺得對于汽車數(shù)據(jù)搜集，首先真正的明確怎樣服務搜集數(shù)據(jù)，如果說要做自動駕駛相關的，那么最少應該搜集什么樣的數(shù)據(jù)，盡可能的還是少搜。不要說不做分類，不做區(qū)分一概搜集上來后面處理，這是不合法不合情的，這是第一個按照服務的細分來分。第二，數(shù)據(jù)的共享和流動，這也是很重要的因素，現(xiàn)在很多服務在云上之后，不僅是主機廠要收集數(shù)據(jù)，很多合作伙伴，比如車上應用需要第三方的數(shù)據(jù)，我們要把數(shù)據(jù)給他，數(shù)據(jù)在流通的過程中以什么樣的合法合規(guī)方式流通，以及我如何對它授權，如何對它約束，這要處理好。

　　最后，敏感數(shù)據(jù)的收集，現(xiàn)在汽車廠有大量的傳感器、攝像頭，對于用戶的面部輪廓，關鍵設施和關鍵單位的識別、存儲，是否要做相關的模糊化處理或透明處理，這也比較關鍵。

　　呂一平：我主要做補充，從汽車行業(yè)數(shù)據(jù)來講，不僅要保護數(shù)據(jù)，要脫敏，盡量按照服務手續(xù)收集數(shù)據(jù)?；诤艽蟮那疤崾?，收集數(shù)據(jù)時要進行分類分型，針對不同的類型利用手段去保護數(shù)據(jù)。汽車行業(yè)有幾大數(shù)據(jù)比較重要：

　　1、汽車研發(fā)過程中的車輛狀態(tài)，這些數(shù)據(jù)傳統(tǒng)一直做收集，這方面更多是車企自用，甚至從數(shù)據(jù)保護角度來講是比較容易實現(xiàn)的，因為汽車公司內(nèi)部流轉數(shù)據(jù)。

　　2、和用戶相關的隱私數(shù)據(jù)，國家有明確的法律法規(guī)要做到保護和保密。針對不同的使用場景我們應該如何給到數(shù)據(jù)，需要通過分類分級的方法做明確的界定，并有對應的使用要求和規(guī)則。

　　3、從技術進入到其他行業(yè)帶來新的需求，比如傳感器受地理位置數(shù)據(jù)，高清地圖數(shù)據(jù)，這是相當敏感的數(shù)據(jù)領域，這會涉及到國家安全部分，車企需要非常關注這類問題。去年國家重點關注了一家海外車企這方面的問題，所以這也值得汽車行業(yè)重點關注的信息。

　　主持人：隨著一系列的新規(guī)的出臺，從車企角度來講，在主動防范上有哪些變化？

　　陳寧：有很多，結合各方數(shù)據(jù)安全規(guī)定，首先，按照上位法《網(wǎng)安法》來講車企相關車輛應用服務，肯定要通過等保測評。第二，通過等保，配套相關的網(wǎng)絡安全或者數(shù)據(jù)安全，配套的防范措施和防范的管理體系建立起來。第三，提出明確要求，用戶上車默認情況不收集數(shù)據(jù)。如果要收集數(shù)據(jù)要告訴用戶，清晰地告訴用戶要收集一些數(shù)據(jù)，且收集哪些數(shù)據(jù)。第四，在收集數(shù)據(jù)狀態(tài)中讓用戶知道我們正在收集你的數(shù)據(jù)，用戶有地方說不希望收集數(shù)據(jù)，屏蔽它。第五，盡量在車里將敏感的數(shù)據(jù)輪廓化和清晰化去掉，模糊化。盡量不要通過數(shù)據(jù)清楚地定義出一個人，這樣方便處理。

　　再往后，數(shù)據(jù)共享方面，該企業(yè)一開始只做商業(yè)合作，后面可能有一些約束，同時很重要的是按照《數(shù)據(jù)安全法》和汽車相關規(guī)定，每年12月25日左右要上報數(shù)據(jù)安全報告。中國汽車品牌開始向海外發(fā)展，根據(jù)規(guī)定要求要對相關的監(jiān)管部門進行報備，并且在企業(yè)數(shù)據(jù)安全方面寫清楚，今年發(fā)生過幾次數(shù)據(jù)向境外輸出，以及經(jīng)過相關評審，這些情況要說清楚。企業(yè)不僅僅是義務合規(guī)，還要滿足國家戰(zhàn)略需要。

　　主持人：在上述規(guī)定的使用數(shù)據(jù)和國家安全的前提下，數(shù)據(jù)如何反哺研發(fā)，開發(fā)相應的車聯(lián)網(wǎng)服務？

