TARA是什么？为何成为汽车网络安全的核心工具？

引言

随着智能网联汽车的快速发展，车辆已从单纯的机械工具演变为承载复杂软件系统的移动智能终端。到2030年，全球95%的汽车将具备联网功能。然而，这一趋势也使得黑客攻击、数据泄露、系统劫持等网络安全威胁日益加剧。在此背景下，**威胁分析与风险评估（TARA）**作为一项系统性方法论，迅速崛起为汽车网络安全的核心工具。本文将从概念解析、技术框架、行业应用、挑战与趋势等维度，深入探讨TARA的核心价值与重要性。

TARA的定义与起源

TARA（Threat Analysis and Risk Assessment）即威胁分析和风险评估，是汽车行业应对网络安全挑战的系统性方法论。其核心目标是通过识别、分析车辆生命周期中的潜在威胁，评估攻击可行性与危害程度，最终为风险处置提供科学依据。

概念内涵

TARA包含三大核心模块：

1. 资产识别：明确车辆中的关键电子控制系统（ECU）、通讯模块、数据接口等数字资产，并界定其需保护的网络安全属性（如机密性、完整性、可用性）。
2. 威胁建模：基于STRIDE模型（仿冒、篡改、抵赖、信息泄露、拒绝服务、提权）识别潜在威胁场景，例如通过蓝牙模块渗透车载信息娱乐系统。
3. 风险评估：结合攻击路径复杂性和潜在损失（人身安全、财产损失、品牌声誉等），量化风险等级，指导修复优先级。

发展阶段

TARA最初源自传统IT安全领域，但在汽车行业的适配经历了关键演进：

• 2015年前：仅用于功能安全验证，侧重于硬件故障风险。
• 2016-2020年：随着UNECE WP.29法规出台，TARA开始整合网络安全视角，覆盖车联网与OTA更新场景。
• 2021年后：以ISO/SAE 21434标准为标志，TARA实现全生命周期覆盖，从设计、开发到运营阶段均需动态实施。

TARA的技术框架与实施流程

一套完整的TARA分析包含七个步骤，形成闭环风险管理体系。

资产识别与损害场景构建

通过逆向工程、系统架构分析等手段识别核心资产。例如：

• 动力域控制器：若被篡改可能导致刹车失灵；
• OTA升级通道：遭入侵可能引发恶意软件传播；
• 用户数据存储模块：数据泄露或违反隐私法规。
  每个资产需关联具体损害场景，如“黑客通过远程诊断接口禁用安全气囊控制系统导致碰撞伤害”。

影响评级（Impact Rating）

采用多维度评分模型，典型指标包括：

威胁场景识别与攻击路径分析

结合STRIDE模型与攻击树（Attack Tree）方法，拆解威胁实现路径：

案例：针对车载信息娱乐系统的远程攻击可能路径为：

1. 利用蓝牙协议漏洞建立非法连接（仿冒）；
2. 通过未授权API提权访问CAN总线（提权）；
3. 向电子转向控制器发送恶意指令（篡改）。

攻击可行性评级（Attack Feasibility）

参考SAE J3061标准，从技术复杂度、工具获取难度、时间成本等维度评估攻击可能性。例如：

• 高可行性：利用公开漏洞脚本攻击未加密的Wi-Fi模块；
• 低可行性：需物理接触ECU并破解AES-256加密的固件。

风险矩阵与处置决策

通过风险矩阵（Impact × Feasibility）确定最终风险等级，常见处置策略包括：

• 风险规避：禁用高风险功能（如关闭非必要远程诊断端口）；
• 风险转移：通过保险或第三方安全服务分担责任；
• 风险缓解：部署入侵检测系统（IDS）或强化身份认证机制。

TARA成为核心工具的四大动因

TARA被广泛采纳为汽车网络安全基石，源于其对行业痛点的针对性解决能力。

1. 法规合规刚需

ISO/SAE 21434标准要求车企建立覆盖全生命周期的网络安全管理体系，而TARA是该体系落地的关键工具。例如，标准第8章明确要求通过TARA识别高风险项并制定缓解计划，否则无法通过欧盟R155型式认证。

2. 应对复杂攻击面的必然选择

现代汽车包含超过1.5亿行代码，涉及300+ECU与50+外部接口。传统“渗透测试+补丁修复”模式难以应对动态风险，而TARA提供体系化分析框架。例如：

• 福特C-V2X系统：应用TARA评估车路协同通信中的中间人攻击（MitM）风险，最终选择基于国密算法的双向认证方案。
• 特斯拉OTA更新：通过TARA确认加密签名校验与回滚机制的必要性，避免类似2017年Joule Framework漏洞重现。

3. 经济效益与资源优化

据波士顿咨询研究，早期实施TARA可降低60%以上漏洞修复成本。例如：

• 开发阶段：在电子电气架构设计时识别CAN总线暴露风险，优化拓扑隔离方案，避免后期硬件变更；
• 运营阶段：对用户投诉的异常刹车事件进行TARA分析，及时定位某型号网关的DDoS攻击向量，减少召回损失。

4. 支撑创新技术安全落地

面对自动驾驶、车云一体化的趋势，TARA成为技术创新的护航者：

• L4级Robotaxi：针对传感器融合系统的数据污染攻击（Data Poisoning），TARA帮助制定多模态交叉验证策略；
• V2X扩展应用：在紧急车辆优先通行（EVP）场景下，评估虚假信号注入风险，确保消息真实性。

TARA的行业实践与挑战

1. 典型应用场景

1. 新车型开发：某德系车企在下一代平台设计中，通过TARA发现以太网域控制器可能遭受的供应链预植恶意代码威胁，最终增设硬件信任根（HSM）。
2. 漏洞响应：针对Black Hat公开的某ADAS摄像头漏洞，厂商快速启动TARA流程，确认攻击需同时破解 TLS 1.3与物理接触镜头模块，风险评级为“中等”，决策提供OTA补丁而非召回。
3. 供应商管理：根据TARA结果将Tier-2芯片厂商的固件签名密钥管理纳入审计条款，降低供应链攻击风险。

2. 现存挑战

尽管价值显著，TARA实施仍面临多重挑战：

1. 动态威胁更新滞后：新型攻击技术（如对抗性机器学习攻击）未被纳入现有模型；
2. 跨学科协作瓶颈：安全工程师与整车架构师的沟通成本较高；
3. 量化精度不足：攻击可行性评分依赖专家经验，缺乏统一基准。

3. 发展趋势

未来TARA技术将呈现以下演进方向：

• 自动化工具集成：结合AI生成攻击路径（如CVE-2024-1234的潜在利用方式）；
• 多标准融合：与ISO 26262功能安全分析联动，实现Security & Safety协同；
• 实时动态评估：在车云协同架构下，通过边缘计算实时更新风险评估结果。

结语

TARA不仅是方法论，更是智能汽车时代的“数字安全带”。它通过科学的风险量化机制，在创新与安全之间构建动态平衡。随着汽车从“出行工具”向“智能空间”转型，TARA将持续迭代，为自动驾驶、车路协同、智慧交通等新兴领域提供底层安全支撑。车企、供应商与监管机构需携手推动TARA的标准化、工具化落地，共同筑牢汽车数字世界的安全防线。