自动驾驶技术发展面临网络安全挑战 随着自动驾驶和联网车辆的快速发展，网络安全已成为关键挑战。自动驾驶系统依赖传感器、AI算法和V2X通信，但存在数据泄露、系统操控等风险。主要威胁包括：ECU攻击、GPS欺骗、传感器操控等，可能导致严重事故。当前采用ISO/SAE 21434标准管理全生命周期网络安全风险，并运用AI实时检测、区块链数据保护、5G安全通信及OTA更新等技术进行防护。未来需应对量子计算

摘要：本文探讨了自动驾驶汽车中机器学习算法的安全挑战及其应对策略。文章首先指出当前汽车安全标准（如ISO 26262和ISO/PAS 21448）在应对机器学习特有的可解释性、验证和性能局限等问题上存在不足。通过系统分析机器学习与功能安全标准的五大差距（设计规范、透明度、验证、鲁棒性和监控），作者提出两类实用安全技术：1）基于不确定性估计、错误检测和分布外检测的运行时监控功能；2）通过域适应、多任

本文针对高自动化驾驶(HAD)中基于机器学习功能的安全标准空白展开研究。文章指出现有ISO 26262和SOTIF标准无法完全满足HAD需求，特别是神经网络的不透明性带来的验证挑战。作者提出"功能可靠性"概念，以行人检测为例构建了统计可靠性Rs和动态可靠性Rd的数学表达，通过精确率、召回率、IOU等指标量化功能质量。研究还探讨了传感器融合、算法优化等提高可靠性的方法。这项工作为

本文针对高自动化驾驶(HAD)中基于机器学习功能的安全标准空白展开研究。文章指出现有ISO 26262和SOTIF标准无法完全满足HAD需求，特别是神经网络的不透明性带来的验证挑战。作者提出"功能可靠性"概念，以行人检测为例构建了统计可靠性Rs和动态可靠性Rd的数学表达，通过精确率、召回率、IOU等指标量化功能质量。研究还探讨了传感器融合、算法优化等提高可靠性的方法。这项工作为

摘要：自动驾驶汽车（AV）通过感知和定位组件构建环境模型实现安全导航，但现有基于经验的自下而上设计方法难以精确制定组件级安全要求。本文提出一种仿真驱动的方法，从顶层驾驶场景推导世界模型精度要求，通过计算安全误差轮廓确定不影响安全性的最大允许误差范围。该方法支持高效误差空间探索技术，如约束误差、等价类分析和目标修剪，并可将安全轮廓转化为可追溯的组件级需求。研究为自动驾驶系统自上而下的需求分解和模块化

本文探讨了集成AI/ML加速器的功能安全半导体芯片设计，以满足软件定义汽车(SDV)的ASIL-B安全标准。研究提出了一种新型芯片架构，采用双核处理器、N模块冗余和AI驱动的故障检测机制，确保实时数据处理和预测性维护能力。芯片集成了安全启动、数据加密等网络安全功能，并支持传感器融合技术。通过严格的仿真验证，该设计在故障检测响应时间(<100ms)、OTA更新安全性(100%)和入侵检测率(9

自动驾驶行业面临安全挑战：投资下降与技术瓶颈 摘要：近年来，自动驾驶行业遭遇重大挫折，多家公司缩减或关闭业务。尽管十年间投入数十亿美元，但尚未实现商业化落地。研究指出，安全性证明不足是主要障碍，源于当前开发方法存在缺陷。本文分析了确保自动驾驶系统安全的模型方法，基于SAE J3016标准提出随自动化级别调整的安全生命周期框架。研究发现，不同级别系统需要差异化的安全论证方法，L4-L5级系统面临更复

本研究着重探讨人工智能自动驾驶汽车威胁的解决方案，并通过跨学科框架缓解方法来解决这些问题，该方法帮助社会、国家和个人为不断发展的交通技术、人工智能应用的兴起及其带来的威胁做好准备，尽管这些技术带来了革命性的益处。研究人员提出了一种跨学科方法，该方法融合了战略和弹性方法，涉及交通部门道路安全管理机构以及所有参与联盟的实体，如人工智能自动驾驶汽车制造商、交通利益相关者、立法者、安全倡导者、学术界、地方

在数据驱动虚拟测试的范围内，我们采用了符合 ISO 21448 规定的预期功能安全（SOTIF）概念的车辆系统 “风险” 概念，涉及整体系统按规定的相关安全贡献以及运行设计域内的动态环境，而非 ISO 26262 意义上的单个组件故障所产生的风险。对于不同的传感器模态，考虑不同的传感器特定特性。这种方法需要系统且协调的现实世界数据采集方法，以高度自动化的方式处理数据，提供标注、元数据，并融合来自不

在数据驱动虚拟测试的范围内，我们采用了符合 ISO 21448 规定的预期功能安全（SOTIF）概念的车辆系统 “风险” 概念，涉及整体系统按规定的相关安全贡献以及运行设计域内的动态环境，而非 ISO 26262 意义上的单个组件故障所产生的风险。对于不同的传感器模态，考虑不同的传感器特定特性。这种方法需要系统且协调的现实世界数据采集方法，以高度自动化的方式处理数据，提供标注、元数据，并融合来自不