　　陳寧：這挑戰(zhàn)很大。

　　主持人：要實現(xiàn)兩者的平衡？

　　陳寧：對，基于我服務的內(nèi)容收集相關數(shù)據(jù)，這是做到平衡的關鍵。如果只是判斷車的自動駕駛，只收一些和路況相關的信息，就不要收多余的信息，盡量精簡收集內(nèi)容，比如只是采集一些路邊的圖象，車內(nèi)的信息就不要收?，F(xiàn)在有汽車保險，主要是根據(jù)用戶的駕駛習慣收集車輛數(shù)據(jù)，收集一般駕駛者的駕駛習慣就不要收集個人信息，這樣才能合法合情，又能反哺到業(yè)務。

　　第二，做分析時，流通方面盡量做到應用和數(shù)據(jù)分開，舉個典型的例子，現(xiàn)在自動駕駛數(shù)據(jù)的安全屋，可能確實采集了很多數(shù)據(jù)，經(jīng)過合理處理之后放在數(shù)據(jù)模型箱里，我們做的事情是將計算模型放進去，用數(shù)據(jù)計算完之后最后拿出來是模型計算結果或者是模型存儲的算法，而不是數(shù)據(jù)本身，這不合理。在模型足夠成熟之后，這些數(shù)據(jù)可能銷毀掉或者撤掉，這可以比較好達成平衡。這需要付出很多努力。

　　呂一平：我們在去年國家出臺一系列數(shù)據(jù)安全相關規(guī)定時我們非常關注，因為互聯(lián)網(wǎng)有大量數(shù)據(jù)，很多互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務都在線上。我們自己在推進數(shù)據(jù)安全保護方面做了很完整的展開，從產(chǎn)品的設計上，比如數(shù)據(jù)收集的最小化，包括用戶知情角度，數(shù)據(jù)使用需要用戶充分知悉并且充分授權，然后才能進行相應使用。

　　另外，應用和數(shù)據(jù)相應分離，騰訊在《數(shù)據(jù)安全法》出臺前兩三年已經(jīng)做這方面的工作。特別是在不應該使用不合理數(shù)據(jù)提供下如何規(guī)避掉，我們在內(nèi)部進行了工作。騰訊可以給汽車行業(yè)做一些交流和傳遞的工作，幫助行業(yè)更好地理解如何做數(shù)據(jù)安全建立。

　　主持人：對于外資或者合資車企來說，《個人信息保護法》和《汽車數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定（試行）》相關規(guī)定對他們的影響是否更大？

　　陳寧：相對會大一點，但大體上差不多。首先是對于敏感信息的定義，對外資企業(yè)來說風險一樣。另外，用戶的存儲、流動也是一樣。對于外企挑戰(zhàn)最大的是數(shù)據(jù)不能出境，最大變化是跨境的問題。由于《個人信息保護法》和數(shù)據(jù)安全定義上，外資也要跟隨國家相關規(guī)定，可能要對自己做出規(guī)范。但大方向比較好，主要是促進問題。

　　主持人：騰訊和外資車企在這些領域是否有一些合作？

　　呂一平：其實外資車企面臨，在中國市場如何滿足國家合規(guī)性要求和規(guī)定，現(xiàn)在有一些海外業(yè)務在推進。不管歐洲還是美國地區(qū)，相應的個人信息隱私保護和合規(guī)，及數(shù)據(jù)使用的要求可能都有相應的要求。所以在歐洲和美國，中國企業(yè)屬于外資，其實大家遇到的挑戰(zhàn)一樣。對于車企來講，不管是合資還是外資品牌，都要考慮如何滿足本地的個人隱私保護和數(shù)據(jù)安全合規(guī)使用的要求，這其實是基本需要做到的工作。

　　從騰訊角度來講，騰訊在汽車行業(yè)定位一直是數(shù)字化助手的角色。我們不僅和合資和外資的車企，和上汽也在數(shù)據(jù)安全方面有很多交流，我們一起研究如何將數(shù)據(jù)安全保護的工作做好。相對來講，這個領域比較新，比如網(wǎng)絡安全、基礎的安全建設方面，中國已經(jīng)經(jīng)歷了幾十年的發(fā)展和建設，但數(shù)據(jù)安全對大家來說是一個新課題。隨著車企聯(lián)網(wǎng)和相應技術不斷落地的情況下，數(shù)據(jù)量會非常大，而且數(shù)據(jù)的集中度也不一定這么高。如何將數(shù)據(jù)安全保護工作做好是很有挑戰(zhàn)的課題。先要從汽車數(shù)據(jù)的分類分級開始，以此作為基礎再去延伸，根據(jù)不同級別和類別的數(shù)據(jù)進行相應保護措施，對應有技術的部分。

　　陳寧：關鍵是立法，以前沒有明確上位法，2016年有上位法出來之后，車企必須要符合法律。

　　主持人：除了數(shù)據(jù)合規(guī)收集和處理，也不能忽略的是汽車智能度越高，面臨潛在被攻擊的風險也越來越高，我們也出現(xiàn)過車子被攻擊的案例。這樣的場景在汽車中，是真的能實現(xiàn)的嗎？在車聯(lián)網(wǎng)中真的會有這樣的風險嗎？

