SDV時代的挑戰與機遇

軟體定義車輛（Software-Defined Vehicles, SDV）正將汽車產業推向一個前所未有的數位化浪潮。汽車不再僅是機械裝置，而是一個高度複雜、持續連網的移動運算平台，其核心價值與功能日益由數百萬行程式碼所驅動。然而，伴隨功能升級與連網能力增強而來的，是資安威脅的爆炸性增長和攻擊面的顯著擴大。
對於車載產品開發業者而言，網路安全已不再是開發流程的附加項，而是必須從設計之初就深植於架構中的核心要素。傳統上將功能安全（Safety）和資訊安全（Security）視為獨立或從屬的觀念，在SDV時代已不再適用。旨在解析當前SDV網路安全的主流模式、面臨的關鍵威脅，並深入探討如何運用 邊緣 AI和雲原生技術，以SOAFEE藍圖為基礎，建立具備韌性與自我防禦能力的未來車輛安全體系。我們將重點闡述OTA技術在SDV中的關鍵作用，以及如何透過技術措施確保其流程的安全性與可靠性。
SOAFEE（Scalable Open Architecture for Embedded Edge）由Arm主導，針對「軟體定義車輛」（Software-Defined Vehicle, SDV）所提出的雲原生架構標準，結合多家汽車與科技業者共同推動，旨在協助汽車產業整合嵌入式邊緣運算與服務導向架構（SOA），其建立一套可在車載邊緣平台上部署雲原生應用的標準架構，以提升安全性、可擴展性與開發效率。

軟體定義車輛的生命線：OTA 技術的價值、風險與規範要求

OTA技術是SDV實現可進化性、長期價值和即時修復能力的唯一途徑。作為連接車輛與雲端的中樞，OTA的安全性直接決定了SDV整體架構的可靠性。

1. OTA技術的本質與在SDV中的分類

1. SOTA（Software Over-The-Air）：SOTA專注於應用程式層面的軟體更新。這類更新通常用於資訊娛樂系統（IVI）介面優化、導航地圖數據、或車載應用程式的迭代。儘管SOTA的風險層級較FOTA低，但其更新頻率高，是駭客進行應用層滲透或數據竊取的常見目標。
2. FOTA（Firmware Over-The-Air）：FOTA專注於底層韌體或作業系統的更新。這類更新至關重要，影響到電子控制單元（ECU）的控制程式碼，涵蓋電池管理系統（BMS）、煞車、轉向和動力控制等安全關鍵型功能。FOTA的任何失敗或惡意利用，都可能導致嚴重的物理後果，因此其流程必須滿足最高等級的功能安全與資安標準。

2. OTA技術在SDV商業與營運上的核心價值

1. 實現功能與性能的持續進化：OTA使得汽車功能在出廠後不再固定，而是可以在整個生命週期內接收新的軟體功能、性能優化或高階駕駛輔助服務。這為車廠開啟了售後付費訂閱服務的新收入模式。
2. 大幅降低營運成本與召回風險：任何涉及軟體的錯誤或安全漏洞，在過去都需要發布成本高昂、耗時數月的產品召回。OTA使得車廠能夠在數小時或數天內，遠端修復數百萬輛車上的軟體問題，大幅降低了維護成本和召回風險。
3. 即時應對資安威脅的閉環：當發現新的零日漏洞或車隊遭受攻擊時，OTA是車廠最快速、最高效地部署安全修補程式、更新防禦規則、並實現全車隊資安強化的唯一手段。它是車輛安全營運中心（VSOC）事件回應機制中的核心執行器。

