Acti数据集：自动驾驶安全领域的首部手动标注威胁情报库

2026年1月20日 互联网

一、自动驾驶安全威胁：从技术演进到风险升级

随着L4级自动驾驶技术的规模化落地，车辆网络安全已从辅助系统的”可选项”演变为核心系统的”必答题”。黑客通过车载娱乐系统入侵CAN总线、利用高精地图数据篡改实现路径误导、通过V2X通信劫持伪造交通信号等攻击手段，正成为制约自动驾驶商业化进程的关键瓶颈。据某安全机构统计，2022年全球自动驾驶系统遭受的网络攻击事件同比增长230%，其中42%的攻击直接导致车辆控制权丧失。

当前行业面临三大核心挑战：

  1. 数据孤岛困境：车企、Tier1供应商、安全厂商的数据格式差异显著，某主流车企的CAN总线日志与某安全公司的威胁情报报告存在37%的字段不兼容
  2. 威胁建模复杂度：自动驾驶系统涉及感知、决策、执行三大层级，每个层级又包含传感器、算法、硬件等子模块，攻击面呈指数级增长
  3. 非结构化处理瓶颈：威胁报告中的攻击路径描述、漏洞利用代码片段、系统日志等数据，80%以上以自然语言形式存在，缺乏标准化解析框架

二、Acti数据集：从原始数据到结构化情报的蜕变

1. 数据构建方法论

Acti数据集采用”四阶段”构建流程：

  • 多源数据采集：整合国家漏洞数据库（NVD）、汽车安全响应团队（Auto-CSIRT）的实时通报，以及车企内部安全团队提交的攻击样本，覆盖2018-2023年间的典型攻击事件
  • 清洗与归一化：通过正则表达式提取IP地址、MAC地址、CVE编号等实体，统一时间戳格式（UTC±0），将30余种日志格式转换为JSON标准结构
  • BIOES标注体系：采用”Begin-Inside-Outside-End-Single”五类标签，对安全实体进行细粒度标注。例如将”CAN总线注入攻击”拆解为<B-AttackType>CAN总线注入</B-AttackType><I-AttackType>攻击</I-AttackType>
  • 交叉验证机制：由3名安全专家独立标注后，通过Fleiss’ Kappa系数计算一致性（达0.89），对争议样本进行会议讨论最终确认

2. 核心数据指标解析

维度 具体指标 行业价值
规模维度 908份完整报告（平均每份4.1页） 超过同类数据集3倍以上
实体维度 8195个安全实体（含217种攻击类型） 覆盖OWASP汽车安全TOP10全部项
关系维度 4852组语义关系（含攻击链、影响范围等） 支持威胁情报的图谱化推理
格式维度 提供.txt原始文本、.ann标注文件、.json结构化数据三种格式 兼容NLP、图计算、规则引擎等多类工具链

3. 技术特性突破

  • 攻击链完整性：单个报告平均包含3.2个攻击步骤，最长攻击链达7个环节（如”远程代码执行→提权→横向移动→数据外泄”）
  • 跨系统关联：标注了ECU、T-Box、IVI等12类车载系统的交互关系，可还原攻击在域控制器间的传播路径
  • 时序信息保留：对攻击发生的时间窗口、系统响应延迟等关键参数进行标注，支持实时威胁检测模型的训练

三、应用场景与实践指南

1. 威胁检测模型训练

开发者可使用Acti数据集训练BERT-based的序列标注模型，示例代码片段如下：

  1. from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification
  2. tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
  3. model = BertForTokenClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=5)  # BIOES标签数
  5. # 加载Acti标注数据
  6. def load_acti_data(ann_path):
  7.     sentences = []
  8.     labels = []
  9.     with open(ann_path) as f:
  10.         for line in f:
  11.             if line.startswith('T'):  # 实体标注行
  12.                 parts = line.split('\t')
  13.                 entity_type = parts[1].split()[0]
  14.                 # 转换为BIOES标签...
  15.     return sentences, labels

2. 攻击图谱构建

通过提取<AttackType>-<TargetSystem>-<Impact>三元组，可构建知识图谱辅助安全分析。例如：

  1. "DNS劫持攻击" →(利用)→ "车载信息娱乐系统" →(导致)→ "导航数据篡改"

3. 实时防御系统优化

某车企安全团队利用Acti数据集训练的LSTM模型，将误报率从28%降至9%，关键改进点包括：

  • 引入实体共现关系特征（如”CAN总线”与”拒绝服务”同时出现的概率）
  • 增加时序依赖建模（攻击步骤间的间隔时间分布）
  • 融合多模态数据（日志+网络流量+传感器数据）

四、行业影响与演进方向

Acti数据集的发布标志着汽车安全领域进入”数据驱动防御”的新阶段。其带来的变革体现在：

  1. 评估基准统一：为威胁检测算法提供标准化测试集，解决”不同数据集性能差异达40%”的评测乱象
  2. 攻防研究加速：某安全实验室基于该数据集发现3个新型攻击向量，相关成果被某国际会议收录
  3. 合规建设支撑：满足ISO/SAE 21434等标准对”威胁分析数据来源可追溯”的要求

未来数据集将向两个方向演进：

  • 动态更新机制：建立每月更新的威胁情报注入管道，确保数据时效性
  • 多语言扩展：开发中英文双语版本，支持跨国车企的全球化安全研究

通过提供高质量的结构化威胁情报，Acti数据集正在重塑自动驾驶安全的技术范式。开发者可基于该数据集构建从离线分析到实时检测的全链条安全能力，为自动驾驶的大规模商业化筑牢安全基石。

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