智能网联汽车依赖车与车（V2V）、车与路（V2I）、车与人（V2P）的实时通信，但其开放的网络环境面临数据篡改、身份伪造、隐私泄露等安全风险。本演讲将系统梳理车路协同通信的 “安全威胁模型”，包括虚假交通信息攻击、通信链路劫持、车载 ECU（电子控制单元）入侵等典型风险场景。

重点分享 “通信安全防护体系”，包括基于区块链的 “车联网身份认证技术”、采用国密算法（SM4）的 “数据加密传输方案”，以及 “异常通信行为检测算法”。同时探讨数据隐私保护策略，如 “数据脱敏技术”（对车辆位置、用户信息进行匿名化处理）、“边缘计算架构”（减少敏感数据上传量）。现场将通过虚拟仿真演示 “虚假刹车信息攻击” 的防御过程，分析不同安全方案的防护效果与成本，为学生提供智能网联汽车 “通信 - 安全 - 隐私” 的跨学科研究思路。