3. OTA流程的安全挑戰與技術規範

1. 傳輸安全與數位簽章驗證：

1. 端到端加密：所有更新數據在車輛與OTA伺服器之間必須透過強加密協議（TLS）傳輸，防止中間人攻擊（Man-in-the-Middle）竊聽或竄改數據。
2. 多重數位簽章：更新包必須由多個獨立金鑰（例如OEM金鑰和Tier-1供應商金鑰）進行簽署，並在車輛端進行嚴格驗證，以確保其完整性和真實性。
3. Uptane框架：建議採用專為汽車OTA設計的Uptane安全框架，提供雙重金鑰系統和多個儲存庫，增強對金鑰洩露和伺服器妥協的韌性。

2. 安裝可靠性與原子更新：

1. A/B雙分區機制：這是確保FOTA可靠性的關鍵技術。它允許軟體在不影響當前運行分區（A）的情況下，在閒置分區（B）中安裝。一旦新分區驗證失敗、安裝中斷或遇到電源失效，系統能夠立即回溯到上一個穩定的(A)分區。
2. 差分與增量更新：為減少網路頻寬和傳輸時間，應採用差分更新技術，只傳輸新舊版本之間改變的部分程式碼。

3. 車輛診斷埠的防護：即使有了OTA，車輛的實體診斷埠（如OBD-II埠）仍是重要的潛在攻擊點。開發業者必須確保對診斷埠的存取實施嚴格的身份驗證和加密協議，僅授權給經過認證的工具和人員。

網路安全架構轉型：SOAFEE藍圖與雲邊協同策略

SDV時代的資安挑戰要求車輛網路安全模式從依賴雲端的事後分析，轉向車載的即時、主動防禦。SOAFEE藍圖為實現這種雲端與邊緣協同防禦提供了開放且標準化的架構基礎。

1. 雲端中心模式的瓶頸與混合模式的必然性

1. 雲端中心模式的固有瓶頸：

1. 網路延遲與即時性問題：駭客對車輛內部網路的實時操縱可以在幾毫秒內造成物理性後果。完全依賴將數據上傳至雲端、等待分析和決策的流程，延遲過高，無法有效阻止即時的邊緣威脅。
2. 高昂的數據傳輸成本：SDV持續產生海量遙測數據。將所有原始數據傳輸到雲端進行儲存和處理，會帶來難以承受的雲端傳輸和運算成本。

2. 雲端與邊緣協同的混合安全模式：業界正轉向一種混合模式，將智慧型防禦能力從雲端下放至車輛邊緣。

1. 雲端VSOC的戰略定位：專注於威脅情報匯總、AI模型訓練、大數據深度分析和OTA軟體發布等戰略性、非即時性的任務。
2. 車載邊緣的安全定位：利用車載高性能運算單元，部署輕量級的AI偵測模型，實現即時、本地的威脅偵測和初步緩解。邊緣只將經篩選、具有高情報價值的安全事件日誌上傳到雲端，實現成本優化。

2. SOAFEE藍圖作為邊緣韌性架構的基礎

1. SOAFEE的核心技術組成：

1. Hypervisor與安全隔離：SOAFEE架構建立在符合汽車功能安全標準（如 ISO 26262）的Hypervisor之上。這個底層隔離層負責將不同安全等級的功能（例如ADAS與IVI）劃分成相互隔離的虛擬機器（VM），是防止虛擬化突破 的關鍵。
2. 容器化與編排：引入雲原生技術，允許將車載功能打包成標準化容器，並使用開源編排工具進行部署和管理。這極大提高了軟體開發、測試和部署的效率，同時確保了軟體運行環境的一致性。
3. 硬體加速與優化：利用Arm處理器架構和Kleidi等優化函式庫，確保複雜的邊緣AI推理能夠在標準車載硬體上高效運行，為即時偵測提供了運算基礎。

2. SOAFEE賦能的DevSecOps流程：SOAFEE提供了從雲端到邊緣的安全開發閉環。

1. 虛擬平台測試：開發者使用SOAFEE提供的硬體和軟體的「數位分身」在雲端進行模擬。這允許在實際晶片生產前，對隔離層、韌體和應用程式進行大規模的模糊測試和滲透測試，實現安全測試前置。
2. CI/CD自動化：將靜態應用程式安全測試（SAST）、動態應用程式安全測試（DAST）工具，完全整合到CI/CD管線中，確保資安測試與功能開發同步進行，實現真正的安全設計（Secure-by-Design）。

