2022年腾讯安全威胁情报能力中心分析报告-18页.pdf

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人工智能系列2022年腾讯安全威胁情报能力中心分析报告报告标签：

威胁溯源自动化、物联网安全、勒索重组追踪头豹研究院弗若斯特沙利文咨询（中国）沙利文市场研读|2022/12网络安全系列沙利文市场研读|2022/400-072-55882u腾讯安全威胁情报能力建设腾讯安全威胁情报能力中心建设科恩实验室核心优势及产业贡献安全大数据实验核心优势及产业贡献u腾讯安全威胁情报能力应用情报原子能力应用优势及成果攻击面情报应用优势及成果业务情报应用优势及成果u腾讯安全威胁情报价值实践威胁情报中心助力业务场景商业价值增益威胁情报中心推动用户安全管理水平升级u名词解释u方法论u法律声明研究框架3q腾讯安全威胁情报能力中心建设q科恩实验室核心优势及产业贡献q安全大数据实验核心优势及产业贡献Chapter1腾讯安全威胁情报能力建设网络安全系列沙利文市场研读|2022/400-072-5588多形态情报能力聚合：

腾讯安全从情报信息全维度采集和情报信息深度分析两个维度出发，从底层规划威胁情报能力中心平台的建设，该平台全面整合基础情报、攻击面情报和业务情报，构建三合一的情报开放平台，为腾讯内部用户、B端用户、C端用户以及产业内其他安全服务商提供一手的一站式情报服务。

灵活交付和触达，情报应用渗透用户业务生命周期：

在情报服务交付形式方面，腾讯安全以SaaS化模式为核心，支持Web端、小程序、公众号、API、SDK、TIP等多模态交互方式，满足不同业务场景下用户对情报触达手段灵活性的诉求。

在情报应用方面，腾讯安全对人读情报、机读情报进行降噪处理，针对物理层、地理层、逻辑层和社会层攻击特征，对用户业务场景所遭遇安全事件进行全生命周期的情报服务渗透。

赋能安全产品，用户防御策略前置：

基于安全左移理念，腾讯安全威胁情报能力中心助力用户聚焦事前阶段，通过全面资产评估、资产暴露面研判等方式预判风险点，并通过赋能的方式实现与腾讯安全其他基础和新型原生安全产品的融合，提升用户在业务运营过程中对安全事件的响应能力和效率。

赋能行业伙伴，提升溯源分析能力：

在对产业生态赋能方面，腾讯安全结合两大实验室能力，为合作伙伴提供更趋精准和多维度的情报，并嵌入运营类安全产品，助力合作伙伴支撑用户进行高效溯源分析和响应处置。

l融合构建威胁情报平台化底座能力基于科恩实验室和腾讯安全大数据实验室构建威胁情报能力中心数据资源全域整合协同情报能力中心是由科恩实验室和大数据实验室联合打造的产品能力底座，科恩实验室全面整合威胁情报生产和应用能力，实现情报数据在安全事件预测、防御、检测、响应整个生命周期中的应用；大数据实验室提供数据治理引擎底座，提升威胁情报加工和生产效率。

腾讯安全威胁情报能力中心建设（1/3）基础情报IP、domain、Md5、URL情报攻击面情报资产测绘、资产扫描、攻击面收敛业务情报黑灰产、仿冒、劫持、信息泄露情报威胁情报统一开放平台公众号SDKAPIWeb小程序TIP以SaaS化为核心的多元交付形式机读情报地理层逻辑层人读情报社交层多维度情报测绘形态+融合科恩实验室情报挖掘和检出能力、算法研究能力以及安全大数据实验室数据处理和引擎分析能力共建腾讯威胁情报中心能力底座情报底座数据底座腾讯安全威胁情报服务在安全事件的不同环节渗透事前事中事后物理层应用环节传统应用场景桌面端移动端车联网物联网其他应用场景拓展来源：

腾讯安全、沙利文、头豹研究院网络安全系列沙利文市场研读|2022/400-072-5588腾讯安全威胁情报中心能力与多元安全产品融合：

腾讯安全持续扩大威胁情报能力对云上原生安全产品线的赋能作用，如针对防火墙检测中网关防护、勒索防护、挖矿检测等场景提供高精准情报，针对重网保护场景提供专项情报，针对WAF防护场景提供综合性入站情报，针对NDR防护场景下检测和威胁溯源需求提供相应情报，针对业务风险防护场景提供入站高精准IOC情报等。

