無人機體積小、靈活性高、操作簡便，在為物流配送、地理測繪等領域帶來便利的同時，也潛藏著巨大的安全隱患。

一、無人機系統組成

無人機系統(Unmanned Aircraft Systems, UAS)由多個組件構成，主要包括基本組件、信息通信技術(ICTS)組件和操作人員與后勤支持等。

小型無人機系統的基本組成包括操作人員、遙控器、指揮與控制(C2)鏈路以及無人機本身。而較大型的系統可能還包含專門用于起降的地面控制站(GCS)和執行任務的任務控制單元(MCE)。大型系統通常利用基于太空的超視距(BLOS)通信來實現指揮控制和數據傳輸。地面控制站和任務控制單元由卡車、集裝箱或建筑物等物理基礎設施組成，其中容納著運行整個系統所需的計算機硬件和軟件。

無人機系統的運行離不開人員，從操作小型無人機的單個人員到大型系統中輪班的多名機組人員不等。執行情報收集任務的高級軍用無人機還需要大量的處理、開發和分發(PED)人員來分析無人機提供的信息。此外，無人機系統的規模越大，對機庫、跑道、機場等基礎設施以及燃料、彈藥和維護等后勤支持的需求也越大。

二、由無人機系統漏洞而產生的安全威脅

隨著無人機系統日益復雜，并配備了Wi-Fi、藍牙、蜂窩連接或其他蜂窩通信技術等先進通信技術，惡意行為者未經授權訪問和控制無人機系統的風險可能會增加。遠程訪問和控制連接功能引發了人們對非法遠程訪問和安全漏洞的嚴重擔憂。先進通信技術的集成可能允許惡意行為者攔截或劫持無人機系統與其控制器之間的通信信號，從而可能導致未經授權訪問敏感數據或控制無人機系統本身。

無人機信息收集與存儲環節如果沒有得到妥善保護，容易受到各種潛在無人機系統網絡漏洞的影響。通常，無人機系統收集的數據可以根據其規格和用戶決策存儲在多個位置，包括聯網設備(例如手機或電腦)、無線電控制設備、硬盤或個人服務器，或無人機系統公司提供的云平臺。如受損的網絡連接芯片可能會在制造過程中引入后門或其他惡意功能，這些功能可能會在無人機系統激活時觸發。

非法訪問無人機系統用于存儲數據或授權遠程控制訪問的云平臺，并利用該訪問權限確定無人機系統及其飛行員的位置。一旦獲得此類訪問權限，惡意行為者便可偽裝身份，從而竊取敏感信息以及與關鍵基礎設施相關的數據。

有研究人員曾成功逆向工程控制無人機系統的無線電頻率，并能夠精確定位無人機系統的位置、無人機系統起始點以及遙控飛行員的所在位置。此外，未經授權的無人機系統訪問可能為惡意行為者提供途徑，使其能夠滲透到關鍵基礎設施公司的無人機運營中，從而危及這些公司的功能和安全性。無人機系統受損的潛在后果非常嚴重。惡意行為者訪問UAS可能會導致敏感數據泄露，包括實時視頻和地理位置信息，這些數據可用于收集情報和進行監視。

三、應對無人機供應鏈攻擊中數據安全風險的策略

應對無人機供應鏈攻擊中的數據安全風險，需從技術防護、供應鏈管理、合規體系及應急響應等多維度構建防御體系。

(1)強化技術防護體系，阻斷數據竊取路徑

對供應鏈軟件全生命周期實施實時行為監控，通過部署端點檢測與響應(EDR)工具，識別異常數據傳輸(如Cxclnt/CIntend 后門的通信特征)，阻斷未經授權的數據外發;采用軟件成分分析(SCA)技術，掃描供應鏈各環節軟件中的開源組件(如GitHub工具)，檢測是否存在惡意篡改或未公開漏洞，避免類似Venom活動中開源工具被濫用的風險。

對無人機設計圖紙、飛行日志、用戶數據等敏感信息實施全鏈路加密，包括存儲加密(如SD卡數據)和傳輸加密(規避中間人攻擊)，防止攻擊者通過供應鏈滲透竊取數據?；诹阈湃渭軜?，對供應鏈上下游企業的系統訪問實施最小權限原則，限制第三方供應商對核心數據的訪問范圍，例如僅開放必要的API接口，避免憑證收割導致的權限濫用。

(2)優化供應鏈管理，提升風險溯源能力

建立供應商安全評估機制，對硬件制造商、軟件服務商進行定期滲透測試和安全審計，重點核查其代碼簽署流程、漏洞管理機制，防止類似“篡改合法軟件”的供應鏈攻擊。要求供應商提供軟件物料清單(SBOM)，明確組件來源及版本，通過區塊鏈技術記錄供應鏈數據流向，確保惡意代碼植入可溯源。聯合行業協會、安全廠商建立威脅情報平臺，實時共享針對無人機供應鏈的攻擊手法(如纖維技術規避、定制后門特征)，及時更新防御規則;針對跨國供應鏈，整合不同地區的監管要求(如數據跨境傳輸規范)，避免因標準差異導致的防護漏洞，降低跨國攻擊的滲透風險。

(3)完善合規與應急機制，降低數據泄露影響

依據法規明確供應鏈各環節的數據處理規范，例如禁止在未加密情況下傳輸無人機用戶位置信息，避免法律風險;對供應鏈中的數據處理活動進行定期合規審計，重點檢查第三方供應商的數據存儲位置、傳輸路徑是否符合本地化要求，防止“收割憑證”后的數據非法出境;制定數據泄露應急響應預案，模擬供應鏈攻擊場景(如上游供應商被入侵導致數據泄露)，制定檢測、遏制、恢復分階段響應流程;定期開展應急演練，提升供應鏈各環節企業的協同響應能力，確保在遭遇類似攻擊時能快速阻斷數據泄露鏈條。

(4)技術創新驅動防御升級，應對新型攻擊手段

利用機器學習算法分析供應鏈中的數據流動模式，識別異常行為(如非工作時間的高頻數據傳輸、未知IP地址的訪問)，提前預警隱蔽攻擊。對定制化惡意工具建立行為特征庫，通過AI模型實時匹配攻擊模式，提升對新型工具的檢測效率。

在無人機關鍵組件(如飛控模塊、存儲芯片)中集成硬件安全模塊(HSM)，對數據進行硬件加密，防止攻擊者通過供應鏈滲透篡改固件或竊取密鑰;采用供應鏈信任根技術，從芯片制造環節植入唯一身份標識，確保零部件來源可信，避免“惡意硬件植入”導致的數據安全風險。(北京藍德信息科技有限公司)