Techrules 保障車輛安全性主要從以下方面著手。

分層架構設計，實施分層防御，在車聯網系統中建立“多道防線”，每一層次有獨立的身份驗證和加密機制。

加強加密和身份認證機制，提升車輛通信加密標準，采用雙因子驗證、動態密鑰等，未來可結合生物識別、智能卡等多重身份驗證。

加強無線通信協議的安全性，優先采用安全等級高、漏洞少的協議版本，增加協議驗證和加密措施，考慮隔離信號通信。

推進無人駕駛技術與安全防護技術的融合，引入“安全沙箱”概念，結合人工智能算法篩選并屏蔽潛在風險信號。

推動車聯網安全標準化建設，由行業協會牽頭建立全流程的行業標準。

建立持續更新的安全機制，借助 OTA 技術定期升級和修復漏洞，健全安全漏洞反饋機制。

在實車試驗方面，涵蓋動力性能、操控性能、制動性能、安全性、舒適性、耐久性和環保性等試驗內容，并通過實際道路測試、封閉測試場地、耐久性試驗場、氣候實驗室和風洞測試等多種試驗方法來保障。

對于自動駕駛，像 L3 及以上級別，在通訊、電源、感知、制動和轉向等方面進行冗余設計，例如通訊冗余保證良好通訊狀態，電源冗余支撐 ECU 完成安全降級動作，感知冗余精準識別物體及行人，制動冗余維持制動控制及穩定性控制，轉向冗余支持車輛完成轉彎工況，還采用雙重冗余結構保證系統可靠性和安全性。

在智能駕駛網絡安全防護上，控制權限，加強加密工作，建立自主完整的安全網絡體系。車企要確保軟件開發安全，減少代碼漏洞。每個數據接口做好加密，對汽車健康數據實時監控，車輛加裝安全硬件模塊，加強云端服務器數據傳輸處理過程保護。

車主要注意車載軟件及時更新，外接設備和網絡時先確定安全性，離開車時記得熄火鎖車。

隨著 5G 到來，車聯網安全防控能力需進一步升級，培育既懂網絡安全又懂汽車工程的專業人員，讓整車制造企業及零部件企業提升防護水平，構建主動安全體系。

對于車聯網路側單元，要防范女巫攻擊、節點模擬攻擊、身份披露攻擊、拒絕服務和分布式拒絕服務攻擊等。可采取基于位置的防范策略，利用地理位置檢測；基于加密和身份驗證的防御策略，采用對稱和非對稱加密，運用身份驗證機制；基于流量分析的防御策略，監控分析數據流量，部署蜜罐節點等。