安全认证如何保护您的汽车设计免遭假冒

  如果您花了几个月的时间为一辆新车设计零件,却发现第三方供应商提供的组件版本与您的组件惊人地相似,您会有什么感觉?或者,如果您是在车内发现非原装零件的司机怎么办?随着电子系统在当今的汽车中慢慢的变普遍,以安全的名义,保护您的设计免受假冒或类似威胁应该是首要考虑因素。

  事实上,汽车行业目前正在经历历史上最具创新性的时刻之一。随着内部电子元件的增加,需要仔细考虑的弱点比以往任何一个时间里都多。随着汽车原始设备制造商向全无人驾驶汽车发展,人们越来越担心自动驾驶汽车将非常容易被黑客入侵。你可能还记得几年前广为人知的白帽黑客在高速上远程杀死吉普车的努力。但可能受一定的影响的不单单是无人驾驶汽车。没有经过授权的零件问题一直是一个日益受到关注的领域,因为它们可能会引发以下事件:

  随着汽车继续拥有更高的智能性,并且越来越依赖来自无线(OTA)更新的数据,安全软件是保护汽车ECO的关键组成部分,也是确保发送到汽车和从汽车发送的数据是私有的,并且其完整性完好无损。在保护汽车外围系统方面,硬件安全仍然是关键,尤其是对于密钥管理而言。普通闪存没办法保证免受侵入性探测攻击。这在某种程度上预示着黑客可以修改闪存内容,还可以将其他颁发密钥注入闪存。此外,如果黑客能提取和克隆此密钥,这在某种程度上预示着他们能够根据需要进行任意数量的克隆。所有这些克隆都将被读取为系统的有效部分。但是,等等,还有更多:知道私钥将允许克隆人签署数据并将这一些数据发送到车辆的电子控制单元(ECU),并说服系统这一些数据是有效的!底线、安全性以及克隆预防和系统完整性都依赖于私钥的不可克隆性和不可变性。

  如果软件安全性还不够,还能做些什么来保护汽车系统?硬件安全模块 (HSM) 用于保护系统中的各种组件。但是,HSM 可能成本高昂,并且通常比独立身份验证器更大,复杂性更高。由于这些原因,HSM通常是在车内更大,更集中的系统(例如众多ECU之一)中增加安全性的绝佳选择。当在大多数情况下要加密或验证大量数据时,例如当数据被推送到云时,就像 OTA 更新一样,HSM 尤其必要。然而,为保护汽车内的较小外围设备,例如摄像头或传感器,由于尺寸和成本的原因,HSM 不是最佳选择。那么,如何在减少相关成本和尺寸的同时实现硬件安全性呢?

  图2.外围组件中的安全身份验证器与车内的车辆ECU通信,以在将关键任务数据发送到ECU之前证明该组件是OEM系统的有效部分。此序列可防止克隆和没有经过授权的仿冒品在汽车系统中运行。

  一些原始设备制造商甚至对被盗可能性较高的高价值组件实施双向身份验证。通过这种方法,如果组件从车辆中被盗并放置在另一辆汽车或系统中,外围设备中的身份验证器可以阻止该部件在此无效系统中运行。这可以有效的预防车辆部件被重新利用。

  Maxim的DS28C40提供了一个安全认证器示例,该认证器专门设计用于阻止日渐增长的汽车零部件假冒威胁。该设备提供:

  FIPS/NIST 线kb 一次性可编程存储器,用于存储用户数据、密钥和证书

  DS28C40体积小,可以嵌入任何有被克隆、更换或被盗风险的汽车外设中,如摄像头、传感器、电动汽车电池或前灯模块。它在外设中的作用是向ECU证明该组件是系统中真正的OEM认可的部件。该设备利用 ECDSA 加密来实现这一点,ECDSA 加密是一种非对称算法,它依赖于证书和公钥-私钥对来向主机 ECU 模块验证自身。非对称加密使密钥管理更易于实现。每个认证器唯一的私钥安全地存储在DS28C40中,无法从外部访问。在主机ECU端,公钥是从身份验证器读取的,但就像“公共”描述所暗示的那样,它不需要防止被发现。

  上个月,福特展示了一辆福特Fusion Hybrid无人驾驶测试车。目前,福特正与美国麻省理工学院和斯坦福大学合作研发无人驾驶有关技术。其中,麻省理工学院主要负责汽车周围的交通路况,而斯坦福大学负责研究在周围存在障碍物时,如何将车载传感器的性能发挥到极致。 换句话说,前者的研究目的是利用车载摄像头收集直接可见(line-of-sight)的交通数据,并依此对路况进行掌握和预测;后者则是致力于视野受阻挡(non-line-of-sight)情况下的路况信息收集,例如利用V2X技术。 福特Fusion测试车中除了包含目前福特量产车上已有的安全技术外,还添加了4个雷达传感器和实时3D地图。 福特与麻省理工合作:收集

  项目中两大技术板块浅析 /

  一年里,听得最多的当属无人驾驶了,当然无人驾驶并不是2017年提出来的,早在2010年10月11日工程人员研发出一款无人驾驶的汽车,并已经在加州的街道上成功试验行驶。我国对于无人驾驶的研究起步较晚,而在这一年里,百度对外公布完整的AI生态开放战略包括:前端的对话式AI系统DuerOS和无人驾驶Apollo开放平台,以及后端的百度大脑和智能云。 7月5日,李彦宏乘无人车上五环参加百度AI开发者大会。有趣的是,在行驶过程中,无人车并线时轧过实线车道线,这在我国交规中属于违章行为,并应罚200元扣2分。此外,该汽车车号为“苏E8R62E”,上路当日,这辆车属于限号行驶。随后,李彦宏表示吃到一张罚单。李彦宏说,无人驾驶的罚单已经

