By Gregor Knappik (Senior Cybersecurity Solution Architect) and Ling Cheng (Senior Product Marketing Manager)
根據 Gartner® 發布的《連網車市場預測：機會聚焦》報告：「到 2032 年，具備嵌入式遠端通訊控制單元（TCU）的車輛產量將從 2024 年的 4.85 億輛增長至 8.52 億輛。」* 然而，我們的威脅情報監測顯示，車輛網路安全威脅已在短短四年間激增了 600%。隨著越來越多的連網車輛上路，要診斷的問題變得更加複雜，並且帶來了嚴重的安全風險。目前過度依賴雲端的偵測與回應方式進一步加劇了這些問題，帶來下面的三個重大挑戰：
- 傳輸成本不斷上升：目前的車輛網路安全多依賴將大量資料上傳到車輛安全營運中心（VSOC），隨著車隊規模擴大，成本會大幅增加。當數百萬輛車傳輸數據以進行分析，光是雲端傳輸費用每月就高達 210 萬美元，造成巨大的財務壓力。如何減少將不必要的安全事件傳輸至 VSOC已成為當務之急。
- 難以區分網路攻擊或是系統故障：隨著車輛加入更多的軟體應用，傳統以硬體為核心的汽車產業在故障排除上變得愈發困難。汽車製造商（OEM）與供應商經常難以分辨網路攻擊還是系統異常。例如，如果車前燈在夜間突然失效，製造商可能只關注機械問題，而忽略了網路攻擊的可能性，導致延遲解決並危及駕駛的安全。
- 網路威脅應變延遲：軟體定義車輛（SDV）雖然能夠持續更新功能，但頻繁的功能變更也導致 VSOC 必須承擔不斷調整異常偵測機制，增加了人力的依賴。此外，當車輛連線受阻時，數據無法即時傳輸，這樣的延遲可能導致攻擊未被及時發現，進一步加劇風險，危害車隊與駕駛安全。
車輛其實可以不必完全依賴遠端團隊來確保安全
隨著汽車產業朝向 AI 驅動的軟體定義車輛發展，一個關鍵問題浮現：有什麼創新方法可以解決上述挑戰？
這個願景是讓車輛能夠獨立處理較簡單的問題，將資料數據傳輸分享到雲端 VSOC 團隊之前，能先把這些資料精煉完善與整合。透過 Edge AI（邊緣人工智慧），車輛將具備學習、辨識威脅，甚至在必要時自主防禦的能力。換句話說，每輛車都配備了一個入門級的 VSOC基本功能，並且無縫整合到車輛架構之中。
透過在邊緣設備嵌入威脅偵測功能，車輛能夠關聯來自多個電子控制單元（ECU）的遙測數據與安全事件，例如入侵偵測系統（IDS）標記出數據或是事件的異常狀態。這種整合能將零散的數據資訊轉化為情境話、有脈絡的攻擊路徑，並在邊緣端利用高速運算資源（如 CPU、NPU 或 GPU）處理。接著，這些具備上下文的情報將與實際案例及威脅情報進行交叉比對，使車輛能夠在可疑惡意行為升級之前偵測到它。
圖 1. 邊緣 AI 將 VSOC 能力帶入車輛，直接在車內實現就地威脅偵測與回應。
以Edge AI 偵測有什麼好處？
在車輛中內建智慧功能，它們將不再只是「連網」，而是變得更具彈性與適應性的車子。Edge AI 偵測的主要優勢包括：
- 降低車輛運行成本：透過最大限度地減少對雲端的依賴，Edge AI 可降低成本，並確保數據資料留存在車內且保持安全。此外，資料傳輸的減少可提升 VSOC 的運作效率，將低營運成本。
- 減少車輛停機時間：Edge AI 可直接在車內分析數據，辨識網路威脅的同時，也能偵測潛在的系統或是 ECU 異常，甚至駕駛人的異常行為。這個功能有助於支援預測性維護，降低停機時間，和提高車輛可靠性。
- 降低整合與維護成本：傳統分散式網路安全策略通常需針對各種硬體與軟體系統、和一些要求進行高度客製化。開發的功能越多，驗證需求就越高。Edge AI 透過將網路安全功能集中在支援邊緣AI 的 ECU以簡化整合過程，將低了對其他 ECU 的實作需求。
圖 2. 邊緣 AI 透過將網路安全功能集中，得以降低整合與維護成本。
- 提升 VSOC 團隊效率：借助 Edge AI就僅傳送關鍵偵測結果至 VSOC 團隊，避免 VSOC 被各式零散且無法採取行動的數據資料淹沒。這種簡化的方法可讓 VSOC 團隊專注於需要優先處理的重要威脅，確保獲得的可操作的情報，以更快、更有效的回應來處理問題。
這些優勢正是 VicOne 開發 xCarbon Edge AI（專利申請中）技術的核心動機。順應邊緣運算的發展趨勢，xCarbon Edge AI 為生產 20 年以上的車輛、卡車及巴士等提供卓越的後裝安全優勢。這項創新技術使車輛不僅能應對威脅，還能積極防禦，徹底改變我們對汽車網路安全的思維。
*Gartner，《連網車市場預測：機會聚焦》，Jonathan Davenport，2024 年 10 月 18 日。（僅限 Gartner 訂閱者）GARTNER 是 Gartner, Inc. 及相關企業在美國與全球的註冊商標與服務標誌，經授權得在此使用。版權所有。
