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引用论文
. K$ E( i2 l% x5 G7 `- @Chuanlin He, Xing Xu, Haobin Jiang, Jiachen Jiang, Cong Liang, Te Chen, A review of cyber-physical security for intelligent connected vehicles, Chinese Journal of Mechanical Engineering, 100178, https://doi.org/10.1016/j.cjme.2026.100178.! y' A4 u+ P: ~% k+ H% a
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关于文章
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研究背景及目的
: f+ s# a* t0 q智能网联汽车（ICV）融合了感知、通信、控制与计算等先进技术，是实现车路云协同与智能交通的重要载体。然而，其开放的网络架构与高度耦合的物理系统使其面临严重的网络安全威胁，如虚假数据注入（FDI）、拒绝服务（DoS）及欺骗攻击等，可能导致轨迹偏离、系统失稳乃至功能瘫痪。为此，本文系统综述了智能网联汽车网络物理安全（Cyber-Physical Security, CPS）领域的最新研究进展，旨在从漏洞分析、风险评估、攻击检测与安全控制四个方面建立系统化的技术框架，为智能网联汽车的安全设计与防护策略提供参考。 V) A3 p% j" d# c7 m% V* `2 ~
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试验方法, }+ `7 r/ u( H" t( |0 [
本文采用系统综述与比较分析的方法，对国内外近五年来在智能网联汽车网络物理安全领域的重要研究进行分类归纳。首先，从漏洞分析与风险评估角度，综述了基于系统论（STPA）、贝叶斯网络与模糊失效分析（FMEA）等方法的典型框架，总结了CAN总线、V2X通信及电动化动力系统的主要攻击面与潜在后果。其次，归纳了攻击检测技术体系，包括基于车辆动力学模型的物理特征检测、基于机器学习与深度学习的智能检测、以及基于系统/网络行为的异常检测方法，分析了其适用场景与优势。最后，系统总结了安全控制策略，涵盖基于状态与攻击估计、鲁棒预测控制及机器学习融合控制三大类思路，探讨其在路径跟踪、协同编队与能源管理等典型应用中的安全增强机制。5 ]4 R1 G+ \* v, [ T& H8 R: i! k
研究方法以“模型—算法—验证”三层逻辑梳理现有成果，强调从理论建模到系统验证的完整闭环。8 m/ Z L& L, B8 u) f) p3 k
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' G& P" D1 d" w/ Q( F% o5 [结果
/ m7 R; d; }5 ^& ~2 t( Y综述结果表明，智能网联汽车的网络物理安全研究已形成较为完整的技术体系：
: d1 R/ f O5 A y/ e0 M（1）漏洞与风险评估方向，逐步从单一部件的静态分析发展为面向整车与车路云系统的动态风险建模，评估方法正朝着智能化与自动化方向演进；6 m# H( a) N4 @5 y, n. A
（2）攻击检测方向，基于动力学模型的物理特征检测具备较高可解释性，数据驱动检测方法在未知攻击识别方面表现突出，而融合多源数据的协同检测成为发展趋势；
( |; q8 }) b v. ^+ q+ P7 f7 K（3）安全控制方向，传统的观测器与鲁棒控制方法逐步与深度学习、自适应控制等智能算法融合，实现了从单车防御到车队协同防御的扩展；) c4 @ [$ [2 s7 w9 w
（4）跨域集成趋势明显，未来研究正从单一车辆内部安全，迈向云—边—端协同安全与多层防御体系的构建。总体而言，该领域正由“单点防御”向“体系化安全”转变，研究重点逐步聚焦于跨层融合与自适应韧性控制。
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结论- n$ @/ [) S+ C6 G. C
本文全面回顾了智能网联汽车在漏洞评估、攻击检测与安全控制等方面的研究进展，揭示了网络物理安全的核心问题与技术路径。结果显示，融合物理机理与智能算法的跨层防护体系是未来发展的关键方向。未来研究可重点关注轻量化检测算法、跨域信息融合机制及基于人工智能的大规模安全验证体系，为智能网联汽车的产业化与法规制定提供理论与技术支撑。0 [" z! F3 d8 f. \* _
关于作者9 A/ _" q( m- U- t8 G8 T
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作者介绍
) \/ o. [% }+ d# P: g% m4 S徐兴，教授、博士生导师，江苏省“六大人才高峰”高层次人才、江苏省“333工程”中青年学术技术带头人、江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师。长期从事车辆动力学建模与控制、智能底盘系统优化及智能网联汽车控制等领域研究，主持国家及省部级科研项目10余项，发表高水平论文80余篇，申请专利60余项。近年来带领团队在线控底盘集成控制、云控车辆安全防护与智能驾驶控制等方向取得系列创新成果。
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7 T+ M4 B" Y1 Y& h8 e团队研究方向
1 A7 E: n6 d$ p, M团队的研究方向主要聚焦于智能电动汽车与智能网联汽车的关键技术，涵盖车辆动力学控制、智能决策规划、网络物理安全与车辆热管理等领域。具体包括：车辆动力学控制方面，重点研究转向、制动、悬架及底盘集成控制的多执行器协同优化与稳定性提升；智能车辆轨迹规划方面，针对复杂环境和模型不确定性，开展基于模型预测控制、强化学习和模糊控制的智能轨迹规划与控制方法研究；智能网联汽车网络物理安全控制方面，面向车路云协同系统的网络攻击与信息篡改问题，构建融合物理层与通信层的安全检测与抗攻击控制体系；车辆热管理方面，围绕电驱系统及整车热安全，研究多能源耦合条件下的热管理与能效优化策略。团队致力于形成集理论研究、仿真分析与实车验证于一体的综合创新体系，为智能网联汽车的安全、高效与智能化发展提供技术支撑。6 Z5 F& e' T* V6 k- K0 Q# q
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近两年团队发表文章! y/ N7 q" y7 t/ X `# }3 e
（1）He, Chuanlin, et al. "Resilient Control of Trajectory Tracking for Cloud-based Intelligent Connected Vehicle under DoS Attacks." IEEE Transactions on Automation SCIence and Engineering (2025)./ c/ F$ g4 v8 R# O* I5 n
（2）He Chuanlin, Xu Xing, et al. Cyber-attack detection for lateral control system of cloud-based intelligent connected vehicle based on BiLSTM-Attention network, Measurement, 2025, 247, 116740.
9 A2 I- i; ~# i( ]8 v（3）Chen Xiao, Xu Xing, et al. Multi-objective topology optimization design of silicon carbide metal oxide semiconductor field effect transistors power module liquid-cooled heatsink for electric vehicles, Applied Thermal Engineering, 2024, 254, 123861.
" i q& l( W( {* d% U7 K（4）Jiang Zhenchuan, Xu Xing, Zhang Hao, et al. Wheel slip ratio control considering time delay characteristic for electro-mechanical braking system, Proc IMechE Part D: J Automobile Engineering, 2024.* I6 j2 p' Q" m7 k5 J% I
（5）Xu Xing, Wu ZhongwEI, Su Pengwei, et al. Fault detection and fault-tolerant control of dual-motor autonomous steering system, Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2024,46(15):2984-2995.
" L! P- [' g; S( J, T责任编辑：杜蔚杰
' P) S* k- u/ {; j M' B责任校对：向映姣5 u4 X: d; M1 Q0 a; ]3 ?2 i. J
' |; ~9 X; U- k9 X0 S' u( C审 核：张 彤3 S8 }: n: f' B8 J
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发表于 2026-7-12 14:21:27