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全球車用資安廠商 VicOne 發布《換檔加速－VicOne 2025年汽車網路安全報告》，揭示全球汽車產業在資安方面的嚴峻警訊。2024 年汽車漏洞數量達到歷史新高，電動車充電、作業系統及車隊管理等領域的新挑戰也隨之浮現；而雖然人工智慧增強了車內功能與營運效率，但同時引入了新的安全漏洞，如：Prompt Injection 與受損的訓練數據，這些挑戰了傳統的安全防護方法。
從軟體定義車輛及 AI 賦能的推進、電動車充電環境的不斷變化，再到車載系統漏洞的激增，顯示出汽車產業正加速進入未知的領域。2024 年共記錄了 215 起汽車網路資安事件，顯示這一年資安威脅持續存在。雲端與後端系統的漏洞成為最常見的攻擊向量，通常涉及勒索軟體攻擊、數據外洩及社交工程或網路釣魚攻擊。車輛劫持、供應鏈漏洞、無鑰匙進入技術的攻擊，以及車輛電子虛擬化攻擊，主要影響車載系統與 OTA（無線更新）漏洞。
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供應鏈攻擊變得更加複雜且破壞力更強。去年，犯罪分子明顯將供應商與第三方零組件供應商作為攻擊目標，因為它們是整合緊密的產業中最脆弱的環節。
對地下黑市訊息交換的分析顯示，針對汽車及整個產業的多層次、大規模攻擊變得越來越可能發生。當前的手動汽車改裝駭客攻擊，正逐步轉向更具破壞性且大規模的攻擊，例如：用戶冒充與帳戶竊取。
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2024 年發布的汽車相關漏洞（CVE）總數達到 530 個，再創新高，數量將近 2021 年的兩倍。漏洞的大幅增加凸顯汽車攻擊面與系統複雜性的快速擴張。漏洞類型從晶片相關問題轉向涉及車載資訊娛樂系統（IVI）、作業系統以及電動車充電基礎設施的 CVE。
人工智慧的廣泛應用雖帶來前所未有的機遇，但也為汽車製造商帶來了全新的營運、財務與戰略風險。美國運輸部於 2024 年 9 月發表的白皮書《理解 AI 在交通領域的風險》指出，「AI 系統可能在其生命週期內遭遇濫用與誤用，原因包括過度或不足利用、超出運行範圍的操作，甚至惡意行為。人類可能是這些漏洞的來源，也可能根據其在系統中的角色而協助防範風險。」
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大型語言模型作為生成式 AI 的基礎，因依賴企業關鍵數據、自主學習難以控制且易出錯，成為網路犯罪分子的首要攻擊目標。不安全的外掛設計、不當的輸出處理以及對抗性攻擊，都是 AI 運用中需解決的主要營運風險。此外，治理結構的劇變的戰略風險及責任歸屬、風險管理與品牌形象等財務風險也逐漸浮現。
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