摘要：围绕农机自动驾驶系统中的计算机安全问题进行了系统分析，在分析农机自动驾驶系统结构与作业流程基础上，指出开放田间环境带来的感知欺骗、控制总线入侵、通信窃听、远程指令伪造等多重风险。针对存在的风险，从通信与定位链路安全、车载控制器与执行机构可信保护、作业数据和农田空间信息安全管理、云平台与边缘节点安全运维等方面，讨论了适配农机作业场景的计算机安全技术体系，阐述了相关技术在无人农机集群中的部署路径与作用机理。

　　关键词：农机自动驾驶；计算机安全技术；加密通信；应用

　　1.引言

　　农机自动驾驶技术是现代农机智能化的重要组成部分，通过集成GPS定位、传感器和自动控制系统，可实现精准农业作业，如播种、施肥、收割等，大幅减少人工干预，提高作业效率和农田管理水平。随着北斗全球导航系统的完善和农业智能化需求的提升，中国农机自动驾驶系统市场正呈现快速增长态势。尤其在2020年后，国家政策的大力支持、农业机械化总动力的提高以及农机自动化需求的增加，推动了自动驾驶系统在精准农业中的广泛应用。数据显示，2023年自动驾驶系统应用量已达38.7万台套，预计2025年市场规模将达35.2亿元，渗透率提升至16%。但车机终端与云平台连接得日益紧密，导致感知数据受干扰、控制总线被注入、报文和远程指令被篡改以及作业数据被非法导出等安全风险不断显现。因此有必要对计算机安全技术在农机自动驾驶系统中的应用进行分析。

　　2.农机自动驾驶系统架构与安全风险分析

　　2.1系统组成与工作流程

　　农机自动驾驶系统通常由环境感知单元、精密定位单元、中央控制单元、执行机构以及人机交互与远程监控单元构成。环境感知单元集成多模卫星定位接收机、惯性测量单元和视觉传感器，用于获取农机在田间的位置与周边障碍物信息。精密定位单元多采用北斗或北斗与全球卫星导航系统组合的实时动态差分技术，为轨迹跟踪提供厘米级位置基准。中央控制单元在接收感知与定位数据后，依据作业任务和田块边界，完成轨迹规划、姿态解算以及转向与行进速度计算。执行机构包括电控液压转向系统、制动与动力输出模块，将控制指令转化为方向盘转角、行驶速度和农具升降等动作。人机交互与远程监控单元向驾驶员显示作业参数与运行状态，提供模式切换和紧急接管接口，在具备通信条件时上传关键数据至云端平台，用于质量评估和状态分析[1]。自动驾驶系统在作业过程中形成“感知与定位采集—控制决策计算—执行反馈—状态监测与人机交互”的闭环，以支撑农机在复杂田间环境中的稳定自主作业。

　　2.2主要安全风险分类

　　农机自动驾驶系统工作环境开放，硬件结构暴露程度较高，感知与定位单元容易受到恶意干扰与自然因素影响，例如人为遮挡天线、伪装障碍物目标或布设反光体，可能引发定位偏移和障碍识别错误，从而影响行驶轨迹安全。电控液压转向和制动等执行机构被非法接入或接线改动时，存在绕过控制单元施加转向和速度指令的风险，甚至可能造成整机失控。基于北斗和蜂窝网络的车载终端通信链路若缺乏身份认证和加密机制，攻击者可以监听差分与远程控制指令，或伪造基站和管理指令，使农机在误导信息下运行。车载操作系统和自动驾驶控制软件出现未修补漏洞、弱口令或不安全接口时，往往成为恶意代码植入和权限提升的入口，引起控制逻辑被篡改和关键安全功能失效。远程监控平台及云端数据库集中存储作业轨迹、地块边界和农户身份信息，在访问控制配置不当或审计机制薄弱条件下，可能出现敏感数据泄露以及作业记录被删除或伪造，对农业生产安全和经营隐私构成长期隐患。

