随着智慧交通系统的快速发展，车路云供应链体系作为其核心基础设施，承担了实现车辆、道路和云平台协同运行的重要职责。智能网联汽车通过车载通信系统与道路交通设施和云端平台进行交互，以实现自动驾驶、智能调度、实时监控等功能。然而，这一系统的构建并非易事，它涉及多领域技术融合、多方协作以及复杂的供应链管理。

　　汽车智能化、网联化提升了出行效率与体验，也使车辆架构变得复杂增加了网络安全风险。以汽车为核心，车对车（V2V）、车对基础设施（V2I）、车对行人（V2P）、车对电网（V2G）等通信技术的不断应用将人、车、路、云连接到一起，形成巨大的信息网络。在车路云一体化进程中，为实现诸如自动驾驶、智能座舱等先进功能，智能网联汽车中集成了大量软硬件的车载系统暴露了众多的网络安全攻击面；智能网联汽车与外部互联网连接的无线通信接口使众多远程攻击成为可能；缺乏安全机制的总线传输协议为攻击者控制车辆提供了便利条件；缺乏安全防护的车载传感器让自动驾驶面临着严峻的网络安全考验。

　　网络安全攻击面的扩展提高了成功恶意攻击的概率，越来越多地引发针对智能网联汽车及其供应链的网络安全攻击事件，危及车辆与人员安全。2013 年，研究人员从第二代车载自动诊断系统（On Board Diagnostics-II，OBD-II）入侵车载控制器局域网（Controller Area Network，CAN）总线，控制了福特翼虎、丰田普锐斯方向盘转向、刹车制动、油门加速、仪表盘显示等重要汽车组件。2015 年，安全研究人员查理•米勒和克里斯•瓦拉塞克利用软件漏洞无线入侵 Jeep 切诺基系统，其后克莱斯勒公司大规模召回应用该系统的汽车。2016 年，科恩实验室通过远程方式成功入侵特斯拉汽车，进行了远程解锁车辆、调节座椅并打开天窗、转向灯等动作。据统计，自 2019 年以来至 2023 年，汽车行业共报告了 725 起 CVE，2023 年 378 起，2022 年 151 起。2023 年，严重和高危漏洞占 CVE 总数的近 80%，而 2022 年这一比例为 71%。严重漏洞占比的增加凸显了及时发现车路云安全风险并优先快速解决风险的重要性。

　　相比于传统信息设备，以智能网联汽车为核心的车路云供应链更加复杂、产品生命周期更长、对安全更为敏感，网络安全失败的代价也更令人难以承受。在其的生命周期中，智能网联汽车及其他车路云供应链设备一旦发生网络安全事故，将造成隐私泄露、经济损失、导致车毁人亡的惨烈局面，甚至可能被不法分子利用，危及公共安全与国家安全。关注以智能网联汽车为核心的车路云供应链网络安全理论、方法与技术，确保车路云供应链网络安全对于保护人民生命财产安全、促进行业健康发展具有重要意义。

　　在全球化的浪潮下，汽车工业的发展广泛依赖全球分布的第三方供应商。在车路云架构中，智能网联汽车功能的实现涉及来源于世界各地的供应商提供的众多复杂软硬件系统。这种广泛的依赖关系使得车路云供应链管理变得极为复杂，众多供应商之间的协调与整合难度增大。各供应商采用不同的开发标准和技术架构，容易产生兼容性问题，而这些问题可能隐藏着潜在的安全漏洞。汽车制造商难以全面掌控供应链链条上每个供应商的产品质量和安全性，从而为网络攻击者提供了可乘之机，增加了供应链遭受攻击的风险。

　　从车路云角度看，随着车路云技术的不断发展和市场竞争的加剧，车路云设备厂商为了创新和降本，常常引入新的供应商。新供应商可能带来前沿的技术和解决方案，但同时也伴随着诸多未知风险。新供应商在进入供应链体系时，其技术水平、安全管理能力和数据保护措施可能尚未经过充分验证。因为缺乏应对汽车行业特定网络安全挑战的经验，其产品或服务中可能存在未被发现的安全漏洞，例如新供应商提供的车联网应用程序可能在数据加密、用户认证等方面存在薄弱环节，容易被恶意攻击者利用，导致车辆信息泄露、被远程控制等严重的网络安全危害，对车路云生态系统的稳定性和安全性构成潜在威胁。

