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TRAINING INVITATION
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课程概述
本课程针对智能网联汽车供应链安全失控、OTA 安全验证滞后、多区域合规冲突等挑战，从融合技术落地、管理优化、合规适配与生态协同四大维度；通过实战案例解析、工具实操训练、沙盘模拟演练等多元化形式，系统输出平衡安全与业务的方法论，帮助企业构建从技术防护到管理决策的全链条效能提升体系。课程提供可直接落地的工具模板（如供应商 KPI 评估表、ROI 量化模型）与流程方案（如 DevSecOps 敏捷流程、全链路应急响应机制），助力学员将安全投入转化为可量化的业务价值。
课程目标
通过系统化培训，帮助智能网联汽车企业的技术骨干、安全管理者及决策者掌握应对网络安全与信息安全挑战的方法论与实操工具，实现安全防护与业务发展的协同增效，具体包括：
•平衡安全机制与用户体验，提升产品迭代效率；
•构建高效的安全管理体系，降低供应链与人才成本损耗；
•建立合规与市场拓展的动态适配能力；
•推动新兴技术落地与跨生态安全协同。
适合学员
-.企业决策者：车企 CTO、网络安全负责人、合规部门总监等，需统筹安全战略与业务目标的管理者；
-.技术骨干：车载系统安全工程师、网络安全架构师、OTA 安全测试专家、供应链安全审计师等实操岗位人员；
-.管理专员：安全团队负责人、供应商管理经理、合规认证专员等需优化流程与资源配置的岗位人员；
-.生态协同角色：与车企合作的通信运营商车联网安全负责人、自动驾驶解决方案安全架构师等跨行业从业者。
先修条件
-.知识基础：具备计算机网络（如 TCP/IP 协议、CAN 总线原理）、信息安全（如加密算法、漏洞管理）的基础知识；
-.行业认知：了解智能网联汽车基本架构（如车云一体、V2X 通信）及核心业务流程（如 OTA 升级、供应链管理）；
-.工具经验：有网络安全工具（如 Wireshark 抓包、Nessus 漏洞扫描）基础操作经验；
-.岗位背景：具有 1 年以上智能网联汽车、网络安全或汽车电子相关工作经验。
时间 . TIME
2025/08/03
共40学小时
课程大纲
模块一：技术落地与运营效率优化（8 课时）
-.安全架构的轻量化设计（2 课时）
◦案例解析：某新势力车企通过算法优化将车机启动延迟从 3 秒降至 1.2 秒的实践（含加密算法精简、验证流程并行化方案）；
◦工具实操：车载系统安全性能仿真平台（如 Vector CANoe + 安全模块），模拟不同加密强度对响应速度的影响。
-.全链路安全事件响应体系（3 课时）
◦实战演练：基于 MITRE ATT&CK for ICS 框架，构建车端 - 云端 - 路侧日志联动分析模型，30 分钟内定位 CAN 总线攻击源；
◦方案设计：入侵检测系统（IDS）误报率优化方案（如结合 V2X 通信特征的白名单机制），目标将误报率控制在 5% 以内。
-.OTA 安全验证的敏捷化流程（3 课时）
◦方法论：安全测试与功能开发的并行工程（如采用 DevSecOps 工具链，将渗透测试嵌入 CI/CD 流程）；
◦案例复盘：某车企因安全验证滞后导致召回的教训，制定“安全门禁” 机制（如未通过加密兼容性测试的版本不得推送）。
模块二：管理体系与资源效能提升（8 课时）
-.供应链安全穿透式管理（3 课时）
◦工具模板：供应商安全资质 KPI 评估表（含 ISO/SAE 21434 认证、漏洞响应时效等 12 项核心指标）；
◦实操训练：Tier 2 供应商固件安全审计流程（含后门检测工具使用、源码静态分析方法）。
-.安全团队效能倍增策略（2 课时）
◦岗位设计：基于“漏洞生命周期” 的角色分工（如漏洞猎手、应急响应专员、合规审计师）；
◦自动化工具：漏洞管理平台（如 Qualys、Tenable）的批量验证功能，将手动操作占比从 60% 降至 20%。