此外，通过促进信誉情报与高精准情报的融合，腾讯安全助力用户实现日常运营场景下的告警优化，并对攻击者画像进行更加清晰的研判呈现和溯源。

对内融合能力：

从产品融合方面而言，腾讯安全威胁情报中心能力与原生安全产品融合，为11类以上核心安全场景赋能，持续输出攻防和算法研究能力，通过高精准情报数据，助力用户在运营过程中实现更高效率的安全响应效果。

腾讯安全威胁情报能力中心建设（2/3）腾讯安全情报能力中心对多元安全产品赋能：

融合后生态能力呈现未知威胁探知效率经济损失缩减程度显著改善基本改善显著提升基本提升q情报能力+挖矿软件探知：

融合情报能力探知黑客非法使用算力获取加密货币的行为，保障算力归属q情报能力+窃密木马检测：

融合情报能力披露系统关键数据可能被窃取的风险点。

q情报能力+勒索软件探知：

融合情报能力避免数据资产或计算资源被绑架并要求赎金的威胁。

q情报能力+僵尸网络修复：

融合情报能力探知被僵尸程序感染的主机，追溯僵尸程序并完全清除，复原网络。

q情报能力+SinkHole：

情报能力与DNSSinkHole融合，对机器人程序和恶意流量进行高效检测和阻断。

q情报能力+APT检测：

融合情报能力对持久而强针对性的威胁进行有效捕获和阻断。

q情报能力+网银木马检测：

融合情报能力检测针对金融支付场景的木马病毒潜伏，避免金融资产被窃取。

q情报能力+常规木马检测：

融合情报能力快速发现木马病毒，事前防范，避免计算机被监控和信息篡改。

q情报能力+域名生成检测：

融合情报能力探知恶意软件算法生成的域名列表，降低服务器被控制几率。

q情报能力+重保/护网行动：

融合情报能力，针对重保服务周期内恶意流量和行为进行有效监测。

q情报能力+漏洞利用检测：

融合情报能力披露程序中漏洞，避免系统权限的非法获取以及非法系统控制。

经济损失降低导向检测效率提升导向来源：

腾讯安全、沙利文、头豹研究院网络安全系列沙利文市场研读|2022/400-072-5588构建威胁情报外部生态，通过与友商安全产品融合实现能力矩阵赋能：

在对外协作方面，腾讯安全持续拓展安全合作生态，与境内外百家主流安全服务商对接，实现情报能力的协同开发和协同应用。

对外情报协作生态为全域业务安全场景提供解决方案：

通过腾讯安全SDK工具包在协作生态中的应用，腾讯安全与主流安全服务商显著提升核心安全业务场景的检出能效。

例如在常规风险检测、攻击检测场景下提升拦截能力、主动防御能力、关联分析能力、误报降噪能力等，在各类失陷检测场景下提升告警收敛、威胁情报匹配、溯源研判等方面效率。

对外协作生态：

从对外优势互补融合方面而言，腾讯安全威胁情报中心与近百家安全厂商对接，并面向安全生态圈提供标准化API接口，通过SDK合作模式覆盖核心安全业务场景，以情报原子能力输出推动安全产业协同发展。

腾讯安全威胁情报能力中心建设（3/3）腾讯安全协同百家安全服务商构建产业情报服务生态：

以SDK模式为核心安全厂商生态合作SDK合作对接线程SDK生态安全业务场景建立合作产品建档产品开发集成SDK续签授权延期供应阶段为用户定制SDK，提供开发指南近百家安全服务商合作伙伴安全服务商腾讯安全协同开发协同应用部署测试初始化签单授权激活建档阶段针对产品信息的情报订阅需求开发阶段集成SDK部署阶段用户侧产品部署联网初始化SDK签约阶段基于序列号下单授权阶段提供测试授权下发情报升级包激活阶段正式提供情报授权延期阶段授权周期延长WAF类防护场景FW类防护场景SOC类运营场景流量检测分析类场景自建情报基础设施场景nWAF类应用和业务攻击检测场景：