　　为了解决车路云供应链安全问题，世界主要国家和地区相继出台了法律法规和标准体系以保障智能网联汽车及其供应链产品的网络安全。2021 年 6 月，联合国世界车辆法规协调论坛（简称为 UN/WP.29）发布了 3 项关于智能网联汽车的重要法规 R155/R156/R157，即网络安全（Cybersecurity）/软件升级（Software updates）/自动车道保持系统（ALKS）。该系列法规适用于 1958 协议下成员国（UNECE 1958 年协议的缔约方已增加到 54 个，其中包括所有欧盟国家和其他 OECD 国家）。虽然中国不在 1958 协议国中，但是生产的汽车只要销售到上述国家必须通过网络安全认证。

　　车路云供应链体系高度复杂，涵盖了智能网联汽车、道路交通设施和云端平台三大核心领域。智能网联汽车部分涉及整车制造商、零部件供应商和软件开发商，负责车辆硬件、嵌入式系统以及车载网络的研发与集成；道路交通设施则包括智能交通灯、监控设备、路侧通信单元（RSU）等，需多方协作以实现车路协同功能；云端平台涉及数据存储、实时计算和服务部署，由云服务提供商、数据分析企业及网络安全供应商共同支持。各环节紧密交互，既要求技术和标准的高度统一，又需应对供应商多样化和全球化带来的网络安全管理挑战。

　　智能网联汽车的发展催生了全新的产业生态，传统的汽车制造供应链被重新定义，从过去的硬件生产为核心，演变为集硬件、软件、通信和数据服务为一体的综合体系。与此同时，智慧交通系统的兴起推动了道路基础设施的数字化转型，以及云计算、大数据和人工智能技术的广泛应用。汽车是车路云供应链的核心组成部分，其复杂性体现在硬件、软件和通信技术的高度融合上。传统汽车供应链以机械和电子元件为主，而智能网联汽车的兴起极大地扩展了供应链的范围，包括传感器、执行器、电子控制单元（ECU）等硬件设备，以及车载操作系统、通信协议栈、人工智能算法等软件组件。

　　智能网联汽车软硬件供应链涉及感知层、决策层、执行层、通信与网络层、智能座舱系统和车载软件。感知层通过车载传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）采集环境信息，并结合高精度地图和定位技术，实时构建车辆周围的动态环境模型。决策层通过中央计算单元和人工智能算法对环境信息进行分析，规划路径、制定行驶策略并预测潜在风险。执行层根据决策层的指令，精准控制车辆的动力、转向和制动，实现安全、高效、舒适的自动驾驶。通信模块通过 V2X 等通信技术与其他车辆、道路基础设施和云平台交互，拓展感知范围并优化协同驾驶性能。同时，智能座舱系统提供用户舒适体验，车载软件则为各个层面提供功能支撑。

　　单车智能与车路协同是智能驾驶的两个主流演进方向。智能网联汽车凭借感知技术、人工智能技术具备了辅助驾驶功能，大幅提升了驾驶体验，却无法全面感知车辆附近的道路交通状况，未能实现真正意义上的智能驾驶。基于车路协同技术的车联网则在单车智能之外为智能驾驶提供了强有力的保障。“车路云一体化”通过集合车端智能、路侧智能与云端智能，打破过去孤立状态，实现人、车、路的连接，实现信息系统解耦和跨域共用，构建统一的基础层来支持各种应用。

　　道路交通设施是实现“车路云一体化”的重要基础，为云控平台采集来自车辆、道路以及其他交通相关系统的动态交通数据，并向车辆及交通参与者提供来自系统的交通相关信息，其供应链涵盖感知设施，通信网络基础设施、交通附属设施和边缘计算系统。路测感知设施用于对道路交通运行状况、交通参与者、交通事件等进行检测识别，包括摄像机、毫米波雷达、激光雷达及其他路侧感知设施。通信网络基础设施包括基于超高速无线通信（ EUHT ，

