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本文目录一览：

• 1、谈谈隐私分析LINDDUN威胁模型(一)
• 2、云驰未来:L3/L4智能网联汽车准入上路通行安全护航者
• 3、一种车辆信息安全工程TARA威胁影响的评估方法

谈谈隐私分析LINDDUN威胁模型(一)

1、LINDDUN模型适用于隐私分析，其流程与TARA相似。首先构建数据流图（DFD），然后基于威胁模型对数据流进行逐一分析。本文将详细介绍LINDDUN模型的定义，包括可链接性、可识别性、抗抵赖性等概念。隐私分析需区分硬隐私和软隐私。硬隐私强调数据最小化，确保数据不泄露给第三方。

2、攻击者的技战术和目的描述模型。攻击树模型：图形化安全评估工具，表示系统面临的安全威胁。STRIDE模型：威胁建模方法，六个威胁类别。PASTA威胁建模：风险为中心的威胁建模方法。NIST网络安全框架：信息安全管理框架，五个核心组件。网络安全态势模型：理解和量化网络空间安全态势。

3、STRIDE模型：威胁建模方法，六个威胁类别。2 PASTA威胁建模：风险为中心的威胁建模方法。2 NIST网络安全框架：信息安全管理框架，五个核心组件。2 网络安全态势模型：理解和量化网络空间安全态势。30. LINDDUN威胁建模：隐私威胁建模方法，支持分析师系统地识别和减轻隐私威胁。

4、LINDDUN专注于隐私问题，为数据安全提供系统评估方法，从数据流开始，分析威胁对系统的适用性，构建威胁树。CVSS通用漏洞评分系统提供了标准化评分，捕获漏洞特征，为不同网络和物理平台内的漏洞评估提供通用框架。

云驰未来:L3/L4智能网联汽车准入上路通行安全护航者

1、云驰未来在智能网联汽车信息安全领域有着丰富的经验，专注于为智能汽车提供全生命周期的链扒尘信息安全和数据安全解决方案及产品。云驰未来可以帮助试点企业快速应对智能网联汽车准入和上路通行中的信息安全和数据安全要求，主要在安全管理、整车安全架构、车端安全防护和安全运营四个方面提供支持。

2、LL4级智能汽车将可以上牌，智能驾驶竞争确实进入了新窗口期。LL4级智能汽车上牌上路成为可能 政策突破：根据工业和信息化部会同公安部组织起草的《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》，LL4级智能汽车在通过测试验证和技术评估后，可以在特定区域内上牌上路。

3、上海机动车检测认证技术研究中心为智能网联汽车的安全监管提供专业技术支撑。公司副总经理苍学俊告诉记者，《通知》实施后，行业有个重大突破，即LL4级别智能汽车能够在通过测试验证和技术评估后，在上路通行试点的基础上可以上牌，在特定区域内行驶了。

4、试点内容：上海市嘉定区已透露，智能网联汽车测试道路正在嘉定实现除特殊区域外的全域开放，并***在今年年底率先开展高快速路的开放测试，包括G1503上海绕城高速、G2京沪高速路段。同时，拟开展L3（有条件自动驾驶）和L4（高度自动驾驶）级自动驾驶汽车的准入和上路通行试点。

5、工信部有意将智能网联汽车开始推上路通行试点，针对具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车正式上路，国家政策目前已经推进到了上路通行试点阶段。这意味着，以深圳、北京、上海等城市为试点，将在限定公共道路区域内开展上路通行试点。

一种车辆信息安全工程TARA威胁影响的评估方法

1、一种车辆信息安全工程TARA威胁影响的评估方法是基于ISO/SAE 21434标准进行的，该方法强调基于威胁的攻击可行性和影响两个维度进行等级划分，具体评估方法如下：评估维度：安全：评估威胁对车辆安全系统的影响，包括乘客安全、道路安全等。

2、结论是，ISO/SAE 21434标准通过TARA分析方法评估车辆信息安全风险时，强调基于威胁的攻击可行性和影响两个维度进行等级划分。标准15章详细描述了这一过程，涉及影响等级的四个维度：安全、财务、操作和隐私，每个维度有严重、主要、中等和可忽略四类等级。

3、威胁场景识别时，可以包括或关联更进一步的信息，例如损害场景、资产、攻击者、方法、工具、攻击面之间技术上的相互依赖性。威胁场景识别可以使用小组讨论的方法，也可以使用诸如EVITA、TVRA、PASTA、STRIDE等系统化的威胁建模方法。

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