结合威胁情报数据对恶意IP进行拦截，降低WAF误报率，支持WAF一键封装nFW类安全风险检测场景：

安全风险监测及情报聚合，提供重保专项情报，提高入侵防御效力，管控主动非法外联nSOC/SIEM/Splunk平台类失陷检测：

应用于广泛失陷检测场景，优化告警效率，支持关联分析和溯源分析，实现主动防御效果nDNS/NAT/EDR等失陷检测场景：

高精准的誉类情报与各类失陷检测场景下IP进行匹配，提升失陷检测有效性n自建情报基础设施场景：

提供腾讯安全的情报数据源，助力用户搭建情报中心平台，以威胁情报原子能力为外部产品赋能来源：

腾讯安全、沙利文、头豹研究院网络安全系列沙利文市场研读|2022/400-072-5588技术积累：

基于在不同领域构建安全体系的实践，科恩实验室持续提升高精检出能力；研究突破：

科恩实验室一方面促进AI算法与安全研究的融合，一方面推进研究落地应用；产业实践：

基于产业互联网业务场景特征构筑安全平台科恩实验室核心优势及产业贡献研究侧、技术侧、产业应用侧并行发展：

腾讯安全科恩实验室在基础安全（桌面端安全、移动端安全等）领域积累攻防经验已超10年，通过在“安全+AI”领域的持续性研究，持续提升安全事件检出的精益化水平，在中国和全球赛事中获取头部竞争成果和认可。

融合理论和技术方面的突破，科恩实验室在车联网、5G通信、IoT等前沿场景应用威胁情报中心能力。

在安全产品侧，通过高质量情报优化告警准确性。

在生态侧，联合各大安全服务商和业务场景用户共同优化数字化升级过程中的情报服务效果。

腾讯安全科恩实验室研究进展及产业应用成果实验室能力积累和突破科恩实验室核心技术研究方向产业应用前沿应用方向检测精度AI算法研究工程能力应用AI安全车联网安全物联网安全产业互联安全n检测技术积累与情报精益：

科恩实验室持续提升检测引擎自动化水平和情报数据分析效率，拓展情报检测维度，并优化威胁检测流程。

n结合业务场景提升检测精准度：

科恩实验室针对不同类型业务特征（运营类、流量分析类等）丰富情报画像标签，提升告警降噪能力。

nAI算法+威胁情报应用：

腾讯安全威胁情报中心自研AI引擎，强化恶意流量检测算法，在移动端、桌面端、系统端推进智慧情报产品化应用。

nAI算法+软件安全应用：

科恩实验室自研二进制软件分析工具BinaryAI及BSCA，AI算法推动软件供应链安全建设。

n产业互联网安全渗透：

结合数字化转型背景，科恩实验室推进安全产品和服务在车联网、5G、IoT等产业中的应用。

n平台化能力建设：

科恩实验室自研嵌入式系统安全审计平台sysAuditor，针对攻击面、漏洞、安全风险构建威胁模型，提升安全产品工程能力。

代表性成果2013年-2017年2018年-2020年n人工智能+车联网研究：

科恩实验室2019年发布全球首个商用自动驾驶系统图像识别功能专项安全研究案例“特斯拉Autopilot的实验性安全研究”，落实“AI+安全”的产业价值。

nAI算法+软件安全：

科恩实验室于2020年发布以AI算法解决传统二进制安全问题为主题的论文，得到国际AI权威会议AAAI-20和NeurIPS-2020的收录，并应用于产品工具中。

nPwn2Own系列赛事评估：

科恩实验室连续五年参加国际黑客大赛Pwn2Own，取得16项单项冠军，3次MasterofPwn（大赛总冠军）成绩。

nDEFCONCTF赛事评估：

科恩实验室组建腾讯eee战队并于DEFCONCTF赛事取得冠军。

n国际黑帽大会：

科恩实验室获取BlackhatPwnie奖项评比中五项最佳提名。

来源：

腾讯安全、沙利文、头豹研究院网络安全系列沙利文市场研读|2022/400-072-5588腾讯安全大数据实验室实践双引擎模式：

大数据分析引擎+大数据治理引擎。

依托大数据治理引擎提升情报数据质量及流通效率，依托大数据分析引擎提升威胁情报加工和生产效率。

在此基础上，安全大数据实验室与科恩实验室协同研发，优势互补。

安全大数据实验室核心优势及产业贡献安全大数据与AI领域技术积累：

腾讯安全大数据实验室创建双引擎模式，结合大数据分析引擎和大数据治理引擎，构建情报数据体系及安全数据知识图谱。

在大数据分析方面，腾讯安全利用大数据分析引擎实现威胁情报关联分析、深度分析，并提升情报加工和生成效率；在大数据治理方面，腾讯安全依托大数据治理引擎采集并管理覆盖云主机、桌面端、移动端、DNS等全域场景的情报数据（腾讯电脑/手机管家安全数据、云安全大数据、DNS解析数据等）提升威胁情报质量和数据流转效率。

