2025年6月4日，易貿汽車產業大會同期舉辦的第七屆汽車毫米波雷達前瞻技術展示交流會上，全球領先的毫米波雷達芯片技術提供商加特蘭，以其前沿創新的技術實力和對自動駕駛安全的洞察備受矚目。加特蘭安全架構師章赟杰，就當下行業快速發展過程中暴露的網絡安全問題，以《自動駕駛安全基石-毫米波雷達網絡安全構架演變》為主題，向業內分享了最新的研究成果。

自動駕駛繁華背后的陰影，網絡安全不容忽視

隨著智能輔助駕駛技術的加速普及，自動駕駛的安全性成為業界關注的焦點。章赟杰在演講中首先引用了一起特斯拉Cybertruck電動皮卡的事故案例，該車輛在變道過程中因自動駕駛系統判斷失誤，與路側基礎設施發生碰撞。這一事故暴露出當前視覺主導型自動駕駛方案在復雜道路銜接段的場景適應性缺陷，特別是在強逆光、隧道出入口、夜間低照度等復雜場景中，攝像頭的誤檢率顯著上升。

章赟杰指出，通過引入4D毫米波雷達建模和多模態數據閉環訓練，可以大幅降低感知系統在低照度場景的漏檢率。毫米波雷達憑借其全天候工作能力（強逆光、穿透雨霧、沙塵等）及200米以上有效探測距離，已成為自動駕駛及高級輔助駕駛系統感知層不可替代的核心傳感器。加特蘭已發布Andes等單片或級聯方案，為行業提供不同類型的毫米波雷達芯片解決方案。然而，隨著針對傳感器網絡攻擊的研究深入，攝像頭、激光雷達，甚至毫米波雷達的網絡安全風險也日益加劇。

毫米波雷達網絡安全的挑戰與機遇

章赟杰在演講中詳細分析了針對ADAS傳感器的網絡攻擊路徑和潛在危害。黑客可以通過逆向工程等手段，對傳感器的協議進行分析，并利用開放的端口對內部的單元發起載荷偽造攻擊。這類攻擊不僅會導致視頻流失效或替換攻擊，還可能擴展到毫米波雷達點云數據注入、激光雷達測距信息篡改等多個方面。

章赟杰強調，根據研究，當感知系統發生數據失真或信息完整性失效時，決策算法將面臨顯著的誤判風險。即便采用多源數據融合校驗機制，系統仍需消耗額外計算資源進行異常數據濾波和多源信息交叉驗證，導致時間敏感型控制指令的生成延遲增加。在高速工況下，這類延遲將削弱安全冗余架構的有效性，從而增加事故風險。

網絡安全無小事，加特蘭的解決方案

面對毫米波雷達網絡安全的嚴峻挑戰，加特蘭基于EVITA-FULL規范構建了一個縱深防御體系。該體系通過創建獨立安全子系統、部署隔離機制、集成密鑰存儲加密、安全調試接口、信任鏈啟動引擎及抗側信道攻擊機制等措施，為雷達系統提供了全面的安全防護。

章赟杰還介紹了加特蘭在雷達通信防護架構上的創新。加特蘭采用具備固件防護、數據加密及通信報文驗證能力的專用安全芯片，依托芯片級安全能力構建防護體系。通過跨層協同的密碼學原語與安全機制，確保雷達系統在復雜車載環境中的內生安全。

滿足EVITA-FULL規范的加特蘭硬件安全模塊（HSM）架構

此外，演講中還分析了不同雷達架構，例如Smart Sensor和Satellite Sensor架構在實時數據吞吐率以及處理方式方面不同導致的系統差異和不同風險問題，并提出了相應的解決方案。但是，Satellite架構還是會增加系統運算負擔，需要在芯片選型時謹慎評估雷達SoC的能力以及CCU芯片的能力，在保障安全的同時，兼顧系統的實時性和性能需求。

在演講的結尾部分，章赟杰表示，隨著智能輔助駕駛系統向L3+規模化落地的進程加速，構建覆蓋通信身份校驗、信號級完整性校驗到數據包機密傳輸的三重防護體系勢在必行，亟需主機廠、零部件供應商、芯片供應商與安全方案供應商建立協同，共同推動中國智能輔助駕駛安全基座向縱深發展。