　　陳寧：汽車傳統(tǒng)的物理邊界被打破了，大量的云上服務，大家可以用手機跟車進行互動。汽車擁抱了數(shù)字化，但擁抱了數(shù)字化的福利和變革也擁抱了數(shù)字化的風險，最典型的是云上服務，比如遠程車控、OTA等等，被不法分子利用之后，遠程的車輛造成一些群體性的影響。另外，手機APP，手機上有藍牙，APP設計或者接口不嚴謹，可能出現(xiàn)批量控制用戶APP，可以隨意開走任何一輛車。另外車聯(lián)網(wǎng)在車上暴露大屏、智能駕駛艙等等，這些是數(shù)字化東西，數(shù)字化的東西多少有軟件的問題會被人利用。1月份德國的小孩才19歲，利用了特斯拉的第三方的軟件的漏洞同時控制不同國家的車輛。數(shù)字化是大量的軟件大量的應用，人設計的東西總有一些問題。

　　主持人：呂總，之前設計的科恩實驗室破解了特斯拉和寶馬，反響很大，為什么做這樣的實驗？

　　呂一平：我們不是定義成“黑客”，我們定義為“白帽”，我們希望能改善各類產(chǎn)品和網(wǎng)絡的安全性，為之努力的一群專業(yè)技術研究團隊。當時為什么關注特斯拉和寶馬？我們在2016年看到了比較大的趨勢，汽車行業(yè)“四化”，對我們來講比較關心是網(wǎng)聯(lián)化和智能化，汽車聯(lián)網(wǎng)了，汽車的自動駕駛的能力，這和數(shù)字化結合程度非常高，當享受數(shù)字化福利的時候，肯定會面臨新技術引入帶來的風險。

　　汽車行業(yè)本身對安全非常關注的行業(yè)，那個安全叫“safety”，當時汽車行業(yè)更多關注safety的部分，對security部分理解不那么強。Security能對safety造成的影響理解不是很充分，當時我們選了兩個比較有代表性的車企，一是原生數(shù)字化，即網(wǎng)聯(lián)、智能化、新能源化的特斯拉。另外是傳統(tǒng)的從互聯(lián)網(wǎng)非智能化到智能化的標桿，寶馬在全球保有量非常高，我們做了相應的研究。的確發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)絡安全問題，不僅對虛擬世界造成影響，對實際的行駛安全、人身安全，放大一點是公共安全。作為一個負責任的團隊，我們發(fā)現(xiàn)問題之后第一時間和特斯拉和寶馬做了相應的溝通，并且在沒有第三方參與情況下，全部將數(shù)據(jù)暴露給他們，他們修復之后一起聯(lián)合對外做發(fā)聲的工作，做發(fā)聲的工作目的是幫助行業(yè)更好地理解，在未來數(shù)字化的時代安全有重要的影響，也是讓它回歸到汽車行業(yè)對security的關注。

　　主持人：現(xiàn)階段網(wǎng)絡安全技術處于什么樣的水平？

　　呂一平：中國網(wǎng)絡安全技術能力非常出色，我們可以代表國際領先水平。對汽車行業(yè)來講，汽車進入到數(shù)字化時代才開始逐步關注網(wǎng)絡安全部分，所以起步相對晚一些。但我們看到很明顯的趨勢，即國內(nèi)的各大OEM都在積極地布局網(wǎng)絡安全的專業(yè)能力和專業(yè)團隊的建設，比如陳寧博士帶領的上汽實驗室，4年前成立起來有專職的安全的人員，也有專項的安全能力的建設，逐步形成了上汽進入比較相對安全網(wǎng)絡體系，這是比較好的例子。國內(nèi)其他OEM廠商也在實踐同樣的工作，專業(yè)團隊和專業(yè)能力建設在不斷地前進。

　　主持人：在已經(jīng)有潛在風險存在的前提下，車企可以做哪些方案防御外部的攻擊，尤其是來自惡意的攻擊。

　　陳寧：我現(xiàn)在在上汽帆一尚行，現(xiàn)在的防御從云管邊端一層層防下來，傳統(tǒng)云驅動安全內(nèi)容全部適用，不管從邊界的應用防火墻、APS到里面的防護，再到探視感知，我們對車輛相關的服務做保護。通道方面，主要是從云端到車端的通訊鏈路用加密方法進行加密，確保我們鏈路不會被截斷或者被中間人截取掉。同時對車之間相關傳輸?shù)男畔⒆黾用?，保證安全性和唯一性。

