VSRQ：车辆智能网联系统安全风险的定量评估方法
人工智能
2026-02-27 v1 机器人学
软件工程
摘要
现代车辆的智能网联领域持续扩展，随着时代发展，车辆功能变得越来越复杂。这也导致了车辆漏洞数量不断增加以及许多安全问题。因此，识别高风险的车辆智能网联系统尤为重要，因为这可以告知安全人员哪些系统最易受到攻击，从而让他们进行更彻底的检查和测试。在本文中，我们通过将 I-FAHP 与 FCA 聚类相结合，开发了一种用于车辆风险评估的新模型：VSRQ 模型。我们提取与车辆安全相关的重要指标，使用模糊聚类分析（FCA）结合模糊层次分析法（FAHP）挖掘车辆智能网联系统的脆弱部件，并对脆弱部件进行优先测试以降低风险、保障车辆安全。我们在 OpenPilot 上对该模型进行了评估，并通过实验证明了 VSRQ 模型在识别车辆智能网联系统安全性方面的有效性。实验完全符合 ISO 26262 和 ISO/SAE 21434 标准，且我们的模型准确率高于其他模型。这些结果为预测车辆智能网联系统的安全风险提供了一个有前景的新研究方向，并为 VSRQ 提供了典型应用任务。实验结果表明，准确率为 94.36%，召回率为 73.43%，比所有其他已知指标至少高出 14.63%。
引用
@article{arxiv.2305.01898,
title = {VSRQ: Quantitative Assessment Method for Safety Risk of Vehicle Intelligent Connected System},
author = {Tian Zhang and Wenshan Guan and Hao Miao and Xiujie Huang and Zhiquan Liu and Chaonan Wang and Quanlong Guan and Liangda Fang and Zhifei Duan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.01898},
year = {2026}
}