　　CellularVehicle-to-Everything）的路侧通信单元等。交通附属设施包括包括信号控制机、信号灯、标志标线等。边缘计算设施主要用于对路侧感知设施的原始感知数据或结构化数据进行存储、融合分析处理，得到较高精度的感知结果信息，支持路侧设备接入，对数据进行汇聚和处理分析。

　　云端服务平台是车路云一体化的核心枢纽，主要用于整合车辆、道路和用户数据，为车联网中的众多实体提供便捷高效的信息服务，包括封闭式服务与开放式服务。封闭式服务是针对特定行业或平台的服务，特别是与车辆和交通本身高度相关的服务。交通领域的车联网服务多为封闭式服务，如为了提高交通安全的碰撞警告服务、较少停车等待时间，提升交通效率的电子不停车收费服务。开放式服务主要是应用服务提供商为用户提供的信息服务，多为在线或离线多媒体服务、人机交互服务，包括天气信息、音乐、影视等信息娱乐服务。

　　车联网云端服务管理平台作为智能网联的重要支柱，具有以下主要特征：1）数据汇聚与处理能力。云端平台负责收集来自车辆、路测设备和用户终端的大量数据，通过分布式存储和高性能计算，支持对海量数据的处理与分析，为车辆和用户提供个性化服务与实时决策支持。2）云端平台为智能网联汽车和车联网相关设备提供了丰富的应用服务，例如车辆解锁、启动、空调设置等远程车辆控制，车辆操作系统和软件的远程升级，基于实时交通信息进行路径规划和动态调整，为 ADAS（高级驾驶辅助系统）和自动驾驶功能提供决策支持。3）实时性与高可用性。车联网云端平台需要实时处理来自多个来源的数据，并在毫秒级时间内响应指令。高可用性设计确保系统在任何时候都能正常运行，避免因单点故障导致服务中断。4）高并发性与可扩展性。车联网中的云端平台需要支持数百万辆智能网联汽车的同时连接和操作。通过采用分布式架构和弹性扩展机制，平台能够动态应对流量高峰和资源需求变化。5）跨域互联与协同。车联网生态系统中，云端平台需要与车辆终端、路测设备、第三方服务系统进行跨域通信。例如，与支付平台对接实现自动扣费，与智能交通管理系统协同优化交通流量。

　　在汽车制造领域，供应商往往遍布全球，从零部件制造到整车组装，每一环节都需要精准衔接。道路基础设施领域则涉及地方政府、施工企业和设备制造商，各区域标准的不一致性增加了整合难度。而云端平台作为数据中心，依赖通信运营商和硬件供应商，需确保多方资源在性能、安全性和兼容性上的一致性。复杂的供应链体系牵涉大量零部件，漫长的供应链中不同零部件在软硬件与功能上存在重复，理论上也会面临类似的风险。本章基于车路云供应链涉及的软硬件抽象出十个层次的网络安全威胁进行威胁建模。车路云供应链网络安全框架是将车路云体系进行建模的抽象框架，依据由车内到车外、底层到上层、硬件到软件的原则，该框架将车路云供应链涉及到的软硬件抽象为如下十个层次：硬件板卡、关键模块固件、操作系统、车内总线、无线电系统、网络通信、云端服务器、移动设备、隐私数据、传感器。

　　在车内，硬件板卡与运行在硬件板卡中的固件或者操作系统构成车内 ECU。车内总线承载了智能网联汽车内众多 ECU 之间的数据通信，将所有的 ECU 与传感器连接起来形成复杂的车内通信网络。在车外，传感器感知汽车周围环境与自身状态，感知结果借由总线系统传输到相应 ECU 进行解析并响应。无线电通信技术是车内网络与车外网络的连接点，也因此成为车外网络远程进入车内网络的入口。不同的无线电技术承载的通信协议不尽相同，Bluetooth、RFID 等无线电技术并不涉及传统互联网网络的 TCP/IP 协议，传统互联网网络安全技术并不完全适用于智能网联汽车。网络通信技术除了连接汽车与云端服务平台，也连接了手机等移动终端设备，为智能网联汽车引入了更多的网络安全风险。除此之外，基于通信技术构建的车联网在提供服务的同时也导致了严重的数据泄露问题。

