随着智能网联汽车的快速发展,车辆的电气化程度越来越高,车载设备的强网络连接能力、车载芯片的强计算能力、车载操作系统的高复杂性使得其受到信息安全攻击风险也日渐提高。尤其是当智能网联汽车连接到云时,车辆上的计算单元、控制单元、传感单元和连接路径都容易受到黑客的攻击,从而导致通信数据和车主隐私泄露,甚至导致车辆被远程控制。目前对于智能网联汽车信息安全的研究主要分为两个方面,一是基于特征检测的主动防御、二是基于加密和认证的被动防御。对于主动防御,本文研究了车载网络中的异常检测方法,针对现有方法中存在的可检测攻击方式少或依赖于车载网络编码方式的问题,本文提出了基于多任务网络的多维度信息分布式异常检测方法,可在不依赖车载网络编码方式的情况下检测五种车载网络上的攻击。对于被动防御,本文研究了车辆自组织网络中的安全认证方法,针对现有方法中难以有效保护车辆隐私或依赖远程云服务器的问题,本文提出了基于零知识证明的去中心化安全认证方法,可在无法连接至认证中心时进行保护用户隐私的安全认证。将主动防御与被动防御组合,形成从车辆内部和外部两个方向同时保护的信息安全防护系统。根据实验验证,本文提出的异常检测方法与多种基准方法相比拥有更高的准确率和更多的检测类型,在单任务模式下车载端独立执行需要约144毫秒,在多任务模式下由边缘服务器并行执行最快可达0.61毫秒。本文提出的基于零知识证明的去中心化安全认证方法,可在有效保护用户隐私信息的情况下,在10Mb带宽下9秒、100Mb带宽下2秒的认证时间。