邊緣智慧防禦：車載 AI 偵測模型的核心應用

邊緣AI偵測模型是SDV實現即時、自主防禦的核心技術。這些模型必須具備輕量高效和高可靠性，並在SOAFEE架構的隔離環境下運行。

1. 內部網路異常偵測模型（In-Vehicle Network Anomaly Detection）

1. CAN Bus行為基線模型：這些模型透過機器學習建立車輛在各種運行狀態下CAN訊息的「正常基線」，包括每個ECU發送訊息的頻率、時序和數據範圍。

1. 即時異常標記：一旦檢測到任何與該基線有顯著偏差的行為——例如一個 ECU突然以極高頻率發送訊息（洪水攻擊），或發送了一個具有控制關鍵功能（如煞車）的偽造訊息——模型會立即標記為異常。
2. 優勢：具備即時性和對零日攻擊的泛化能力，因為它不依賴已知的攻擊特徵。

2. ECU行為指紋模型：這些模型監控單個ECU的運行狀態，包括其CPU負載、記憶體使用率、系統呼叫（Syscall）的模式。

1. 行為模式分析：攻擊者若嘗試利用韌體漏洞來取得ECU控制權，通常會導致資源使用模式或程式執行流程發生可測量的、可預測的變化。
2. 本地緩解：AI模型可將這些變化視為「惡意行為指紋」，並在程式碼被完全破壞前發出警報或觸發本地隔離。

2. 應用層與座艙安全模型（Application & Cockpit Security Models）

1. GenAI守護者模型（AI Guardian）：專門針對整合了大型語言模型（LLM）的智慧座艙。

1. 防提示注入：由於LLM容易受到提示注入（Prompt Injection）攻擊，AI守護者模型作為前置過濾器，在數據進入LLM前對語音或文字輸入進行實時分析，識別並阻止惡意隱藏指令。
2. 防數據洩露：監控LLM的輸出，防止其在回應中洩露系統內部資訊或敏感的車輛數據。

2. 應用程式行為監控模型：在Android Automotive OS（AAOS）等開放平台上，這類模型會持續分析第三方應用程式的網路流量、API呼叫和系統權限使用情況。它們旨在識別那些行為與其聲稱功能不符、嘗試過度存取用戶數據、或試圖建立惡意遠端連線的風險應用程式。

3. SOAFEE支援的模型部署與韌性：

1. 安全部署：模型被打包為容器，透過安全的OTA管道部署到車輛的邊緣運算單元。Hypervisor確保AI模型的運行環境與安全關鍵型功能嚴格隔離，防止模型本身的錯誤影響駕駛安全。
2. 雲端-邊緣閉環：邊緣AI偵測到的數據（經篩選後）傳回雲端VSOC，用於訓練更強大、更精確的下一代AI偵測模型，形成持續學習和防禦升級的閉環。

SDV時代的五大關鍵資安威脅與技術措施細節

SDV的特性導致其資安威脅與傳統汽車有本質上的區別。車載產品開發業者必須針對以下五大威脅實施多層次的縱深防禦。

1. 軟體供應鏈攻擊（Software Supply Chain Attacks）與緩解

1. 威脅詳述：駭客透過在供應鏈的上游（如第三方函式庫、建構伺服器）植入惡意程式碼，將風險轉嫁給下游的車廠。由於程式碼經過正規簽署，傳統的病毒掃描難以識別。
2. 技術緩解措施細節：

