传统汽车行业随着信息技术和物联网的发展正在逐步向信息化和互联化迈进,车联网技术让现带汽车出行更加方便智能的同时,也带来了很多安全隐患。对网联汽车终端的信息收集是车联网中不可少的环节,我国个人信息的收集需要遵循“知情同意”,“最小必要”,“目的限定”三大原则,监管系统不够完善的车联网行业可能存在大量信息过度收集的情况,危害到车主和乘车人的个人信息安全,因此急需进行针对车联网隐私泄露的相关研究,检测各类联网车辆和服务器的通信数据中是否包含隐私数据,对过度采集用户数据的车联网服务平台进行及时的发现和整改。针对此问题本文研究了车联网隐私泄露检测中面临的关键问题:车联网数据难获取、车联网HTTPS数据难以做内容检测、未知二进制协议报文难以进行内容检测。并对几个问题分别提出了解决方案:利用SDR技术搭建GSM模拟基站,解决车联网数据难以收集的问题;利用SSLstrip和SSLsplit结合的方式对HTTPS数据进行解密;在未知二进制协议的内容检测上,提出变长字段挖掘结合定长字段边界分割的方法对协议进行字段分割,并使用结合结果验证的KNN算法对分割出的字段进行语义判断,从而完成未知二进制协议报文的内容检测。最后,本文按照上述方案设计并实现了一套车联网隐私泄露检测系统,并对系统的检测能力和检测准确率做了测试和结果分析,验证了本系统在车联网隐私泄露检测上的可用性以及在对车联网中未知二进制协议处理方法上的优越性。