-.安全投入的 ROI 量化模型（3 课时）
◦案例计算：某车企车云安全中台的成本收益分析（含攻击拦截率提升、应急成本下降的具体数据模型）；
◦工具应用：FAIR™风险量化框架，将 “潜在损失” 转化为可决策的安全投入指标。
模块三：合规与市场拓展的动态适配（8 课时）
-.全球合规的模块化应对（3 课时）
◦法规地图：中国《网络安全法》、欧盟 R155、UN R156 的核心差异对照表（含 V2X 证书体系、数据本地化要求）；
◦方案设计：双轨认证系统的低成本维护方案（如共享底层加密算法，仅适配区域化证书格式）。
-.数据安全与业务创新的协同（3 课时）
◦技术实操：联邦学习在自动驾驶数据训练中的应用（如百度 Apollo 联邦学习平台），实现数据 “可用不可见”；
◦案例解析：某车企通过差分隐私技术将脱敏数据可用性损失从 30% 降至 10% 的实践。
-.安全认证的节奏管控（2 课时）
◦流程设计：产品上市前 18 个月的安全认证里程碑（含准入试点评估标准跟踪、测试数据准备清单）；
◦专家分享：某 L3 级车型应对法规动态更新的策略（如提前 6 个月预留测试缓冲期）。
模块四：新兴技术与生态协同突破（8 课时）
-.AI 安全模型的实战化训练（3 课时）
◦数据建设：车联网攻击样本库构建方法（如联合行业机构共享威胁情报，目标覆盖 80% 典型攻击场景）；
◦模型优化：针对激光雷达欺骗攻击的样本增强技术（如 GAN 生成对抗样本，将漏报率从 60% 降至 10%）。
-.跨生态安全协同机制（3 课时）
◦协议适配：V2X 终端与路侧设备的加密协议兼容方案（如采用 3GPP 5G-A 安全标准的接口规范）；
◦责任划分：车路协同安全责任矩阵（含车企、运营商、市政部门的 9 类场景权责界定）。
-.用户安全行为引导体系（2 课时）
◦方案设计：车载安全交互界面优化（如防火墙关闭时的风险可视化提示）；
◦效果评估：通过 A/B 测试对比弹窗提醒与语音引导的用户依从率（目标提升至 60% 以上）。
模块五：实战沙盘与案例攻坚（8 课时）
-.综合场景演练（5 课时）
◦场景设定：某车企计划出口欧洲的智能网联车型，面临“V2X 合规冲突 + 激光雷达攻击 + 供应商固件漏洞” 三重挑战；
◦团队任务：48 小时内制定安全方案（含成本预算、时间节点、风险预案），并通过仿真平台验证效果。
-.标杆企业经验萃取（3 课时）
◦深度解析：特斯拉“bug bounty” 漏洞悬赏机制如何降低 90% 的潜在攻击损失；
◦圆桌研讨：华为八爪鱼自动驾驶平台的安全架构对效能提升的支撑逻辑。
培训课程收益
-.能力提升：
◦掌握 3 类核心技术工具（车载安全仿真平台、漏洞管理系统、风险量化框架）的实操能力；
◦具备设计“安全 - 业务” 平衡方案的能力（如将 IDS 误报率从 20% 降至 5%、供应链漏洞响应时效缩短 50%）。
-.资源获取：
◦全套可复用工具模板（含供应商安全 KPI 评估表、合规差异对照表、应急响应流程清单等 10 + 文档）；
◦行业独家案例库（含 15 + 企业实战教训与解决方案，如特斯拉漏洞悬赏机制、华为车云安全架构）。
-.职业价值：
◦获得“智能网联汽车安全攻坚师” 结业认证（可纳入企业内部技能评级参考）；
◦进入行业精英社群，与车企安全负责人、技术专家建立长期交流渠道。
-.企业价值：
◦为企业输出定制化安全提升方案（如针对出口欧洲车型的合规 - 安全协同策略）；
◦降低安全事件造成的直接损失（参考往期学员企业数据，平均减少安全相关成本 30%）。
培训交付模式
每次培训课程结束后，学员可回看全程培训课程视频。未能按时参加实时培训课程的学员，也可通过回看全程培训课程视频进行学习。培训结束后，学员可选择加入GRCC求职招聘群，有机会即时获得招聘最新信息！
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