　　車上現(xiàn)在dirty端和clean端，前者是指暴露在外面，可以觸手可及的大屏，這些最明顯。在它投產(chǎn)之前不管做技術還是流程，設計方面從風險評估、安全設置、投產(chǎn)運營，對于產(chǎn)品的零件或者整車做一系列的測試研發(fā)，然后交付。交付之后有相關的防御措施，比如網(wǎng)關或者IDPS等等，通過它將車輛相關的模塊或者相關的服務隔開，確保車輛在行使過程中，關鍵通信和關鍵指令不會被人惡意篡改。

　　主持人：具體什么情況會用到安全網(wǎng)關，對車企研發(fā)來講是否剛需？

　　陳寧：隨著智能網(wǎng)聯(lián)化和電動化之后，網(wǎng)關已經(jīng)是標準選配，相當于是一道防火墻，阻擋了相關請求?，F(xiàn)在很難說硬件和軟件哪一項技術更重要，隨著零件集成度高了之后，對硬件芯片依賴層次更高，芯片越好，表示應用軟件的復雜度或者功能會越好。當然，從網(wǎng)關模塊的必要性來看不排除現(xiàn)在也有把網(wǎng)關做到相當重要的零部件，保證零件模塊之間也有防火墻，這是所謂預控的思路。

　　主持人：隨著我們對數(shù)據(jù)合規(guī)、安全要求越來越高，對車企來說是否意味著要更多投入？

　　陳寧：肯定要增加投入，因為國家立法，現(xiàn)在不是講人情，而是講法，肯定要增加投入。

　　呂一平：對，從我的角度來看，汽車行業(yè)是對安全關注度非常高的行業(yè)。在過去二三十年里，車企在功能安全方面和研發(fā)的投入和體系建設非常完備，功能安全成為了汽車質量管理體系很重要的關注點。隨著這兩年數(shù)字化帶來網(wǎng)絡安全風險和挑戰(zhàn)，這方面還是需要加強和加大投入。我個人希望網(wǎng)絡安全逐步進入到汽車質量管理體系，成為它的一部分。在網(wǎng)絡安全方面的投入更加成為研發(fā)投入的必要。

　　陳寧：這種投入可能并不是額外的投入。

　　呂一平：沒錯。

　　陳寧：就像security和safety，security引發(fā)了safety的問題，所以這些投入不是憑空多出來的投入，而是為了保證車輛質量投入必要的研發(fā)資金，從行業(yè)發(fā)展來說，這方面的投入必不可少。

　　主持人：剛剛兩位嘉賓的分享我們也意識到數(shù)據(jù)安全的重要性，從意識到重要性，到車企打造完善的網(wǎng)絡安全體系我們大概要經(jīng)歷一個什么樣過程？

　　陳寧：這個過程很漫長，需要時間積累。對大部分汽車企業(yè)來說數(shù)字化是相對新的東西，就我前面提到，數(shù)字化有很多新的東西，也有很多風險，需要消化。具體到車上，汽車廠特別關注數(shù)據(jù)安全，但是我覺得數(shù)據(jù)安全只是大的安全里的一個內(nèi)容，想做好數(shù)據(jù)安全要打好很多所謂的低階工作，比如云上安全、技術架構安全，很多相關的網(wǎng)絡安全建設先跟上去，比如云上的邊界防護、安全的監(jiān)測、網(wǎng)絡安全的漏洞或者網(wǎng)絡安全響應的能力，這些都需要時間打磨。技術完全落地，這其實和汽車的有些概念不太完全一樣，因為對汽車來說，比如汽車某一個功能可能做不好的情況下?lián)Q一個零件，或者買一個方案測試下可以用。但網(wǎng)絡安全本身和汽車所謂的功能安全有一點點不一樣，它的邊界相對模糊，沒有絕對的安全，也沒有絕對的攻不破的堡壘，這注定了需要很多時間去打磨和完善?，F(xiàn)在汽車行業(yè)慢慢向網(wǎng)絡安全轉，很多功能要求是為了safety服務，但security也要慢慢理解safety的東西，對于主機廠來說，到底造成了什么樣的影響，對safety來說是比較抽象的東西，那么需要具體化，比如影響到車輛駕駛有很多safety，如果影響了數(shù)據(jù)安全，可能和safety沒有關系，而完全和security掛鉤，所以融合需要時間。同時在技術方面也需要時間去匹配，比如騰訊等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、安全企業(yè)也需要時間更好地了解車輛技術，車輛技術天生需要注重安全，有些內(nèi)容可以重合，比如個人隱私方面可以高度重合。

　　除了技術因素之外很重要的是人的因素，中國現(xiàn)在網(wǎng)絡安全的每年高校輸送畢業(yè)生大概是十來萬，但去年缺口是非常大，人才缺口越來越大，涉及到汽車網(wǎng)絡安全的人才缺口更大。所以我們需要時間找到這樣的人，或者培養(yǎng)這樣的團隊，讓他們適應到環(huán)境中，貢獻自己，將更好的技術能力賦能上去。

