網路安全正成為自動駕駛汽車系統發展的基本問題，因為攻擊可能對自動駕駛電動車產生嚴重後果，並可能危及人類生命。軟體攻擊會影響數據驅動的決策，這些決策會對電動車的自主性產生負面影響，並損害自動駕駛汽車的優勢。
隨著邊緣運算、5G和高性能處理單元等技術的集成，自動駕駛汽車最近取得了許多進展。在自動駕駛電動車中，邊緣運算有助於處理邊緣的大量數據，以減少延遲並幫助車輛即時做出數據驅動的決策。部署在車輛中的邊緣感測器資源稀缺，但需要較高的運算能力來處理數據。這些數據隨後被遷移到邊緣資料中心和雲端，以提供車聯網通訊和服務。這些通訊和服務作為未來智慧交通系統的潛在元素，引起了人們的極大興趣。
車聯網促進了車輛互充技術、基礎設施、行人和網路之間的通訊和互動。但這些先進的通訊系統為網路攻擊帶來了更大的攻擊面積，並破壞了現有的生態系統，這可能導致嚴重的後果。
（車聯網通訊系統）
在整個自動駕駛生態系統中，車聯網通信負責邊緣資料在交通系統各部分之間的傳輸，需要這些邊緣感測器與其他基礎設施之間有多個通訊通道。這些多重通訊管道使車輛容易受到網路攻擊，不僅會對車輛產生嚴重影響，還會對其他連網設備產生嚴重影響。連接設備數量的增加可以使這些網路攻擊變得不可預測且更加頻繁。
可以使用許多不同的入口點來滲透車輛架構，包括車輛資料庫、遠端通訊技術和車輛零件。近年來，研究人員將注意力集中在車輛自組織網路上，它使用基於IEEE802.11p標準的專用短距離通訊技術在車輛網路中進行無線存取。車聯網通訊中另一種通訊協定是使用長期演進技術的行動蜂窩網路。
最常見的車聯網通訊相關攻擊之一是車用行動通訊網絡，自2008年以來，車用行動通訊網路被廣泛研究，以分析車輛系統外部無線通訊傳輸的安全性問題。一些已知的車用行動通訊網路攻擊有中間人攻擊、虛假資訊攻擊、DoS、位置追蹤、惡意程式碼和回放攻擊。車聯網通訊對自動駕駛汽車的另一個已知攻擊是針對資訊娛樂系統和藍牙資料傳輸。
（車用行動通訊網路的安全挑戰）
正如業界權威雜誌中所解釋的那樣，可以使用一個三層框架來理解自動駕駛汽車的不同部分以及它們如何受到黑客的攻擊：
開發防禦解決方案，以應對日益增加的電動車網路攻擊，現已成為安全工程師研究的重點領域。為了引入建構自動駕駛軟體和硬體功能的技術改進，整合防禦機製成為設計過程中的重要參數。以下將討論可能的網路安全解決方案。
電子控制單元是車輛處理和通訊資料的核心，從電子控制單元接收的資訊經過加密，以防止注入和間接攻擊。最近的研究表明，加密和車輛身份驗證可用於防止，邊緣資料中心與車輛之間通訊期間的欺騙、篡改、偽裝和回放攻擊。
#需要專門的入侵偵測系統來持續監控網路系統，並偵測可能的網路攻擊。為了偵測網路攻擊，傳統的入侵偵測系統依賴防火牆，或基於規則的系統，但無法有效偵測複雜的汽車攻擊，因為時間序列，車輛網路資料沒有捕捉複雜的依賴關係。由於車輛中的邊緣感測器可用於電子控制單元和外部系統之間的通信，因此基於人工智慧的解決方案可用於解析車輛網路數據。
（自動駕駛汽車的防禦機制）
區塊鏈技術可用於車聯網通信，以促進車輛系統和雲端之間基本安全資訊的安全傳輸。區塊鏈技術提供了一種去中心化機制，允許車輛以無需信任的方式驗證他們收到的數據。該技術可以幫助車輛和支付網關之間建立安全連接，以便更快購買燃料，在收費站進行交易，甚至出售感測器資料。
隨著對汽車產業的網路攻擊增加，防禦方法也必須受到不斷的審查。 CAN網路的安全技術、認證協定的安全、入侵偵測系統的安全一直是研究的熱點。未來將考慮將人工智慧和大數據分析結合，以改進防禦方法，並提出面向未來的安全模型。
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