1. 實施SBOM與持續監測：建立精確的軟體物料清單（SBOM），並與全球漏洞資料庫（如CVE）連結，自動化監測SBOM中所有元件的已知漏洞。
2. 多方簽署與驗證：軟體包必須由至少兩個獨立的實體進行簽署，並在車輛端進行多重驗證。任何一方簽署失敗或驗證不通過，更新即被拒絕。
3. Artifacts掃描與沙箱：在CI/CD管線中，對所有軟體工件（Artifacts）進行靜態/動態分析，並在隔離的沙箱環境中運行，模擬其行為，以偵測隱藏的惡意行為。

2. 虛擬化突破與隔離失效（Virtualization Breakout and Isolation Failure）緩解

1. 威脅詳述：利用低安全網域（IVI）中的漏洞，突破Hypervisor的虛擬邊界，存取或控制高安全網域（如 ADAS），這是SDV時代最直接的物理劫持風險。
2. 技術緩解措施細節：

1. 微核心與功能安全 Hypervisor：採用設計極簡、並通過最高安全等級ASIL-D認證的微核心（Microkernel）Hypervisor，以最大限度地減少其攻擊面。
2. 硬體級隔離與 IOMMU：利用硬體的IOMMU（Input/Output Memory Management Unit）功能，確保每個VM只能存取其獲授權的物理I/O設備，防止未經授權的設備存取或DMA攻擊。
3. 邊緣AI監控：部署ECU行為指紋模型實時監測虛擬機之間的通訊和資源存取。任何跨越隔離邊界的異常資料流或系統呼叫模式，都應立即觸發 Hypervisor的隔離動作。

3. 車載網路與感測器欺騙（In-Vehicle Network and Sensor Spoofing）緩解

1. 威脅詳述：攻擊者一旦進入CAN Bus或車載乙太網，即可發送偽造的控制訊息。對於自動駕駛，感測器欺騙可能導致系統在錯誤的時間煞車或加速。
2. 技術緩解措施細節：

1. 安全車載通訊（SecOC）實施：嚴格應用SecOC標準對CAN Bus和汽車乙太網的關鍵訊息進行加密、認證和計數器保護，確保訊息的真實性（來自合法 ECU）和新鮮度（非重放攻擊）。
2. 縱深防禦，網路區隔：根據功能安全等級將車載網路劃分為多個安全域，並使用防火牆、安全閘道（Secure Gateway）在域之間實施嚴格的存取控制。高安全域（如ADAS）應與低安全域（如IVI）物理或虛擬隔離。
3. 數據融合與一致性檢查：在ADAS/AD系統中，透過算法交叉比對來自不同類型感測器（例如雷達、攝影機、高精地圖）的數據。當感測器數據發生不一致時，系統應假設數據被欺騙，並立即進入預設的最小風險緩解狀態。

4. 惡意應用程式與AI濫用（Malicious Apps and Generative AI Abuse）緩解

1. 威脅詳述：開放式座艙應用商店帶來了惡意軟體風險，而GenAI則引入了新的 提示注入攻擊向量，可能誘導AI進行不安全的系統操作或洩露隱私。
2. 技術緩解措施細節：

1. 嚴格的應用程式沙箱機制：應用程式必須運行在極端受限的沙箱環境中。利用作業系統級別的安全機制，例如SELinux/AppArmor，對其網路存取、檔案系統和系統呼叫進行精細控制。
2. 安全API閘道：所有應用程式對車輛底層功能的存取必須透過統一的安全API閘道。實施嚴格的速率限制、參數驗證，並基於OAuth/Token機制進行鑑權。
3. AI輸入/輸出過濾：部署GenAI守護者模型作為緩解層。在接收到用戶提示後，該模型會檢查提示中是否存在惡意的意圖或試圖突破LLM防護欄的隱藏指令。同時，監測LLM的回應，防止不當輸出。