　　同時，以前汽車賣出去之后，使命基本上結束了，除非維修或者維保，不再關注車輛本身。但是，電動化和網(wǎng)絡化之后，車輛出去進入到一個新階段，稱之為車輛運營階段。因為要關注車輛的自動駕駛的狀態(tài)，關注用戶駕駛習慣或者用戶車輛的狀態(tài)，這些數(shù)據(jù)和狀態(tài)都需要專業(yè)的人，實時地提供所謂的監(jiān)控或者服務或者異地響應，并不是買了一套工具，如果這么簡單的話找騰訊買一套工具擺在這里就萬事無憂了。但并不是如此，優(yōu)秀的工具需要優(yōu)秀的人才或者優(yōu)秀的團隊使用，成熟的團隊人力因素很重要。

　　呂一平：剛才陳寧博士提到今天主要議題是如何做好數(shù)據(jù)安全底座，造堅固的城墻底座沒有做好的話，數(shù)據(jù)安全基本上是做不好的事情，的確需要周期。國家在出臺安全合規(guī)性要求越來越快，能給車企應對的時間非常緊張。所以在這個情況下，怎么樣能快速地將能力建立起來很重要，但目前看到一個挑戰(zhàn)是，對汽車行業(yè)來講，在數(shù)字化投入部分，在網(wǎng)絡安全投入只有2%到3%左右，而對于金融行業(yè)經(jīng)歷了二十年的IT能力建設，目前網(wǎng)絡安全投入大概8%到10%。所以，投入加大可以加速能力建設。所以，我們非常建議汽車行業(yè)投入，要考慮到時間窗口并不太長，這是一個很大的挑戰(zhàn)和風險。

　　第二，關于人才能力建設和人才梯隊建設來看，我們看到這點，每年國家能夠通過高校體制培養(yǎng)出來的人才和行業(yè)真正需求有很大的差距，而且當出現(xiàn)嚴重失衡的情況下；人才有更大溢價能力，看到信息安全專業(yè)水平不斷地上來，這是供求關系失衡造成的問題。所以人才引入和培養(yǎng)是很大的過程，這是長周期的過程，但在市場上我們從外圍觀察，汽車行業(yè)傳統(tǒng)的新生代的體系是否可以支撐數(shù)字化時代下的需求。這是很大的挑戰(zhàn)，也是車企需要思考的問題，如何快速成為數(shù)字化公司，在數(shù)字化體系下對人才引入的政策更加靈活，人才薪酬待遇更加靈活，汽車行業(yè)在數(shù)字化時代所需要的新型人才和新型能力，這和投入相關，這個過程不會那么快。所以這需要汽車行業(yè)思考的重點。

　　陳寧：逐步發(fā)展的速度不能滿足現(xiàn)在國家政策或者國家監(jiān)管的要求了，因為從2016年“網(wǎng)安法”（《網(wǎng)絡安全法》）發(fā)布之后，中間兩三年國家好像沒有做重大法律發(fā)布，這段時間是中國信息安全行業(yè)發(fā)展非常迅猛的時間。進入到2020年之后尤其是GDPR法發(fā)布之后，中國網(wǎng)絡節(jié)奏快很多。對汽車行業(yè)來講，最典型是WP29汽車網(wǎng)絡節(jié)奏明顯加快了。國家也意識到，汽車行業(yè)的技術能力高速發(fā)展，如果沒有匹配相關的政策或者法規(guī)指導的話可能會失控，所以給予大家的時間并不太充裕，大家要抓緊時間做跨越式發(fā)展。上汽確實這么做，很多技術的東西，包括帆一尚行，都從集團中獨立出來成立科技公司，可以更好地招引科技人才做相關的云計算、網(wǎng)絡安全、自動駕駛的技術研究或能力建設，也是為了更好地服務到企業(yè)主業(yè)，或者在行業(yè)中發(fā)出更多的能量，現(xiàn)在要抓緊時間了。

　　呂一平：我們很高興看到國內(nèi)的汽車行業(yè)企業(yè)都在關注和落地這方面的動作，汽車行業(yè)快速發(fā)展過程中必須要面對的挑戰(zhàn)，如何迅速地將能力轉換做好，能夠將新時代的能力建設做好，這個過程中人才建設非常重要，特別是網(wǎng)絡安全人才需要什么都懂。如果做研發(fā)人才或者工程人才，專精開發(fā)的發(fā)言或者專精一套理論架構，這樣能完全可以工作。但對于網(wǎng)絡安全人才來看，比如系統(tǒng)要懂，應用要懂，軟件要懂，開發(fā)研發(fā)技術要懂，數(shù)據(jù)也要懂，還要懂公共安全，都要做相應的了解。所以網(wǎng)絡安全人才培養(yǎng)周期會比較長。

