车安全解决方案

为车企及车联网建设单位提供安全、可靠、完整的解决方案,构建"AI-云-管-端-数据"五位一体的智能网联车安全体系。

  • 行业趋势
  • 方案架构
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  • 客户案例
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行业趋势

  • AI模型对抗与鲁棒性是安全重点之一

    无人车的功能安全很大程度上依赖深度学习模型的鲁棒性,AI模型安全威胁的多样性使得AI模型鲁棒性评估尤为必要。
  • 汽车数据安全和隐私备受重视

    智能网联汽车车内外的摄像头、传感器等带来的隐私和数据敏感问题在国内得到了广泛关注,隐私和安全越来越被重视。
  • 软件定义汽车(SDV)成为新的趋势

    车企越来越重视软件架构及开发能力,为车主提供有竞争优势的产品和体验,而这需要以安全为前提。
  • 智能网联汽车重塑了汽车产业链

    智能网联车在传统汽车基础上通过ICT技术改造实现“自动化”、“网联化”技术升级。

方案架构

方案架构

方案介绍

"AI"安全
"云"安全
"管"安全
"端"安全
"数据"安全
"AI"安全
  • AI模型鲁棒性评测平台

    基于百度安全深度学习模型安全评估框架,提供AI模型在多个安全维度上的标准化鲁棒性检测方案和工具,并支持针对客户实际的应用场景和需求进行定制,降低由于客观真实环境变化、恶意攻击造成的安全隐患,提升AI模型质量。
  • AdvBox对抗样本工具箱

    - 基于AI模型可解释性的模型安全防御系统; 
    - 通过分析解释结果的统计属性检测物理对抗攻击,在无恶意样本知识情况下,有效检测物理世界存在的恶意补丁攻击。

客户案例

  • 为某整车厂打造整车级OTA安全升级能力

    为某整车厂打造整车级OTA安全升级能力

    为某车厂客户提供了通过OTA进行迭代系统功能及下发配置文件、完成售后车辆功能升级的能力,可通过OTA修复软件问题。

  • 为无锡市构建车联网身份认证和安全信任根证书系统

    为无锡市构建车联网身份认证和安全信任根证书系统

    参与构建车联网身份认证和安全信任体系,构建无锡城市级的V2X根证书系统,与工信部安全可信根进行授信,与公安交管车联网身份管理及认证平台进行互信互任。

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