　　3.计算机安全技术在农机自动驾驶中的应用分析

　　3.1应用优势

　　在农机自动驾驶系统中引入计算机安全技术，一方面能够提升整机在开放场景中的抗攻击能力，另一方面能改善运维和监管环节的可控性。耕作、植保、收获装备普遍依赖北斗高精度定位、环境感知传感器和车载控制器，设备经4G/5G或窄带专网接入农机调度平台，这种网联架构使通信窃听、指令伪造、恶意控制、定位欺骗和数据泄露成为关键风险源。采用加密通信、身份认证和密钥管理后，远程指令和状态数据在传输环节获得机密性与完整性保障，攻击者难以插入控制帧或篡改作业参数[2]。引入安全启动、固件签名校验以及运行时完整性监测，可抑制针对车载控制单元的恶意固件替换和后门植入，降低异常动作引发机械损坏或人身伤害的概率。围绕作业轨迹、农机调度和农情数据实施分级保护与访问控制，有助于减少敏感信息滥用，并为事故责任界定提供可信记录，整体上强化农机自动驾驶系统的安全性。

　　3.2具体应用实例

　　3.2.1通信与定位链路安全防护

　　农机自动驾驶系统在田间作业时，大量控制指令和状态信息依赖车机终端与云平台之间的无线通信以及高精度定位数据，如果通信链路缺乏安全设计，窃听作业参数、伪造导航指令甚至劫持整机控制权的风险会显著增加。工程实践中，车载终端往往在网络层建立基于TLS或专用虚拟专网的加密信道，在应用层叠加指令序号和消息认证码校验，以保证作业路径、速度指令和作业开闭等关键数据的机密性与完整性。以植保无人机自主飞行作业为例，大疆行业应用平台在无人机与地面遥控器之间采用AES-256算法保护数据链，在飞控软件与云端服务器交互时使用基于SSL/TLS的加密协议，这一机制已经应用于农业场景的航线规划和作业数据回传，有效压缩了中间人的篡改空间[3]。2025年新疆等地的棉田测绘与变量喷洒实践中，作业队伍借助农业无人机获取地块影像和高精度边界，由测绘系统生成处方图后在云端加密打包，下发至植保无人机和自动驾驶拖拉机终端，相关企业对包含高精度地图等信息的数据包采用AES-256级别加密与账号授权管理，仅允许持有合法密钥的终端解密导入，从通信侧降低作业航线和地块信息泄露以及被恶意篡改的概率，为大范围自动喷洒与拖拉机协同作业提供较高强度的链路安全保障。

　　3.2.2车载控制器与执行机构的可信保护

　　农机自动驾驶系统的车载控制器负责融合定位、感知与作业执行，是攻击者获取物理控制权的关键入口。大田农机装备自主作业技术的工程实践强调线性油门、手自一体变速调节、比例转向等线控部件与导航系统的紧密耦合，自动驾驶拖拉机和联合收割机可以在田间长时间无人值守运行，这种高度电子化结构要求控制系统具备可信计算能力和安全冗余设计。在具体实现层面，主控制器内嵌安全启动链路，在上电阶段借助硬件安全模块校验固件签名，只加载经厂商签名的操作系统和控制软件，并为关键控制任务分配独立安全域，限制外部应用访问转向、制动与动力控制总线。运行阶段，控制器对CAN或以太网总线上的报文进行源节点认证和频率异常检测，一旦发现非授权节点发送控制指令或消息节奏异常，立即触发降级策略，例如切换为保守速度的半自动模式、关闭自动转向功能，由驾驶员人工接管。黑龙江等地在2025年的无人春耕推广中，搭载智能播种系统的自动导航播种机能按照预设参数控制播量和株距，相关产品在量产时往往将作业参数锁定在控制器内部，只开放经授权终端访问的标定接口，并辅以多级密码或物理钥匙管理，减少现场人员随意修改关键参数导致误播或被恶意利用的可能，从源头压缩针对执行机构的攻击窗口。