　　陳寧：確實也需要這樣的時間，汽車研發(fā)來看，以前一個車子大概40個月左右，現(xiàn)在快的話20個月也可以出一輛車，是什么人可以支撐這么快的速度20個月左右研發(fā)出一款車，肯定是科技人才、數(shù)字化軟件人才，車的迭代速度這么快，未來可能更快，可能15個月到18個月可以出一輛車，車輛迭代速度快代表安全跟上的東西更多，必須要有匹配的能力去跟上，否則坑會越來越多，所以節(jié)奏很快，人才團隊非常重要，工具可以通過金錢買到，但人及梯隊、know how必須通過時間沉淀。

　　主持人：現(xiàn)在網(wǎng)絡安全被納入車企的質量體系了嗎？

　　陳寧：國家正在起草相關的規(guī)定。在歐洲已經(jīng)被納入了，WPR2511明確提到，車輛在歐盟銷售必須獲得VTI的認證，網(wǎng)絡安全已經(jīng)成了車輛質量安全認證的一環(huán)。中國今年馬上也有相關質量安全掛鉤的網(wǎng)絡安全的要求，在車輛做投產(chǎn)和發(fā)布之前也要過相關的認證。

　　呂一平：我們建議大家關注安全更多考慮大范疇，功能安全+網(wǎng)絡安全，這個安全是整體的。

　　主持人：所以騰訊也是在幫助車企在這兩個安全方面做更多的融合？

　　呂一平：對。剛才陳寧博士提了上汽案例實踐，騰訊一直將自己定義為汽車行業(yè)助手的角色，助力汽車行業(yè)在安全方面形成自身的能力。所以我們更多關注點在于如何配合汽車行業(yè)客戶和合作伙伴更好地建立自身的能力。所以主要是這幾個方面：

　　第一，云上安全，大量互聯(lián)網(wǎng)服務，面向汽車使用用戶，這方面很多是基于云的體系在構建。騰訊云有大量的安全防護的方案和配置可以幫助汽車行業(yè)在云的服務端的部分，形成有效的安全防護能力。

　　第二，您剛才提到實驗室在車端的研究方面有很多積累和方面，我們比較好地理解，在車端存在的security和safety的風險，如何幫助車企建立能力更好地發(fā)現(xiàn)問題，延伸到滿足國家安全合規(guī)要求，我們能幫助車企做好，我們研發(fā)了和測試相關、合規(guī)相關的品牌和工具，助力到車企在這方面的能力建設。

　　第三，隨著Z一代作為購買主力進入到時代了，很多車企通過數(shù)字化營銷手段推動營銷?，F(xiàn)在汽車金融也發(fā)展起來，通過線上模式可以申請到車企貸款的部分。基于這兩個場景，在數(shù)字化營銷場景下可能“黑產(chǎn)”會去薅羊毛，投入了很多營銷費用但沒有安全預期觸達到相應體量的用戶，而被“黑產(chǎn)”薅羊毛，營銷效果不好。另外是騙保、騙貸的情況比較多。這種場景下，騰訊可以提供解決方案，保證你在營銷過程中可以很好地觸達用戶，大大降低“黑產(chǎn)”薅羊毛的機率，大幅度減少騙貸。

　　第四，今天討論開始是數(shù)據(jù)安全，我認為數(shù)據(jù)安全不管對騰訊來講，還是對汽車行業(yè)來做是比較新的領域，需要共同探討，特別是怎么樣能夠比較清楚地界定哪些數(shù)據(jù)非常重要，如何做好面向汽車行業(yè)的分類分級，在此基礎上發(fā)揮數(shù)據(jù)安全保護的方案。騰訊在其他行業(yè)有一些數(shù)據(jù)安全的方案，但是我覺得并不一定完全滿足需求，我們希望和汽車行業(yè)的合作方，特別和上汽合作努力將這方面做好，也助力其他車企做好這方面工作。

　　主持人：具體到營銷場景中存在的“黑產(chǎn)”，我們能夠有一些防范措施幫助車企識別到惡意的行為？

　　呂一平：是的。因為騰訊本身需要對“黑產(chǎn)”的場景做對抗，騰訊有大量的業(yè)務，這是騰訊最大的積累。另外我們考慮如何將識別能力方面的積累助力到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展過程中遇到類似問題。所以，方案不僅僅幫助汽車行業(yè)，其實我們和數(shù)字化營銷、數(shù)字化金融相關的行業(yè)，比如房地產(chǎn)、電動車行業(yè)、零售行業(yè)，我們都在采用這樣的反“黑產(chǎn)”反騙貸的方案幫助客戶。

