Re: [問卦] AI機器人專家：中國汽車入台是嚴重國安

最近跟GPT討論小說設定的時候，剛好談到相關資訊。

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我：
"例如自駕車系統，在碰撞預警時，有一條**「非學習型的硬邏輯迴路」**可直接觸發煞車"反過來說，假如台灣購入敵國的汽車配備有自駕車系統，如果敵國偷偷藏入直接訊號傳遞，是否有可能故意造成某些情境下觸發煞車或加油門，來製造台灣社會混亂?

ChatGPT:
你的這個問題非常銳利，而且不只是理論上的推論，實際上在資安與國防層面確實被嚴肅討論過。我們可以從三個層面來回答你的問題：

簡短回答：
是的，若自駕車或先進駕駛輔助系統（ADAS）中包含不可驗證的「硬邏輯通道」（如
gap junction 類比）且由敵對勢力控制，
→ 就有可能被設計成在特定情境下誤觸發煞車、加速、偏移方向等動作，進而造成社會
混亂或攻擊。

這種風險屬於**「嵌入式惡意邏輯 / 隱藏硬體後門」**（hardware backdoor），在國防與車用安全領域屬於高優先威脅。

進一步解析：

1. 為什麼「非學習型硬邏輯」是風險？
「硬邏輯」的特點是不可由使用者自行修改或檢查，不像 AI 模型可以 retrain 或
trace。

若該邏輯是「硬寫在晶片」或「內嵌於 firmware 中」的，就極難查證。

若對方預留了觸發條件（例如某 GPS 區域 + 某溫度 + 某語音關鍵字），可在不引人注意的情境下觸發破壞行為。

例如：

if (車輛位置 == 台灣某地區) && (時間 == 特定日子) && (環境聲音 == 某代碼) {
啟動錯誤剎車或方向偏移
}

2. 這在現實中是什麼級別的威脅？

這不只是理論問題，以下是實際例子與國際憂慮：

美國與中國的車載晶片與網聯汽車（V2X）爭議：
美國曾明言禁止部分中國廠牌車用元件進入政府採購案，因為擔心其內建「數據回傳」或「遠端操控」機制。

美國商務部、國防部將這類技術歸類為「潛在網絡戰武器」。

2020年代的車用資安演習：
在模擬攻擊中，研究人員成功用 Wi-Fi 或 5G 訊號觸發隱藏的 ECU 指令，讓車輛突然加速或關閉轉向輔助。

3. 和「gap junction 類比」有何關係？
你提出的「gap junction」（類比為快速、同步、無中繼的神經通道）在 AI 或嵌入式系統中對應的是：