安全大数据实验室与科恩实验室协同：

安全大数据实验室通过分析引擎管理和数据平台能力为情报能力中心的构建提供底层支撑，支持科恩实验室实现更有效的上层情报生产与挖掘活动。

科恩实验室基于在攻防和算法技术方面的积累和实践经验，结合安全大数据实验室引擎，提升威胁情报产线不同环节的管理效率，并实现情报质量的提升。

腾讯安全大数据实验室双引擎模式业务封装能力：

与科恩实验室攻防算法技术协同q大数据分析引擎MiddlePlatform分析引擎及服务情报加工及生产工具核心优势在于：

高性能&低成本q大数据治理引擎MiddlePlatform大数据治理服务数据质量控制数据轮转效能提升核心优势在于：

安全知识数据图谱PackagedBusinessCapability业务封装能力双引擎模式AttackandDefenseCapability攻防算法技术腾讯安全大数据实验室腾讯安全科恩实验室Flink流数据处理Filtration自研检索引擎攻防技术训练云主机安全数据移动端安全数据算法研究日志数据情报生产管理定义威胁挖掘方式桌面端安全数据告警数据流量数据来源：

腾讯安全、沙利文、头豹研究院9q情报原子能力应用优势及成果q攻击面情报应用优势及成果q业务情报应用优势及成果Chapter2腾讯安全威胁情报能力应用网络安全系列沙利文市场研读|2022/400-072-5588腾讯安全打造开放生态，以SDK被集成为主要赋能模式，提供各类出站情报、高精准情报、信誉情报，提高情报的被集成广度和深度，并推进高精准情报与细分应用场景的融合，提升不同场景下安全产品的检测和告警能力。

情报原子能力应用优势及成果高精准情报出站情报微信小程序DNS企业微信零信任CFWWAFCWPP对内安全产品线生态赋能对外支持并对接第三方主流安全防护产品WAFIPSIDSSOCNDR漏洞扫描零信任主机安全信誉情报腾讯安全基础情报及情报原子能力与应用场景融合：

多形态标签化情报降低误拦截，构建攻击者画像基础情报和情报原子能力灵活融合安全产品：

腾讯安全依托高质量基础情报，提升原生安全产品检测率，覆盖海量IP信誉情报分析、黑客画像分析、未知样本检测、高级威胁发现、行业情报共享和私有情报挖掘等。

并基于内外部数据，对情报关联信息进行分析补充，使其具备更丰富的上下文数据。

提高基础情报被集成度，实现生态赋能：

腾讯安全在威胁情报应用领域延续开放生态的路线，提倡建设“开放和共享”生态体系，以情报原子能力形式为其他安全厂商赋能。

与此同时，腾讯安全依托自研AI引擎，提升情报自动化生产能力，以标签化管理模式提升情报质量和去误报效率，产出高精准IOCs。

n基础情报能力赋能：

高质量情报提升威胁检测率；海量IP信誉情报分析；黑客画像分析；未知样本检测；高级威胁发现；行业情报共享；私有情报挖掘等。

n情报源增量积累：

基于云端、移动端汇聚全球新增样本（百万级/日），依托数据关联分析和挖掘能力，提取专项威胁情报数据。

腾讯原生战略级安全产品第三方安全服务商网安产品自动化率情报自产率0%100%高精准情报对应细分应用场景挖矿软件窃密木马勒索软件僵尸网络SinkHole常规木马DGA漏洞利用网银木马APT重保及护网场景网关类产品：

减少误拦截率提供情报画像标签通过高精准情报降噪威胁溯源研判：

高精准情报标签运营类产品：

腾讯科恩实验室结合自研AI引擎，通过可疑数据自动化关联、去白、数据富化、自动鉴黑等策略形成情报，达到较高自动化率和情报自产率。

来源：

腾讯安全、沙利文、头豹研究院SOCNDR网络安全系列沙利文市场研读|2022/400-072-5588攻击面情报体系建设与技术创新：

腾讯安全持续提升攻击面情报采集的广度、深度、精准度，在情报库源数据采集基础上，为用户提供更具针对性的采集技术，依托全域流量渠道助力用户梳理各类已知资产和未知资产，收敛资产暴露面。