　　汽车中大量的 ECU、传感器等汽车电子设备基于硬件板卡运行相应的固件及操作系统实现特定的功能。典型的汽车电子单元硬件系统包含计算单元、存储单元、总线单元、外设接口。基于汽车电子的硬件架构，车路云供应链网络安全框架硬件安全包含印刷电路板安全、处理器芯片安全、存储芯片安全、硬件调试接口安全、板载传输总线安全五个方面。

　　PCB 是电子设备的承载基础，会泄露集成电路芯片型号、接口电路、总线协议等信息。处理器芯片在运行程序执行特定任务时会泄露电磁信息、时间信息、功耗信息等侧信道信息。基于不同侧信道信息可以发起时序攻击、功耗攻击、电磁攻击。故障注入技术是测量电路可靠性的重要技术，同样给处理器芯片带来严重的安全风险。电压故障注入、电磁故障注入、激光故障注入等攻击可改变处理器运行逻辑。

　　架构决定了控制单元的功能复杂程度。基于使用场景与功能复杂程度，车路云供应链网络安全框架将汽车电子设备固件分为三大类：全操作系统固件、部分操作系统固件、无操作系统固件。全操作系统固件包含一个成熟的操作系统，应用在具有高性能与多功能需求的场景中。部分操作系统固件所采用的操作系统常为满足特殊需求的实时操作系统，例如 VxWorks，或者供应商定制的操作系统，具备操作系统的部分特性，可以完成基本的资源管理、任务管理等通用功能。无操作系统固件本质上是编译好的二进制指令，没有进程管理、中断响应等操作系统功能。该类固件具备较好的性能与稳定性，但是大大增加了开发难度与开发周期。

　　当固件为全操作系统固件，其固件分析便成为一项非常复杂的任务。静态分析采用网络安全框架中的固件安全分析策略，仅仅可以满足一部分安全分析需求。基于真实硬件环境的实时动态分析可以更详细地了解目标系统安全态势，已经脱离单纯的固件安全进入到系统安全范畴。

　　Linux 等成熟操作系统功能复杂，体系庞大，也面临着更为复杂地的网络安全形势。安全的操作系统需要控制外部实体对系统内资源的访问。操作系统安全既要求操作系统在设计时通过权限访问控制、信息加密性保护、完整性校验等机制保护系统内数据安全，又要通过一系列的配置，保证操作系统避免由于设计与实现缺陷或是应用环境因素引入安全隐患。

　　车内总线连接不同的 ECU 控制单元，协调汽车各个功能模块之间的数据传输。车路云供应链网络安全框架中的总线安全包括 CAN 总线安全、FlexRay 总线安全、LIN 总线安全、MOST 总线安全、车载以太网总线安全五个方面。一方面部分车内总线为了满足车内通信对于低延时的特殊需求，在设计时缺乏基本的安全防护机制，如传输数据加密、通信认证、数据完整性校验等。另一方面。部分车内总线应用层协议具备较强的车辆访问与控制功能，如 UDS 协议、SOME/IP 协议等，一旦总线因为缺乏安全机制被攻击者控制，后果不堪设想。

　　车内总线面临的潜在安全风险包括数据传输风险、拒绝服务威胁、协议实现威胁。如果车内总线在数据传输过程中未对传输节点进行有效的身份认证，恶意攻击者可以伪造传输节点接入车内总线网络。一旦攻击者介入总线网络，在总线协议未对传输数据进行有效加密的情况下，攻击者可以获取监听总线上传输的全部数据，获取传输内容。更进一步，如果总线传输未采取完整性校验机制，攻击者可以伪造总线传输数据对正常的总线通信造成干扰，甚至拒绝服务。对于总线承载的应用层协议，攻击者亦可利用其车辆访问与控制功能对车内网络实施攻击。

　　无线电通信技术广泛应用于车联网领域，分布于传感器、车载通信单元、无钥匙进入系统、信息娱乐系统等多个应用场景之中。基于传感器的特点，车路云供应链网络安全框架将 GPS、GNSS、TPMS 等传感器涉及到的无线通信技术划分进入传感器层级进行讨论。依据不同的传输距离，如图 2 所示，车联网中使用的无线通信技术分为短距离无线通信技术、中距离无线通信技术、长距离无线通信技术。其中，长距离无线通信技术允许汽车将数据传输数公里距离，如 LTE-V2X 技术与 5G-NR 技术。中距离无线通信技术传输距离仅有数百米，如无线局域网技术（Wireless Local Area Network，WLAN）、DSRC 技术。短距离无线通信技术覆盖的传输范围仅仅在数米之内，如 BLE、NFC 等技术。

