網路風險持續複合疊加，汽車治理仍在線性思維中
汽車網路風險早已不再沿著單一軸線演進。傳統平台、軟體定義架構、連網服務與 AI 賦能功能，如今同時運作於同一個車輛生態系中。風險彼此重疊、相互影響，並以更快的速度擴散。然而，多數汽車產業組織仍以各系統彼此獨立的方式管理風險。本報告指出，若持續沿用既有的治理模式，將逐漸形成企業層級的重要風險曝露。
重疊時代 為何汽車網路風險已無法以單一治理模式應對
本報告所揭示的並非未來的假設情境，而是當今汽車網路攻擊如何在真實營運環境中造成商業衝擊，並逐漸超出傳統安全架構的防護能力。本研究的發現建立於多元情報來源，包括真實世界事件、Pwn2Own Automotive 零日漏洞研究、暗網與深網情報，以及開源情報分析。
11% 的汽車資安風險仍落在治理盲區
治理的安全假象
守護既有，防禦未來 汽車資安風險在各車輛功能域的演變
汽車企業如今必須同時管理三個技術世代的風險：傳統車輛平台、軟體定義架構，以及 AI 系統。「過去–現在–未來」分析框架協助領導者辨識當前風險集中在哪些領域，並理解隨著車輛技術持續演進，風險如何在不同車輛功能域之間逐步轉移。
資訊娛樂與智慧座艙系統（IVI）威脅
先進駕駛輔助系統（ADAS）威脅
動力系統（Powertrain）威脅
車身控制與存取系統威脅
電動車充電基礎設施（EVSE）威脅
AI定義汽車（AIDV）：新型汽車 AI 威脅
在風險重疊的時代，建立可行的前進路徑
汽車產業正進入一個前所未有的風險重疊時代。在這個時代能否成功，關鍵在於責任治理是否能跨域對齊。
確保 OEM 在壓力下仍能快速決策
治理架構不能再圍繞單一系統或組織孤島建立。隨著風險逐漸橫跨車輛系統、企業 IT、供應鏈與經銷商環境，責任機制必須與風險在現實中擴散的方式保持一致。這樣一來，在事件快速升溫時，組織才能做出更快速且一致的決策。
確保風險能夠即時重新評估
靜態風險模型與定期評估，已難以應對事件驅動的跨域攻擊。組織需要能持續整合汽車威脅情報、營運遙測與風險暴露資料，即時重新評估風險，建立共享且最新的風險視圖，以隨時依據變化調整優先順序。
確保 OEM 的演進速度超越攻擊者
隨著攻擊者日益善用自動化與 AI，防禦能力也必須以同樣速度演進。AI 賦能的測試與紅隊演練，可以將一次性的安全評估轉變為持續的學習循環。從真實攻擊路徑中獲得的洞察，能持續回饋至風險評估與治理決策，讓組織更快速適應並縮短應對時間。
您今天的網路安全決策，將決定未來十年的車輛信任基礎。
汽車網路安全的未來
2026 年預測
資安事件將成為領導力的壓力測試
資安事件不再只是技術失敗的衡量標準，而將成為檢驗領導力的壓力測試。公眾信任將取決於企業高層回應事件的速度與決策的清晰度。
AI 訓練資料將成為新的供應鏈風險
隨著車輛逐步走向 AI 定義架構，被污染的訓練資料可能引入一種新的風險。這類風險可能跨越多個車型世代影響車輛行為，且一旦部署後，往往難以快速修復。
勒索軟體正演變為車隊停運武器
勒索軟體正從資料竊取逐漸演變為癱瘓車隊營運的工具。未來衡量汽車資安風險的方式，將不只看資料損失，而是以系統可用性與營運連續性為核心。
一次 OTA 入侵可能引發董事會危機
集中化的 OTA 信任機制意味著，單一入侵事件就可能在車隊規模上造成影響。在壓力情境下，若決策回應遲緩，事件可能迅速升級為大規模召回與巨大的營運成本。