文章摘要:随着汽车智能化、网联化的发展，汽车中集成了越来越多的电子器件，数量庞大的硬件、固件和软件中隐藏着各种设计缺陷和漏洞，这从根本上导致了智能汽车信息安全问题。论文基于CVSS漏洞评分原理，提出一种适用于智能汽车信息安全漏洞评估的评分模型。根据智能汽车的特点，优化了CVSS的攻击向量和攻击复杂度，并添加了财产安全、隐私安全、功能安全和生命安全四个指标来刻画漏洞可能对智能汽车造成的影响。并结合机器学习的方法，对CVSS评分公式参数进行了调整，以使其更好地刻画智能汽车信息安全漏洞特点，适应调整后的指标权重。通过实例评估和统计系统特征分布发现，模型拥有更好的多样性和更稳定连续的特征分布，并且基于模型评估得到的漏洞评分，应用层次分析法给出整车脆弱性评估。论文可以更为合理地评价智能汽车中信息安全漏洞的严重程度，科学地评估整车或者部分系统的安全风险，为汽车漏洞的修复与加固提供依据。

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