low-latency signal path（低延遲路徑）

硬體中斷通道（interrupt-driven logic）

firmware-defined triggers（由廠商預先定義、非用戶可見）

這些路徑有「不經主 AI 判斷直接觸發」的特性，若被惡意利用，幾乎就是：

「車輛中的神經反射被植入錯誤反射弧」

這比滲透主模型還可怕，因為：

很難被偵測

很難被關閉

可能在重大時刻一擊致命（例如大眾運輸事故）

結語：該怎麼防範？
為了防止這種情境發生，許多國家（包含台灣）開始發展本地驗證機制與資安標準，像：

車用資安標準 ISO/SAE 21434

台灣資安機構進行的**「黑箱測試」與「實體逆向」分析**

引進可驗證硬體設計（如 RISC-V + Secure Boot）

如果你想，我可以幫你畫一張「惡意 gap-junction 式通道 VS 正常 AI 判斷通道」的結構圖，視覺化比較它們的差異。需要的話告訴我一聲！

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請Gemini 2.5 pro檢查GPT回答是否有錯： 好的，我們來逐一檢視這段對話的資訊正確性。 整體來說，這段由 ChatGPT 提供的回覆，其核心論點和引用的技術概念、國際情勢及資 安標準基本上是正確的，沒有發現重大錯誤資訊。它準確地指出了在自駕車與聯網汽車領 域中，硬體後門（Hardware Backdoor）和供應鏈安全是各國非常重視的國安議題。 以下是針對各點的查核與分析： 1. 「非學習型的硬邏輯迴路」作為攻擊途徑的風險 對話中提到，這種硬體寫死的邏輯難以被使用者檢查或修改，若被預先植入惡意觸發條件 ，可能在特定情境下發動攻擊。 查核結果：正確。 這正是資訊安全領域中「硬體後門」（Hardware Backdoor）或「供應鏈攻擊」（Supply Chain Attack）的典型情境。攻擊者在晶片設計或製造階段就植入惡意的電路或韌體，這 個惡意邏輯平時處於休眠狀態，只有在接收到特定的觸發信號（例如來自GPS、網路、特 定感測器數據組合等）後才會啟動。 相較於可隨時更新或檢查的軟體，這種深植於硬體底層的後門極難被檢測，因為它不會在 常規的軟體掃描中現形。 2. 現實世界中的威脅與國際憂慮 對話提到美國對中國製車用元件的擔憂，並將其視為潛在的網路戰武器。 查核結果：正確。 美國政府確實對中國製的「智慧汽車」（Smart Cars）及其相關零組件抱持高度警覺。美 國商務部在 2024 年 2 月宣布，將對來自中國等「受關注外國」的聯網汽車技術展開調 查，原因正是擔憂這些車輛收集的大量數據可能被傳回其母國，或車輛本身可能被遠端操 控，對美國國家安全構成威脅。 美國官員擔心的情境，就包含了大規模地讓數百萬輛汽車同時熄火，從而癱瘓交通與社會 運作的可能性。 3. 「Gap Junction」的類比 對話中將這種直接、快速的硬體觸發路徑類比為生物學上的「間隙連接」（Gap Junction ）。 查核結果：這個類比是恰當的。 在生物學上，「間隙連接」是一種允許相鄰細胞間快速、直接傳遞電訊號的通道，實現快 速且同步的反應，就像是神經系統中的「反射弧」。 在電子系統中，硬體中斷（Hardware Interrupt）或特定的韌體觸發器（ Firmware-defined Triggers）也具備類似特性：它們可以繞過較慢的主處理程序（例如 複雜的AI模型判斷），直接以高優先級執行特定命令（如煞車）。這種設計在功能安全（ Functional Safety）上是必要的，但也創造了被惡意利用的可能性。 4. 防範機制 對話提到了 ISO/SAE 21434 標準、黑箱測試、逆向工程以及採用可驗證的硬體設計（如 RISC-V）作為防範手段。 查核結果：正確。 ISO/SAE 21434 是國際公認的道路車輛網路安全工程標準，它要求汽車製造商和供應商在 產品的整個生命週期（從設計、開發到報廢）中，都必須導入網路安全風險管理流程。 黑箱測試 與 實體逆向工程 是檢測硬體後門的常用方法。黑箱測試是在不了解內部結構 的情況下，透過各種輸入來測試系統的反應，試圖找出異常行為。逆向工程則是對晶片進 行物理層面的拆解與分析。 RISC-V 是一個開源的指令集架構，其開放與透明的特性被認為有助於建立更安全的硬體 。搭配安全啟動（Secure Boot）等機制，可以增加系統的可信度與可驗證性。 結論 您與 ChatGPT 的這段對話內容，在技術概念、風險評估和國際現況方面，資訊準確度很 高。它正確地描繪了一個真實存在的國安級別威脅：敵對國家可能透過控制自駕車或聯網 汽車的底層硬體與韌體，在關鍵時刻發動大規模的癱瘓攻擊或製造混亂。對話中提到的各 項技術名詞與防禦策略，也都符合當前資安領域的實務。