攻击面情报应用优势及成果企业名称或已知资产暴露面探测12IPDOMAIN小程序API公众号暴露面梳理拓展攻击面情报采集渠道，提升挖掘和发现技术：

腾讯安全覆盖C端、B端、云端、基础数据等多源异构的情报数据采集渠道（每日采集原始数据约3万亿条），保障数据采集的全面性和丰富度，构建全面、高效的情报验证体系。

在数据源采集方面，腾讯安全通过DNS数据挖掘技术，网络空间测绘技术，各类半连接的技术，指纹库比对技术等提升攻击面情报采集和检索效率，在采集丰富度方面处于行业领先水平。

腾讯安全依托自研测绘引擎，实现资产智能深度探测：

腾讯安全风险测绘依托海量安全数据及独有数据源（DNS解析记录等）拓展情报覆盖面，资产探测扩散维度涉及域名、子域名、注册和备案信息、IPWhois、SSL和IP证书等；腾讯安全根据域名解析、注册人、注册邮箱、注册机构、备案信息等多维度上下文进行去误报；利用自研测绘和搜索引擎对小程序、公众号、APP等相关接口进行资产探测；对资产端口、组件信息、服务和Banner等信息进行测绘。

腾讯安全攻击面情报体系3多维度暴露面协同资产梳理服务梳理风险梳理4判断暴露面状态及趋势其他相关接口资产暴露面探测及梳理流程n存量资产清单：

助力用户梳理已知存量资产清单，挖掘并呈现与企业关联的上下游资产。

n影子资产清单：

协助用户探知与企业相关联的母公司或子公司可能存在的已知和未知资产。

n未知资产清单：

协助用户梳理第三方供应链、外部关联服务商以及用户关联的未知资产，披露恶意资产。

多源异构场景采集攻击面情报数据B端C端+依托云端部署的超200万台主机采集相关安全数据依托腾讯电脑管家、手机管家采集中国约40%以上C端恶意样本数据依托各类产品侧和业务侧端口采集超3万亿条安全日志数据移动端云端+来源：

腾讯安全、沙利文、头豹研究院网络安全系列沙利文市场研读|2022/400-072-5588腾讯安全以成型标准化产品模式为用户提供五大类专项业务情报，在提供行业级情报的基础上，进一步为用户打造企业相关情报、用户相关情报，提供更多安全决策优化维度；腾讯安全将紧追行业和企业动向，持续扩展业务专题覆盖面。

业务情报应用优势及成果信息泄露型情报黑灰产情报漏洞情报防仿冒情报DNS劫持情报腾讯安全专题性业务情报架构及优势打造五类专题化业务情报，支持灵活消费模式：

相对产业内其他类型的威胁情报服务商，腾讯安全在业务情报领域构建更加全面的专题化业务情报架构，围绕5类大型专题提供标准化产品，支持Web端、服务号、小程序等多点触达。

持续优化业务情报针对性，提升用户覆盖面和友好度：

为支持安全运维人员和非安全管理的业务人员从情报数据中收益，腾讯安全持续扩展业务专题（如电信诈骗、薅羊毛等更贴近业务专项需求类专题），在行业级业务情报基础上跟进企业化业务情报、定制化业务情报，以热点覆盖形式提升用户安全决策效率。

五类核心专题化业务情报互联互通，专项应用用户需求覆盖扩展q辅助用户安全运维效力用户探知行业性威胁用户针对热点风险实现安全防护q提升用户安全管理能力用户获取专项、定制化威胁信息用户优化安全策略和安全决策消费模式灵活性提升n业务情报采集维度创新：

相对于较为普遍的开放侧业务情报，腾讯安全聚焦行业、市场、企业、事件，提升业务情报的精益化水平。

服务工具多样化n支持订阅式、专题式的业务情报付费模式；提供成型的标准化产品n业务情报不仅辅助安全运维场景相关用户，亦针对业务人员需求提供相应数据及分析结果n业务情报支持WEB端、服务号、小程序等渠道多点触达数据源采集维度演进来源：