　　主持人：有沒有反黑產(chǎn)的具體案例可以分享？比如以什么樣的場景下有可能產(chǎn)生了什么樣的“羊毛黨”或者惡意的行為，你們有具體的措施，剛才提到了理論上，具體案例包括車企的案例都可以。

　　呂一平：以薅羊毛舉例，車企做數(shù)字化營銷過程中發(fā)放一些優(yōu)惠券，比如打折券，車企希望被真實有購買意向的用戶拿到，并促成成單，這是車企的訴求。但優(yōu)惠券和打折券大量被“黑產(chǎn)”薅去了，薅完之后他們再通過黑產(chǎn)鏈銷售出去，真正打折和優(yōu)惠的政策和服務并沒有惠及到真實的用戶，反而被“羊毛黨”薅了。

　　主持人：騰訊和上汽成立了網(wǎng)絡安全實驗室，是否可以具體講講車企和互聯(lián)網(wǎng)在網(wǎng)絡安全方面是如何進行互補合作的？

　　陳寧：聯(lián)合實驗室的成立，上汽本身從2018年開始專注在汽車網(wǎng)絡安全方面，覺得要做這件事事，當時騰訊和我們有一些合作。雙方各有所長，上汽對于汽車的理解，甚至有些汽車網(wǎng)絡安全的理念，我們更懂車，對于車輛網(wǎng)絡安全技術的運用和落地會更好一些。但騰訊作為中國優(yōu)秀的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，也有科恩這樣的優(yōu)秀的科研機構，他們對車輛有很好的know how，“不知攻焉知防”，科恩做的事很好地展現(xiàn)了他們對于汽車攻擊手段的理解及know how。

　　上汽設計了相關防御措施之后，也需要建立自己的驗證和檢測體系。最大出發(fā)點是，雙方跨境融合，騰訊將優(yōu)質的網(wǎng)絡安全的技術能力、檢測能力，甚至解決方案代入到我們生產(chǎn)力，我們將know how、落地場景和經(jīng)驗理念和他們進行融合，最后形成強強組合，迸發(fā)出比較好的內(nèi)容出來，實現(xiàn)聯(lián)合合作的初衷。

　　對于上汽來說，網(wǎng)絡安全也是很重要的部分，基于該原因，上汽決定和騰訊跨界合作，組織聯(lián)合實驗室在車聯(lián)網(wǎng)提升數(shù)字化方面做一些事情。

　　主持人：現(xiàn)在聯(lián)合實驗室取得哪些進展？

　　呂一平：首先感謝上汽的領導信任騰訊，愿意給騰訊合作的機會，大家做一些網(wǎng)絡安全的事情，這是比較基礎的關鍵能力，是屬于上汽數(shù)字化五大中心中非常重要的能力，給了我們機會。

　　具體落地方面我們也配合得非常默契。

　　在汽車行業(yè)賦能的幾個大方面：

　　第一，從云上安全方面，我們已經(jīng)有一些防護方案，還包括混合云，針對車企在互聯(lián)網(wǎng)服務上，不同場景底座的需求我們在疊加這方面的能力，對車后臺部分做有效的賦能。

　　第二，在車端的防護方面，我們會參與一些車輛在車中智能座艙的設計和規(guī)劃工作，在設計和研發(fā)早期就能配合到一些安全方面的考慮，加入到產(chǎn)品中去。其次，在目前汽車行業(yè)研發(fā)周期比較長的情況下，驗證方面做好工作，是目前最有效最好的解決安全防護的階段?；谶^去經(jīng)驗和能力的工具平臺，我們和陳寧博士聯(lián)合開發(fā)了這項工作，助力上汽在這方面的輸出。另外有一些垂直的領域，比如在貨運終端產(chǎn)品下我們有參與，未來也有相應的解決方案。比如涉及到汽車產(chǎn)品，汽車智能化制造方面，還有數(shù)據(jù)安全，非常感謝上汽對我們的信任和支持。

　　陳寧：也非常感謝騰訊。

　　主持人：騰訊和上汽在打造網(wǎng)絡安全人才隊伍上有沒有可以分享的？

　　呂一平：騰訊有一個比較好的人才培養(yǎng)體系，我們和國內(nèi)二十多所985和211高校有合作關系，國家提出要建一流的網(wǎng)絡安全學院，國內(nèi)有十幾所重點高校將網(wǎng)絡安全作為一級學科做教學體系建設和人才培養(yǎng)建設。我覺得要依托最大和最好的人才培養(yǎng)體系工作，所以我們和二十多家高校有比較緊密的合作關系，而且騰訊都在做面向高校的人才工作賽，在高校中比較流行，騰訊目前TCC做了四年，這十年過程中將比賽做到國內(nèi)一流水平，能夠吸引到五六十所高校來參與比賽。其中我們發(fā)現(xiàn)了很多人才，本身比賽需要的技術和網(wǎng)絡安全需要技術相關度非常高，通過這個過程也培養(yǎng)了一批人才，騰訊有比較重視的是校招和實習生的機制，我們很早可以鎖定一批比較看中的新生代的人才，每年都有一些新鮮血液進入到騰訊體系中。我們是通過這樣的機制做網(wǎng)絡安全人才培養(yǎng)工作，另外還有一些實驗室，實驗室的負責人都是業(yè)界的頂級專家，我們主要是搭配，既有領軍人物不斷地指引方向和做體系，包括人才培養(yǎng)。同時又有不斷地新鮮血液進入進來，使團隊越來越壯大和充實，在這樣的結合下形成了比較好的體系和能力。但是，這也花了時間，完全贊成陳寧博士所說，人才培養(yǎng)的確是長周期的工作。不僅要加大投入，還要做持續(xù)性投入，這點非常重要。