　　3.2.3作业数据与农田空间信息的安全管理

　　农机自动驾驶系统在作业过程中生成的大量时空数据与作物信息已经成为农场数字化管理的重要资产，如果缺乏系统性的数据安全设计，作业轨迹、农户地块边界以及精准施肥、喷药策略可能被第三方推断农户经营规模与投入水平，甚至被竞争者利用。近年部分农业装备企业围绕高精度地图和农田空间数据构建了完整的数据保护链条。极飞科技在极云睿图和极云数据产品中，为农田高精度地图、障碍物信息和数字高程模型生成专用数据包，采用AES-256级别加密并绑定用户账号与设备标识，只有经授权的农机终端和管理软件可以解密导入，从而在数据交付环节抑制测绘单位或个人复制、扩散田块信息的行为。这一类高精度地图被广泛用于无人驾驶拖拉机和植保装备的路径规划与障碍绕避，其安全管理设计直接影响自动驾驶决策输入数据的可靠性[4]。中联智慧农业在洞庭湖区再生稻无人农场建设中，依托智慧农业平台实现水稻生产全程数据采集分析、农机作业轨迹展示和耕种管收全流程溯源，平台在架构上将作业数据与账号体系、角色权限以及审计日志绑定，限定不同角色的查询和导出范围，使农机自动驾驶产生的轨迹和作业质量记录既能支撑补贴核查与质量追责，又避免未经许可扩散到生产主体之外，在实践层面体现了作业数据分级管理与最小必要使用原则。

　　3.2.4云平台与边缘节点的安全运维

　　无人驾驶农机具在大规模农场集中部署后，云平台与边缘节点构成的运维体系成为新的安全重点。北大荒集团等主体已经建设多处智慧农场，改装和升级无人驾驶拖拉机、收获机等各类无人驾驶农机具数百台套，年耕种管收综合作业面积达到数十万亩，运维团队依赖统一平台开展远程监控、参数调整和软件更新，一旦运维通道遭到滥用，影响范围远超单机故障。工程实践中，云平台侧通常构建多租户安全架构，将农场、合作社和服务公司划分为相互隔离的安全域，结合细粒度访问控制和操作审计约束运维账号的权限边界。大疆行业云在敏感数据存储时使用AES-256-CBC等强度的加密算法，并提供本地数据模式和离线地图等功能，用户可以根据作业场景决定数据是否上传云端，在保障集中管理能力的同时兼顾隐私保护与合规要求。地方院校与科技企业共建的智慧农业基地正在联合开发基于5 G和边缘计算的农机远程运维平台，由边缘节点采集设备状态、故障码和安全告警，执行初步分析后再向云端汇总，这种模式既缩小原始数据暴露范围，又便于在云平台上统一部署入侵检测规则和补丁管理策略。云边协同的安全运维体系，令农机自动驾驶系统在实现集中管理的同时保留必要的现场自治能力，从而提升整体抗攻击能力与故障恢复速度。

　　4.结语

　　对农机自动驾驶系统架构与安全技术的整体分析表明，安全议题已经从单台设备故障转向覆盖感知链路、控制总线、数据资产和运维体系的系统性问题。加密通信与身份认证技术降低了远程指令被窃取和篡改的风险。车载控制器可信机制减小恶意固件和异常报文对执行机构的影响。作业数据与农田空间信息的分级保护缓解了经营信息泄露隐患。云平台与边缘节点的安全运维设计增强大规模农机集群的持续运行能力。未来农机自动驾驶安全技术需要与农机电子电气架构共同演进，在芯片级安全、轻量级入侵检测、跨品牌农机协同防护等方向形成更加完备的安全技术体系。

参考文献：

　　[1]马志航.大数据时代下的计算机网络安全技术探析[J].软件,2025,46(11):167-169.

　　[2]禹振军,胡浩,盛顺,等.农机自动驾驶系统研究应用浅议[J].现代农业装备,2024,45(04):19-24.

　　[3]张文叶.基于北斗导航的农机自动驾驶系统设计和实现[J].南方农机,2023,54(08):76-78.

　　[4]荆毅.一种用于农机无人驾驶自动控制系统的开发与应用[J].农机使用与维修,2022(01):31-33.