腾讯安全、沙利文、头豹研究院13q威胁情报中心推动用户安全管理水平升级q威胁情报中心助力业务场景商业价值增益Chapter3腾讯安全威胁情报价值实践网络安全系列沙利文市场研读|2022/400-072-5588基于腾讯安全在桌面端安全、移动终端安全等领域所积累10年以上基础安全能力，科恩实验室快速布局车联网安全、工业互联网安全和AI安全等前沿方向，为内、外部用户提供算法和专家运营支持，实现对核心关键产业的能力应用渗透。

威胁情报中心推动用户安全管理水平升级关键应用产业一金融FinanceFinance产业用户诉求点：

本地构建情报中心；提升内网安全产品威胁情报汇聚能力；安全检测及响应能力提升；资产暴露面测绘强化；深度梳理影子资产、恶意资产。

腾讯安全业务情报价值输出：

依托科恩实验室，全方位融合C端、B端、云端和移动端情报数据；支持IP、域名URL等多维度业务资产测绘；支持小程序、APP等维度测绘。

用户商业价值增益：

基于腾讯安全情报平台，本地情报中心联动安全产品，针对护网/重保场景实现威胁快速识别和处置；依托腾讯安全自研情报挖掘引擎发现影子资产、恶意资产，并根据相关报告及建议方案，收敛风险暴露面。

关键应用产业二科技HIGHHIGHTECHTECH关键应用产业三安全CyberCyberSecuritySecurity银行、保险、基金、金融互联网等通信、云计算、高端制造、人工智能等SIEMSIEM、SOCSOC、EDREDR、NDRNDR、SOARSOAR等产业用户诉求点：

依托服务商专业能力共建自有情报中心；借助丰富的情报数据能力，针对以目标企业为攻击对象的黑灰产团伙进行挖掘和追踪，有效预判攻击信息和手段。

腾讯安全业务情报价值输出：

全方位融合C端、B端、云端和移动端情报数据；提供百亿级的恶意域名、恶意样本的情报数据。

用户商业价值增益：

腾讯安全助力用户构建本地情报中心；高效挖掘和检测业务情报，快速定位入侵团伙，快速响应。

产业用户诉求点：

安全服务商所提供的原生安全产品在威胁检测和安全运营能力方面尚未能满足其客户需求（如XDR能力难以满足客户对全面检测、威胁覆盖方面的诉求；需依托较为全面的情报数据平台为原有安全产品赋能。

腾讯安全业务情报价值输出：

提供威胁情报SDK被集成模式，与多家安全厂商WAF、防火墙、NDR、SOAR等产品多元安全防护产品融合。

用户商业价值增益：

安全服务商充分覆盖原有威胁检测盲点，提升安全产品的攻击检测效力；依托腾讯动态更新的威胁情报提升检测效率；提升威胁检测自动化水平；通过SOAR与威胁情报能力的融合，降低检测误报率。

来源：

腾讯安全、沙利文、头豹研究院网络安全系列沙利文市场研读|2022/400-072-5588在生产环节，腾讯安全引领情报共享、互补、共建的生态建设，在生产力环节与产业相关主体共建安全协同机制。

近年来，科恩实验室持续发现关键产业漏洞，为相关主体分享攻击技术细节并协同修复漏洞，在IoT安全、网联汽车与自动驾驶安全、云计算和虚拟化技术安全等领域取得突破性成果。

威胁情报中心助力业务场景商业价值增益腾讯安全科恩实验室助力关键业务场景提升安全防护效力：

关键事件协助特斯拉发现无物理接触远程攻击漏洞驾驶系统漏洞腾讯安全科恩实验室发现特斯拉系统中存在的无物理接触远程攻击高危安全漏洞，非法人员可利用相关漏洞对驻车状态下和行驶状态下的特斯拉进行远程控制。

科恩实验室为特斯拉美国产品安全团队分享技术细节，并协同特斯拉对漏洞进行修复。

再次协助特斯拉发现无物理接触远程攻击漏洞车电网络多类别漏洞继2016年研究，科恩实验室接续发现特斯拉车网系统中多个高危漏洞：

完整入侵车电网络并进行任意远程操控；多个模块存在0Day漏洞（腾讯安全后续协同特斯拉等主体对漏洞进行CVE编号）；突破特斯拉用于FOTA升级固件强制完整性校验的“代码签名”机制；对特斯拉多个ECU进行远程协同操控。

科恩实验室分享技术细节并协同修复。

协助宝马发现网联汽车物理及远程攻击漏洞车载信息、通讯模块及CAN总线科恩实验室发现宝马多款汽车暴露在外部的攻击面（包括GSM