　　不同于无线电安全，本框架中的网络安全更侧重于基于 TCP/IP 协议栈的上层网络通信安全，而前者则侧重于以无线传输介质为基础的物理层与链路层安全。网络通信安全方向的威胁则主要表现为网络通信中的敏感数据有可能遭到泄露或修改，从而导致重大损失。攻击者可能窃听网络中传输的敏感信息而获取传输内容。更进一步，攻击者可以将获得的部分或全部合法数据重放给接收者，以达到欺骗接收者的目的。攻击者甚至可以介入合法用户之间的数据通信过程，实施中间人攻击。一旦成功劫持通信过程，攻击者可窃听、篡改合法用户之间的通信信息，同时向通信双方伪装为合法通信实体。

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　　车路云应用生态中，智能网联汽车需要与云端服务平台进行网络通信，同样面临来自云端的网络安全威胁。攻击者如果攻陷云端服务平台，不仅可以获取用户资料等隐私数据，也可以利用云端服务平台通过远程无线网络入侵目标车辆。Web 应用是云端服平台的关键应用，Web 站点为客户端-服务器架构，其网络安全威胁分为客户端威胁与服务器威胁。客户端威胁主要包括浏览器威胁、跨站脚本威胁、跨站点请求伪造威胁、点击劫持威胁等。服务器威胁主要包括注入攻击、文件上传威胁、认证与会话管理威胁、访问控制威胁、Web 框架威胁、拒绝服务威胁、PHP 漏洞、不当的服务器配置。

　　Web 网络安全研究发展已近十余年，有着成熟的研究成果。网络上有海量的 Web 网络安全资料，无论是攻击技术还是防御技术，OWSAP 组织也会定期发布 Web 领域的主要网络安全威胁，关于 Web 网络安全的分析，此处便不再赘述。

　　智能网联汽车常常通过手机应用程序与车辆交互，例如远程开启空调、远程车辆诊断等应用场景。除了车辆本身的网络安全威胁之外，手机应用程序也可能作为攻击跳板为智能网联汽车带来重大网络安全隐患。本框架将手机应用程序中需要保护的资产归类为客户端文件、本地存储数据、应用进程、运行时数据、交互界面与接口、网络通信。不同格式的客户端文件面临泄露系统逻辑、敏感信息、被恶意篡改等网络安全威胁。运行时数据包括聊天记录、文本文件、收藏夹、访问记录等，部分手机应用程序可能将银行卡、身份证、联系人以及账号密码等敏感信息存放在本地存储空间。如果没有有效的防护机制，手机应用程序数据极有可能遭到泄露。

　　手机应用程序启动后会向系统申请资源，创建进程，进而运行主逻辑，其进程会一直存在，攻击者可能恶意关闭、劫持进程，也可能注入恶意数据到应用程序的进程之中，妨碍程序的正常运行。

　　智能网联汽车与道路交通基础设施、云端服务器、移动设备等组成车联网，供路线规划、智能调度、交通管理等服务。然而，便利与安全始终是对立的，为了满足智能调度、危险预警等基本的车联网服务需求，车辆需要不断向周围周期性广播自身状态信息，其中包括车辆实时位置、速度、行驶状态等表明己方状态的关键数据。另一方面，危险预警、个性化推荐等服务需要车联网服务提供商获取车辆身份信息、用户习惯与网络记录等重要隐私数据。

　　位置数据安全威胁源于明文传输广播数据，攻击者利用 DSRC、C-V2X 等技术无线传输信道的开放性监听无线信号，经过解调与解编码可以获取传输数据比特流。如果攻击者进一步了解协议规范可以基于协议规范解析数据内容。攻击者甚至可以利用商用或开源工具抓取并解析无线信道中传输的数据。一旦车辆状态数据明文传输，攻击者可以获取目标车辆实时状态。除此之外，静态道路拓扑结构与交通规则为攻击者预测车辆轨迹提供了可能性。攻击者基于当前车辆速度、位置、加速度等状态数据，配合线路约束、交通规则约束等约束条件极易推测其未来一段时间内的行驶轨迹。