5. 雲端基礎設施依賴風險（Cloud Infrastructure Dependency Risk）緩解

1. 威脅詳述：雲端故障或攻擊導致SDV的功能降級。此外，雲端伺服器上儲存的大量用戶數據、車隊數據和安全金鑰，是駭客的高價值攻擊目標。
2. 技術緩解措施細節：

1. 設計斷線容錯（Design for Disconnected Operation）：確保車輛的安全關鍵功能（如緊急煞車、基本轉向）在完全失去雲端連線時，仍能獨立運行，並進入最小風險狀態。
2. 數據分散與最小化：在雲端儲存的用戶數據必須 去識別化，並根據數據的敏感程度採用不同的加密和存取策略。遵循數據最小化原則，只儲存營運必需的數據。
3. 雲端資安基準（Cloud Security Posture Management, CSPM）：持續監測和強化雲端供應商的安全配置，確保對API存取和數據庫的存取實施最強大的身份與存取管理（IAM）策略和多因素驗證（MFA）。

SOAFEE 框架下的SDV轉型、安全與功能要求指南

假設一個以設計開發觸控IC的車載產品開發商，計畫導入SOAFEE（Scalable Open Architecture for Embedded Edge）技術框架，目標是確保公司的產品能在軟體定義車輛（SDV）架構中具備可擴展性、安全性與雲邊協同能力。以下是應用SOAFEE的核心規則與注意事項，可以協助公司在設計階段即納入關鍵安全與功能要求之參考：

1. 架構整合與設計原則

1. 模組化與容器化支援確保觸控IC驅動與應用層軟體可封裝為容器（如 OCI-compliant containers），便於在SOAFEE支援的車載平台上部署與更新。驅動層應支援與Linux-based RTOS或Hypervisor虛擬機整合。
2. 支援虛擬化與隔離運行SOAFEE架構強調功能安全與資訊安全的隔離。公司的觸控IC應支援透過虛擬機（VM）或容器在IVI安全域中運行，並避免與ADAS、動力控制等高安全域共用資源。
3. OTA更新相容性驅動與韌體需支援OTA（Over-The-Air）更新機制，並符合ISO 24089與Uptane框架要求，包括數位簽章驗證、A/B分區與回滾機制，確保觸控功能更新不中斷、不失效。

2. 安全與功能安全注意事項

1. 功能安全設計（ISO 26262）若觸控IC涉及駕駛操作（如中控、導航、ADAS介面），需評估其ASIL等級，並導入對應的故障診斷、冗餘設計與安全監控機制。
2. 資安防護（ISO/SAE 21434）觸控IC應具備基本的資安防護能力，如韌體驗證、通訊加密、診斷埠存取控制，並支援SBOM（軟體物料清單）生成與漏洞追蹤。
3. 邊緣AI協同若觸控IC支援手勢辨識或生物特徵輸入，建議與 SOAFEE架構中的邊緣AI模組協作，實現本地即時辨識與異常行為偵測，提升使用者安全。

3. 開發與測試建議

1. 導入SOAFEE DevKit或虛擬平台進行模擬測試，驗證觸控IC驅動在容器與虛擬機中的相容性。
2. 將SAST/DAST工具整合至CI/CD流程，確保每次驅動更新皆通過安全測試。
3. 提供完整的API文件與安全配置建議，協助整車廠商將觸控IC整合至 SOAFEE 架構中。

不同領域的產品開發商，可以參考觸控IC的方式，應用SOAFEE在公司產品開發作業。

SDV的韌性安全未來

軟體定義車輛的發展趨勢不可逆轉，這要求車載產品開發業者必須將網路安全提升到與功能安全同等重要的核心地位。通過整合SOAFEE藍圖，我們能夠高效地實施雲端與邊緣協同防禦戰略，利用AI偵測模型實現即時自主防禦，並透過安全OTA管道實現快速修復和持續進化。只有將安全設計融入軟體生命週期每一個環節的體系，才能確保SDV在提供顛覆性創新的同時，為全球用戶提供一個真正安全可靠的駕乘環境。