  一.AUTOSAR玩家 长期以来,AUTOSAR技术一直被Vector、ETAS、Elektrobit等几家外资公司垄断,近几年,普华基础软件、东软睿驰等国内公司也加入了这个阵营。 (一)AUTOSAR玩家之外国公司 01、Vector Vector成立于1988年,总部在德国斯图加特。该公司于1992年开发了世界第一款CAN总线分析工具CANalyzer,并在随后的十几年里,不断地丰富自己的产品线,如今已拥有包括分布式系统开发、嵌入式源代码、ECU测试、车辆诊断、ECU标定,测量技术等六大工具链。 Vector还是AUTOSAR组织的成员,一直热情参加AUTOSAR标准的制定。鉴于对AUTOSAR组织的突

  中间件之三:活跃玩家盘点 /

  北京时间5月23日上午消息 美国知名金融机构表示,美国汽车制造商通用汽车未来有望成为无人驾驶汽车领域的领头羊,这或将带动通用汽车公司股价迎来牛气冲天的上涨行情。 分析师Utay Michaeli认为,尽管在未来12个月里,通用汽车股价有望在现有水平上增长近一倍达到每股70美元,但他同样也觉得,随着无人驾驶汽车技术网络的普及,通用汽车股价从长久来看有望攀升至每股134美元。 Michaeli在周日的分析中写道:“我们大家都认为,通用汽车未来将依然无可争议的稳坐无人驾驶汽车领域的头把交椅。获得无人驾驶汽车领域大量的订阅,即便作为传统租赁业务的替代,都会大大增强现有低利润率部门的盈利能力,诸如汽车,甚至跨界车部门。”

  近日,在德国莱比锡开幕的国际交通论坛上,来自全球85个国家的1400名代表展开了激烈辩论。该论坛当天发布的一份最新报告称,通过评估 无人驾驶 汽车对道路安全和网络安全漏洞等问题,无人驾驶可避开90%车祸死亡的主张仍然有待检验。而不久前的4月,全球管理咨询公司麦肯锡发布了一份研究报告,估算无人驾驶技术如能实现,将提升个人安全系数,可减少90%以上的事故;由于事故减少,堵车成本和医疗开支也相应降低。这份报告是麦肯锡在调查和访问了60多位与无人驾驶相关的重要专家以及主机厂、汽车零部件供应商、科技公司和出行企业高管等之后形成的。不过,报告作者之一、麦肯锡全球董事合伙人吴听也承认,无人驾驶行业整体还处在“诞生期”,90%的数字仅

  本例中的电路使用一个简单的比较器电路做上电时间的延迟,用于汽车倒车摄像头。汽车制造商通常会用倒车灯电路为倒车观察摄像头供电。在自动档汽车中,当从驻车转到行车状态(或相反)时,档位切换要经过倒车档,此时摄像头会加上一个短暂的电源脉冲。这种突发的电压脉冲不利于摄像头中的灵敏电路,可能缩短其寿命。本例提出了一种避免这种情况的简单而廉价的方法。 图本电路为汽车的倒车摄像头产生了一个2s的供电延迟。 本电路的输入端连接到倒车灯的正极和负极端子。电路通过一只MOSFET为摄像头供电。R1与C1构成一个时间延迟元件(参考文献1)。当倒车灯亮时,它通过电阻R1为电容缓慢充电。R3与R4构成一个分压器,用于将比较器的反相端设为6V

  在自动驾驶控制管理系统的架构当中,无人驾驶车辆的感知系统和定位系统作为车辆路径规划的依据,是至关重要的两个环节。最近的两篇文章将详细的介绍无人驾驶车辆的感知系统和定位系统的基本结构、发展现状和未来发展趋势。本文将从感知系统的传感器技术讲起。 无人驾驶控制管理系统循环架构 一、传感器分类 无人驾驶车辆上所配备的传感器可分为三大类: · 自感应传感器(Self-senseing): 自感知使用本体感应传感器(Proprioceptive Sensor)来测量车辆的当前状态,包括车辆的速度,加速度,横摆和转向角。本体感应信息通常使用预先安装的测量单元来确定,例如里程表,惯性

  的重要一环:感知系统发展现状与方向 /

  人工智能对于无人驾驶概念至关重要,并且正在以惊人的速度发展。 然而,与车辆的“大脑”一样重要的是眼睛,它为AI提供信息以供其做出决策,而数据的传输与传感和处理同样重要。 这里,我们不得已提GMSL2相机和GMSL协议。e-con Systems 联合发起人兼副总裁 Maharajan Veerabahu说道:“GMSL 协议可确保这些相机和处理单元之间的数据传输稳健且可靠。” 通过与 Minus Zero 的合作,e-con Systems 展示了他们在 Zpod 方面的专业相关知识,Zpod 是印度首款全无人驾驶汽车,可扩展至 5 级自动驾驶,为其配备 GMSL2 HDR NVIDIA Jetson AGX Orin 相机和

  分立与集成(高清带目录)

  挑战 (ST)

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