　　为了感知车辆行驶环境，智能网联汽车搭载了 GPS、光学摄像头、激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达、TPMS 等丰富多样的传感器。如图 3 所示，传感器将采集到的数据输入到智能网联汽车的计算系统，进行处理和计算，实现车辆的自主控制。智能网联汽车高度依赖传感器数据实现自动驾驶的特性为车辆引入了更广泛的攻击面与潜在的网络安全风险。

　　车路云供应链复杂的特性使其面临着严重的网络安全风险。为应对这些挑战，需要从汽车生命周期的多个阶段入手，构建一个全面的安全防护与检测体系。在设计阶段，必须在硬件和软件开发中融入安全设计原则，确保系统架构具备防御网络攻击的能力。在生产和供应链管理阶段，需要加强对供应商的网络安全审查，确保供应链中的每个环节都符合安全标准。在运行和维护阶段，必须实时监控和检测网络安全威胁，快速响应潜在的攻击。

　　此外，系统退役时需对敏感数据进行安全销毁，以防止数据泄露。通过贯穿整个生命周期的网络安全管理，可以最大限度地降低车路云供应链中的安全风险，保障智能网联汽车的运行安全。V 型生命周期是汽车开发中广泛采用的一种系统工程方法，如图 5 所示，强调需求与验证的双向对应关系。网络安全作为车路云一体化的重要组成部分，必须在 V 型生命周期的各个阶段得到充分关注和解决。

　　汽车行业事实上的标准 ISO/SAE 21434:2021《道路车辆 网络安全工程》明确要求汽车制造商及其供应商需要建立覆盖车辆全生命周期的网络安全管理体系（Cyber Security Management System, CSMS）。CSMS的建立不仅是行业法规的必要合规手段，更是保障智车联网网络安全的关键。

　　车路云的蓬勃发展为汽车行业带来巨大变革，但也带来了严峻的网络安全挑战。在此背景下，多方面的积极举措正不断推动车路云网络安全防护体系走向成熟。但是依然面临潜在挑战。

　　随着自动驾驶技术的飞速发展，基于人工智能的自动驾驶算法已成为车辆自主决策的核心。然而，这些算法的安全性和可靠性正面临越来越多的挑战，人工智能算法的不可解释性和对数据质量的依赖，使其容易受到攻击者的利用。例如，对抗样本攻击已成为影响自动驾驶安全的重要威胁。攻击者可以通过在道路标志上附加微小的扰动，让算法产生错误识别，导致车辆偏离正常轨道或做出危险操作。此外，训练数据集的质量直接决定了自动驾驶算法的性能。一旦攻击者在数据集中注入恶意样本，可能导致算法在某些情况下产生错误判断，这种后门攻击在训练阶段难以察觉，但在实际应用中会造成严重后果。对于实时算法更新和模型部署，版本管理的安全性同样是关键，任何未经授权的修改都可能引入新的漏洞。

　　随着大语言模型（如 ChatGPT）的快速发展和普及，网络安全领域正在经历一场深刻的变革。这些模型因其强大的自然语言处理能力和广泛的应用场景，显著降低了网络攻击的技术门槛，使得网络安全攻击的普及化成为一种新的威胁趋势。在车路云供应链网络的背景下，人工智能模型的双刃剑效应尤为突出。大模型因其易用性、广泛的知识覆盖和对复杂任务的自动化支持，正在被不法分子利用来设计和实施网络攻击。例如，攻击者可以使用 ChatGPT 编写复杂的恶意代码、生成社会工程攻击邮件、甚至帮助发现零日漏洞。这种趋势表明，网络攻击不再仅是高技术门槛的领域，而是逐渐成为更多不具备专业知识的个体也可以参与的行为。在车路云供应链网络中，网络安全的复杂性进一步提升。车辆与路侧设备、云端服务之间的实时数据交互需要高强度的网络安全防护。然而，攻击者可以利用大模型生成逼真的钓鱼信息或伪造通信数据，以干扰车路云系统的正常运行。例如，攻击者通过生成仿真的远程指令劫持车辆控制系统，或者伪造路侧单元（RSU）的通信内容，诱导车辆做出危险决策。

