如何根据ISO21434识别相关资产？

引言

 

随着智能网联汽车的快速发展，车辆网络安全已成为行业关注的核心议题。ISO/SAE 21434（以下简称ISO 21434）作为全球首个针对汽车网络安全的国际标准，为车辆全生命周期的网络安全风险管理提供了系统性框架。其中，资产识别（Asset Identification）是构建网络安全体系的基础环节，直接影响威胁分析、风险评估和安全措施设计的有效性。本文将深入解析ISO 21434标准中资产识别的核心要求，提出可落地的实施方法论，并探讨实践中的关键挑战与解决方案。

 

一、ISO21434中的资产定义与识别目标

 

1. 资产的明确定义

 

根据ISO 21434第4.3条，资产（Asset）是指“对组织有价值且需要保护的对象”，涵盖以下类别：

• 硬件：车载ECU、传感器、通信模块、网关等物理设备。

• 软件：操作系统、中间件、应用程序、固件等代码实体。

• 数据：车辆状态信息、用户隐私数据、V2X通信内容等。

• 服务：OTA升级、远程诊断、自动驾驶功能等系统能力。

• 接口：CAN总线、以太网、蓝牙、Wi-Fi等通信通道。

 

2. 资产识别的核心目标

• 建立资产清单：全面覆盖车辆网络生态中的可攻击面。

• 明确资产属性：包括功能重要性、安全依赖性、数据敏感性等。

• 支持风险评估：为后续的威胁建模（Threat Modeling）与脆弱性分析（Vulnerability Analysis）提供输入。

 

二、资产识别的系统化流程

 

1. 步骤分解

 

根据ISO 21434第6.4条，资产识别需遵循以下流程：

 

① 定义系统边界 → ② 枚举资产 → ③ 分类与优先级排序 → ④ 文档化与维护

 

 

（1）定义系统边界

 

范围界定：明确目标系统（如动力域控制器、智能座舱系统）及其与外部环境（云端平台、移动设备）的交互接口。

 

生命周期阶段：区分设计、生产、运维、报废等阶段的资产差异。

 

示例：在车辆设计阶段，需识别ECU的硬件设计文档；在运维阶段，需关注OTA升级服务器的访问权限。

 

（2）资产枚举方法

 

自上而下分解：从整车功能架构出发，逐层拆解至子系统、组件级别。

 

（例如：自动驾驶系统→感知模块→摄像头硬件→图像处理算法）

 

自下而上扫描：通过工具（如网络拓扑分析仪、代码依赖分析工具）自动发现资产。

 

（适用于复杂供应链场景下的第三方组件识别）

 

（3）分类与优先级排序

 

分类维度：

 

• 功能角色：控制类（如刹车ECU）、通信类（如T-Box）、数据类（如高精地图）。
• 安全关键性：根据ISO 21434第7.3条，采用CIA三元组（机密性、完整性、可用性）评估影响等级。

 

优先级矩阵示例：

 

资产类型	机密性影响	完整性影响	可用性影响	综合等级
自动驾驶决策算法	高	极高	极高	关键
车载娱乐系统	低	中	中	一般

 

（4）文档化与维护

 

• 资产登记表：记录资产名称、描述、所属系统、责任人、更新频率等字段。
• 版本控制：使用配置管理工具（如Git、PTC Windchill）跟踪资产变更历史。

 

三、资产识别的关键技术方法

 

1. 模型驱动的资产发现

 

SysML建模：通过系统建模语言（SysML）构建车辆功能架构，自动导出资产清单。

（工具示例：IBM Rhapsody、MagicDraw）

 

数据流分析：基于数据流图（DFD）识别敏感数据传输路径中的关键节点。

 

 

2. 自动化扫描工具

 

• 网络拓扑发现：使用Wireshark、Nmap等工具识别车载网络内的通信设备与协议。
• 软件成分分析（SCA）：通过Black Duck、Snyk检测第三方库与开源组件的依赖关系。

 

3. 供应链协同识别

 

• 供应商问卷（SQRF）：要求供应商提供组件的资产清单及安全属性。
• 接口协议审查：针对API、通信协议（如SOME/IP）定义资产交互规则。

 

四、实践挑战与应对策略

 

1. 复杂系统边界界定

 

挑战：智能汽车涉及跨域融合（座舱、动力、自动驾驶），资产归属模糊。

 

解决方案：

采用Zonal架构划分物理区域（如左前域、右后域）。

使用数字孪生技术构建虚拟系统模型，动态映射资产关系。

 

2. 动态资产更新管理

 

挑战：OTA升级导致软件版本频繁变更，传统清单维护方式滞后。

  

解决方案：

 

建立CI/CD管道，在构建阶段自动更新资产数据库。

部署资产监控代理，实时捕获车内新增/变更的硬件与服务。

 

3. 供应链透明度不足

 

 

• 挑战：供应商提供的组件缺乏资产元数据（如加密算法版本）。
• 解决方案：

在合同中约定SBOM（软件物料清单）交付要求。

实施黑盒测试，通过模糊测试（Fuzz Testing）反推未公开资产属性。

 

五、资产识别与其他流程的协同

 

1. 与威胁分析的联动

 

输入输出关系：资产清单→威胁场景库（如STRIDE模型）→攻击路径分析。

案例：识别出T-Box为关键资产后，可针对性分析其面临的中间人攻击（MITM）风险。

 

2. 与风险评估的整合

 

影响度计算：基于资产关键性量化安全事件的影响等级。

（例如：动力域控制器被篡改可能导致ASIL D级危害）

 

3. 与安全措施设计的对接

 

防护优先级：对关键资产实施更高强度的安全机制（如HSM硬件加密）。

纵深防御：在资产交互路径上部署多层检测与响应措施。

 

六、行业最佳实践与趋势展望

 

1. 典型企业案例

 

特斯拉：通过数字孪生平台同步管理车辆物理资产与云端服务，实现资产变更的实时告警。

博世：在ESP车身稳定系统开发中，采用SysML模型导出135项关键资产，并关联至ISO 21434威胁库。

 

2. 技术演进方向

 

AI驱动的资产发现：利用机器学习自动识别未登记的隐式资产（如内存缓存数据）。

区块链存证：通过分布式账本技术确保供应链资产数据的不可篡改性。

 

结论

 

资产识别是ISO 21434合规的核心起点，需要系统化的方法论与技术创新相结合。通过明确系统边界、采用模型驱动与自动化工具、强化供应链协同，企业能够构建动态更新的资产知识库，为后续网络安全活动奠定坚实基础。随着智能汽车复杂度的提升，资产识别将从静态清单管理向实时感知、自适应演进的方向发展，成为车企网络安全能力的重要差异化竞争点。