　　主持人：除了人才要求特別高之外，汽車行業(yè)的網(wǎng)絡安全相比其他行業(yè)來說還有什么特殊性或者難點？

　　陳寧：我覺得最大的挑戰(zhàn)是節(jié)奏上不一樣，以傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全概念，當我們發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡安全問題的時候，第一時間在問題現(xiàn)場處理，比如一臺服務器中毒了，可以登錄到服務器上判斷問題，但對于汽車來說，當覺得它有問題的時候，無法遠程隨意做訪問或者處理，甚至這是違法。需要把它召回來到維修店看看，傳統(tǒng)工程數(shù)據(jù)和所謂數(shù)字化的數(shù)據(jù)完全不一樣，汽車缺陷處理情況下，比如傳統(tǒng)的車輛出問題，從發(fā)現(xiàn)問題到?jīng)Q定是否召回可能會經(jīng)歷長達一年，或者在車輛保養(yǎng)期間在維修店里小批量地處理掉，這個時間比較長。但網(wǎng)絡安全問題是屬于來的快，時間窗口可能只有48個小時或者72個小時，如果沒有處理掉可能會遭到傷害。更糟的是，網(wǎng)絡安全變形也特別快，類似于新冠，時間更短，如果沒有匹配的網(wǎng)絡安全的應對和響應機制或者處理技術能力就很難應對節(jié)奏變化。比如汽車在數(shù)字化和智能化道路上堅定地走下去，在網(wǎng)絡安全的響應和速度要跟上，比如48個小時之內(nèi)可以做安全的補丁或者修復，這是未來企業(yè)很大競爭力。企業(yè)在面對一些問題或者缺陷的時候，這種處理響應能夠非?？?，如果還是按照召回的思路做，和現(xiàn)在主流的方向是相反的。

　　呂一平：原來汽車工程體系和現(xiàn)在數(shù)字化工程體系節(jié)奏完全不一樣。這兩套體系目前在并行發(fā)展方向中，總體趨勢，汽車行業(yè)決心很大，一定要數(shù)字化，作為數(shù)字行業(yè)進化的主方向。這兩套工程體系中，一邊希望高效地解決問題，一邊希望有一個流程來評估和處理問題。所以思維模式和解決問題的模式要不斷地做調(diào)整。

　　另外，我再補充一個點，2016年我們建立車聯(lián)網(wǎng)也做了一些調(diào)研，如果車的安全和傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全比較大的區(qū)別，主要是涉及的能力棧和傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全更寬廣，要懂車聯(lián)網(wǎng)絡一部分，也要有硬件的分析能力和硬件的測試能力，比如做PC端應用安全的時候關注到windows、IOS、安卓體系等。在PC和移動場景下操作性層面的標準化程度很高，OS標準化程度了之后應用標準化程度也很高，比如瀏覽器和各類應用。但在汽車場景下，不同車廠的技術路線不一樣，從系統(tǒng)來講，有不同的系統(tǒng)，每個車廠技術路線體系不同，這需要對各類系統(tǒng)有深度理解。所以這比傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全更加復雜一些，周期也更長。這的確有一個問題，當時我們做車聯(lián)網(wǎng)的時候，我和其他行業(yè)做交流時提到一個概念叫“4C”，網(wǎng)絡安全要懂汽車，做汽車要懂網(wǎng)絡安全，大家要做溝通和相互了解。第二要跨界，跨領域，相互要深度地配合。第三要合作起來。第四要融合，這是最理想的狀態(tài)，大家形成更好合力，所以加大持續(xù)投入是一個趨勢。

　　主持人：非常感謝兩位嘉賓的分享，通過今天的討論我們對數(shù)據(jù)安全和整個在數(shù)據(jù)打造過程中的風險防范有了一個新的了解和收獲。

　　主持人：好的，感謝兩位嘉賓今天的分享，通過今天的討論我們對汽車領域的數(shù)據(jù)安全和風險防御有了更深入的了解，謝謝大家收看本期的“行者有云”沙龍，我們下期再見！

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