　　随着车路云一体化技术的不断发展，高质量、个性化的车路云服务成为提升用户体验和交通效率的关键。然而，这些服务的实现依赖于海量数据的融合使用，而这一过程中的隐私保护问题已成为亟需解决的重要挑战。车路云服务的核心在于对多源异构数据的深度融合。这些数据包括但不限于车辆运行数据、驾驶员行为数据、道路环境数据以及云端分析数据。虽然数据融合可以为用户提供更智能、更精准的服务，但数据的大规模收集、传输和共享也增加了隐私泄露的风险。

　　首先，个人隐私数据的暴露是一个显著问题。在车路云网络中，车辆的行驶轨迹、驾驶习惯以及与驾驶员身份相关的信息均属于敏感数据。一旦这些数据被非法访问或利用，可能导致用户隐私泄露，甚至带来财产或人身安全风险。其次，汽车数据的商业化利用也带来潜在隐患。许多车企和服务提供商在数据融合过程中可能对数据进行深度挖掘，以支持商业决策和精准营销。这种数据的广泛使用如果缺乏透明度和用户授权，将进一步加剧隐私风险。此外，数据融合过程中还面临潜在的技术性攻击。例如，攻击者可能通过数据流量监听、数据注入或伪造数据源等方式，对数据的真实性和完整性造成威胁。这不仅危及数据的隐私性，还可能影响车路云服务的可靠性。

　　在车路云一体化的未来，隐私保护与个性化服务的平衡将成为技术创新和产业发展的核心目标。一方面，技术的发展需要更多的数据支持，以实现更高效、更智能的服务。另一方面，用户对隐私保护的需求也在不断提高。实现这一平衡需要多方的共同努力。在技术层面，进一步提升隐私保护技术的普适性和易用性；在政策层面，推动全球范围内的数据保护合作与法规对接；在用户层面，提高隐私意识，增强用户对数据使用的监督能力。数据融合中的隐私问题不仅是技术挑战，更是社会问题。在未来的车路云供应链网络中，只有在隐私保护得到充分保障的基础上，才能实现技术与服务的可持续发展，为智能交通的未来奠定坚实基础。

　　珠海市紫荆中学党总支原书记、紫荆中学教育集团原总校长朱国旺严重违纪违法被开除党籍和公职

　　日前，经珠海市香洲区委批准，珠海市香洲区纪委监委对珠海市紫荆中学党总支原书记、紫荆中学教育集团原总校长朱国旺严重违纪违法问题进行了立案审查调查。

　　6月1日，位于天津港保税区的天津新燕莎奥特莱斯商业有限公司成功办理了天津市第一笔离境商店“即买即退”退税业务。为进一步提升境外旅客购物离境退税便利水平，优化境外旅客消费体验，国家税务总局天津市税务局于近期发布了《关于实施离境退税“即买即退”服务举措的通告》。

　　皮实耐造又保值，燃油车里面你们首选谁？#汉兰达开三年直接省出一辆车 #汉兰达

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　　#青岛姑娘在哈佛毕业典礼发表演讲“我们的崛起不在于证明对方错了，而在于不放弃任何人！”

　　茂名市政协机关一级调研员黄永涉嫌严重违纪违法，目前正接受茂名市纪委监委纪律审查和监察调查。如需内容合作，请拨打政企服务专席。

　　南昌市委常委、政法委书记吴建平涉嫌严重违纪违法，主动向组织交代问题，目前正接受江西省纪委监委纪律审查和监察调查。

　　有些机关事业单位干部职工在考了职称后，挂靠职称证书给公司，比如会计证、统计证、建造师、电气工程师、消防工程师、土木工程师等等。

　　6月2日，吉林松原长山镇有网友拍到田地中出现龙卷风，巨大的龙卷风移动速度较快，场面较为壮观。6月3日，极目新闻记者联系长山镇政府，工作人员表示正在统计受灾情况，暂不方便透露具体情况。

　　直播吧6月2日讯 CBA官方公布选秀报名有关事宜，新条款将规避一些网红球员恶意炒作。这个条款也被外界调侃为“杨政条款”，他上赛季被四川选中之后没能通过体测，并放弃了最后一次体测机会。