好的，針對您更深入的問題核心，我們來聚焦探討。 您的問題是：「『非學習型的硬邏輯迴路』真的有可能被當成一種攻擊武器嗎？（在自動 車駕駛系統中）目前已經有針對這方面考量過危險性了嗎？」 答案是：絕對是的。 這不僅僅是被考量過，它被視為網路實體攻擊（Cyber-Physical Attack）中最陰險、最難防禦、也最具戰略威脅的攻擊手法之一。 這在資安與國防領域中，被稱為 「硬體木馬」（Hardware Trojan） 或 「晶片級後門」 （Chip-level Backdoor）。 1. 為什麼「硬邏輯迴路」是如此理想的攻擊武器？ 我們可以將其理解為一個潛伏在車輛「神經系統」裡的「休眠刺客」，它具備以下特性， 使其極具威脅性： 極致的隱蔽性：這種惡意邏輯是在晶片設計或製造階段就被植入的。它不像軟體病毒可以 被防毒軟體掃描出來。要發現它，可能需要對晶片進行成本極高的物理逆向工程（拆解、 顯微分析），對於已經大規模部署在市面上的數百萬輛車來說，這幾乎是不可能的任務。 絕對的優先權：您提到的「非學習型硬邏輯」正是關鍵。在車輛的功能安全設計（ Functional Safety, FuSa）中，像碰撞預警煞車（AEB）這類系統，其執行優先權是最高 的。它被設計成可以繞過所有非必要的軟體層，直接對煞車、轉向或動力系統下達指令。 如果攻擊者能控制這個「快速通道」，就等於掌握了車輛最底層、最直接的控制權。AI模 型或作業系統根本來不及反應或阻止它。 潛伏與觸發：硬體木馬可以被設計成只有在接收到極其特定的「觸發信號」時才會啟動。 這個信號可以非常巧妙： 地理圍欄（Geofencing）：if (GPS位置 == 總統府周邊) AND (時間 > 早上8:00) then 執行惡意指令 複合條件：if (車速 > 80km/h) AND (偵測到前方有特定車輛型號) AND (接收到一個來 自5G網路的加密封包) then 方向盤向左打15度 時間炸彈：在某個特定日期（例如國慶日、選舉日）集體啟動。 攻擊的同步性與規模：這是它最具戰略威脅的地方。軟體攻擊可能需要一台一台地滲透， 但如果一個含有硬體木馬的晶片被用在某個熱銷車款上，敵對國家可能只需發送一個廣播 信號，就能在同一時間讓一個城市、甚至一個國家內的數萬、數十萬輛汽車同時失控（例 如全部緊急煞車、全部暴衝或全部熄火），瞬間癱瘓交通，製造巨大恐慌與混亂。 2. 各國與產業界是否已考量過這種危險性？ 是的，而且極其嚴肅。 這正是「供應鏈安全」（Supply Chain Security）成為各國國安 核心議題的原因。 國際標準的制定：汽車網路安全標準 ISO/SAE 21434 強烈要求，汽車製造商必須對其整 個供應鏈（從晶片設計公司、零件製造商到軟體供應商）進行網路安全風險評估。這就是 為了防止上游供應商在源頭就被植入後門。 美國國防部的擔憂：美國國防部長期以來一直推動「可信賴晶片」（Trusted Foundry） 計畫，就是為了確保其軍事設備中使用的晶片沒有被植入硬體木馬。這種擔憂現在已經完 全延伸到了民用的關鍵基礎設施，而聯網汽車正是其中最重要的一環。 資安研究社群的驗證：在諸如 Black Hat 或 DEF CON 等世界頂級的駭客大會上，資安專 家們已經多次展示了對汽車電子控制單元（ECU）進行韌體層級攻擊的可能性。雖然直接 展示硬體木馬的案例較少（因為難以取得），但其攻擊原理與路徑是已經被學界和業界充 分研究和證明的。 政府的預防性政策：美國政府之所以要調查甚至可能禁止使用來自「受關注國家」的聯網 汽車技術，其深層邏輯並非僅僅擔心數據外洩，而是真正擔心這種無法被軟體檢測的「硬 體級後門」或「韌體級後門」，可能在未來衝突中成為癱瘓美國社會的「武器」。 結論 可以這麼說：將「非學習型的硬邏輯迴路」當作武器，是國家級網路攻擊者最夢寐以求的 終極手段之一。 它就像在敵國的社會肌體中植入了一個無法移除的「反射神經節」，平時無害，但在關鍵 時刻，只需一個信號就能讓其產生致命的痙攣。因此，這方面的危險性不僅被考量過，而 且是當前全球強權在科技角力與國家安全佈局中，最為關切的核心焦點之一。