基于知识图谱的智能网联汽车渗透测试路径生成方法及系统

本发明涉及汽车网络安全技术领域，特别涉及一种基于知识图谱的智能网联汽车渗透测试路径生成方法及系统，基于车内网E/E架构，通过融合多源异构数据构建智能网联汽车车内网渗透测试安全知识图谱；利用动态剪枝优化的深度优先搜索算法，基于知识图谱生成潜在的攻击路径；利用多维度时空风险评估框架量化路径威胁强度与执行可行性，实现对生成的攻击路径进行量化评估；根据评估结果，选择高风险且可行的攻击路径进行实际的渗透测试，发现系统中的安全漏洞和弱点。本发明全面覆盖攻击面，高效生成高价值攻击路径，并精准量化评估威胁强度与执行可行性，显著提升了智能网联汽车车内网的安全测试效率和准确性。