车辆安全风险检测的方法及装置与流程

技术特征：
1.一种车辆安全风险检测的方法，其特征在于，所述方法包括：对车辆中的至少一个部件进行安全风险项检测，得到所述至少一个部件的安全风险项的计算数据；其中，每个部件包括至少一个安全风险项；所述计算数据包括：指示安全风险项的攻击发生可能性的数据、以及指示安全风险项的攻击发生严重性的数据；针对每个部件，根据该部件的各安全风险项各自对应的计算数据，确定该部件的安全风险项的第二计算结果；根据所述至少一个部件的第二计算结果，确定所述车辆的车辆安全风险检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指示安全风险项的攻击发生可能性的数据为第一计算数据，所述第一计算数据是基于攻击可能发生的时间、以及攻击可能发生的准确度确定的。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一计算数据包括：攻击途径av计算值，所述攻击途径av计算值包括：远程攻击计算值、近程攻击值、人实际接触攻击值。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，指示安全风险项的攻击发生严重性的数据为第二计算数据，所述第二计算数据是基于从攻击发生后对车辆中生命体征危害程度、以及攻击发生后对车辆中财产损失的轻重程度确定的。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，针对每个部件，根据该部件的各安全风险项各自对应的计算数据，确定该部件的安全风险项的第二计算结果，包括：对于每个部件的每个安全风险项，根据该安全风险项的第一计算数据和第二计算数据，确定该安全风险项的第一计算结果；根据该部件包括的安全风险项的第一计算结果，确定该部件的所述第二计算结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据该部件包括的安全风险项的第一计算结果，确定该部件的所述第二计算结果，包括：将该部件包括的各安全风险项的第一计算结果乘以预设的常量之后求和，得到该部件的第二计算结果；或者，根据该部件包括的各安全风险项对部件的重要程度将各安全风险项的第一计算结果加权后求和，得到该部件的第二计算结果。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述至少一个部件的第二计算结果，确定所述车辆的车辆安全风险检测结果之后，还包括：将所述车辆安全风险检测结果与预设的等级数据映射表匹配，得到所述车辆的安全风险等级，其中，所述等级数据映射表是：对车辆样本进行整车的信息安全风险检测，得到整车信息安全风险检测结果，确定出车辆整车的信息安全风险等级划分及等级与数据区间的映射关系。8.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取多个车辆样本，对每一车辆样本中的至少一个部件进行安全风险项检测，得到所述至少一个部件的安全风险项的计算数据；其中，每个部件包括至少一个安全风险项；所述计算数据包括：指示安全风险项的攻击发生可能性的数据、以及指示安全风险项的攻击发生严重性的数据；根据各车辆样本各自对应的计算数据对预设基础网络模型进行训练，生成用于执行如权利要求1至6中任一项方法所述的车辆评估模型。
9.一种车辆安全风险检测的装置，其特征在于，包括：获取模块，用于对车辆中的至少一个部件进行安全风险项检测，得到所述至少一个部件的安全风险项的计算数据；其中，每个部件包括至少一个安全风险项；所述计算数据包括：指示安全风险项的攻击发生可能性的数据、以及指示安全风险项的攻击发生严重性的数据；第二确定模块，用于针对每个部件，根据该部件的各安全风险项各自对应的计算数据，确定该部件的安全风险项的第二计算结果；第三确定模块，用于根据所述至少一个部件的第二计算结果，确定所述车辆的车辆安全风险检测结果。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述指示安全风险项的攻击发生可能性的数据为第一计算数据，所述第一计算数据是基于攻击可能发生的时间、以及攻击可能发生的准确度确定的。11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第一计算数据包括：攻击途径av计算值，所述攻击途径av计算值包括：远程攻击计算值、近程攻击值、人实际接触攻击值。12.根据权利要求9至11中任一项所述的装置，其特征在于，指示安全风险项的攻击发生严重性的数据为第二计算数据，所述第二计算数据是基于从攻击发生后对车辆中生命体征危害程度、以及攻击发生后对车辆中财产损失的轻重程度确定的。13.根据权利要求9至12中任一项所述的装置，其特征在于，第二确定模块，用于对于每个部件的每个安全风险项，根据该安全风险项的第一计算数据和第二计算数据，确定该安全风险项的第一计算结果，并根据该部件包括的安全风险项的第一计算结果，确定该部件的所述第二计算结果。14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块用于，将该部件包括的各安全风险项的第一计算结果乘以预设的常量之后求和，得到该部件的第二计算结果；或者，根据该部件包括的各安全风险项对部件的重要程度将各安全风险项的第一计算结果加权后求和，得到该部件的第二计算结果。15.根据权利要求9至14中任一项所述的装置，其特征在于，还包括：第四确定模块，用于将所述车辆安全风险检测结果与预设的等级数据映射表匹配，得到所述车辆的安全风险等级，其中，所述等级数据映射表是：对车辆样本进行整车的信息安全风险检测，得到整车信息安全风险检测结果，确定出车辆整车的信息安全风险等级划分及等级与数据区间的映射关系。16.根据权利要求9至14中任一项所述的装置，其特征在于，所述获取模块用于，获取多个车辆样本，对每一车辆样本中的至少一个部件进行安全风险项检测，得到所述至少一个部件的安全风险项的计算数据；其中，每个部件包括至少一个安全风险项；所述计算数据包括：指示安全风险项的攻击发生可能性的数据、以及指示安全风险项的攻击发生严重性的数据，并根据各车辆样本各自对应的计算数据对预设基础网络模型进行训练，生成用于执行如权利要求1至6中任一项方法所述的车辆评估模型。17.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，存储器以及计算机程序；其中，所述计算机程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述处理器执行，所述计算机程序包括用于执行如权利要求1
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8任一项所述的
方法的指令。18.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现如权利要求1
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8任一项所述的方法。

技术总结
本发明实施例提供一种车辆安全风险检测的方法及装置，涉及自动驾驶、车联网和智能座舱技术领域，其将指示攻击发生可能性的第一计算数据以及指示攻击发生严重性的第二计算数据作为安全风险项的计算依据，可以得到准确的安全风险项计算数据，因此，在根据第一计算数据和第二计算数据对各部件的各安全风险项确定出第一计算结果后，进一步根据各安全风险项的第一计算结果确定部件的第二计算结果，以及根据部件的第二计算结果，确定车辆的车辆安全风险检测结果，可以使得该车辆安全风险检测结果是对车辆的各部件的安全风险进行综合、准确考虑的结果，因此本发明实施例的车辆安全风险检测结果能准确反映车辆的整车安全风险情况。检测结果能准确反映车辆的整车安全风险情况。检测结果能准确反映车辆的整车安全风险情况。


技术研发人员：王业君 云朋 汪明伟 陈洪银 申杜波 崔志阳 曹伟
受保护的技术使用者：百度在线网络技术（北京）有限公司
技术研发日：2019.06.10
技术公布日：2021/12/14