政策和技术护送车辆数据的安全性

我国家的自动驾驶公司正在加快出国旅行速度，而车辆数据的问题引起了人们的关注。最近，“在出站（2025 Edition）（评论的草稿）中汽车数据安全指南是由工业和信息技术部起草的，以及其他八个部门的起草，并要求公众提出意见。 “指南”表明，应对传出数据安全评估表示数据，而自动化驾驶方案是其中一种情况。查看特定情况，“规则”进一步阐明了需要应用的数据安全评估的重要类型和判断标准。 行业内部人士说，自治公司Pagmibi的宝贵数据包括三类：车辆操作状态数据，道路环境和人员数据以及车辆中的个人隐私数据。除了通过政策STAndards，企业还应建立数据安全管理系统，并可以通过技术手段进行全链控制，例如建立跨境数据风险系统的风险，以及时识别和评估风险。 应该报告必需的汽车数据以进行安全评估 根据该指南，自动数据处理器是指从事自动数据处理活动的组织，包括车辆制造商，组件和软件供应商，电信运营商，驾驶服务提供商，平台运营商，企业家，维护服务公司和旅行服务公司。车辆数据处理器发送在国内运营期间收集和形成的车辆数据，或者在中国收集和形成的车辆数据。查询，获取，下载和出口向海外机构，组织或个人都是无数据的活动。 “准则”表明，如果汽车处理器数据提供IMP从当年的1月1日起，国外的矫正数据在国外提供了超过100万个个人信息（不包括敏感的个人信息），并且在国外提供了10,000多个敏感的个人信息，必须申请数据发布安全性评估。 基本数据包括设计方案和D费用，生产和制造材料，计划生产资源代码，算法数据，算法培训数据，算法功能数据和场景驱动场景以及软件上升级操作的相关数据。 例如，“规则”打算设置自动化算法的驾驶训练数据，以及训练图像和消息集，即用于培训和验证合并驾驶帮助或自动驾驶算法模型的初始数据集，包括文本，视频，图像，图像，音频等；驾驶员的决策数据集，即用于训练和验证梳子的驾驶数据集INED驾驶辅助或自主驾驶算法，包括齿轮信息，填充加速器踏板，打开刹车踏板，方向盘角等；它还包括关节驾驶或自动驾驶驾驶系统或预言计划数据集，操作数据集等。 驾驶员的数据安全风险很高 自今年年初以来，该国的自动驾驶公司经常移居国外。 5月，百度创始人罗宾·李（Robin Li）宣布，智能协助驾驶公司Luobu Quick Run将覆盖全球15个城市，分配了1,000多辆无武装车辆，并在迪拜进行了公开验证试验。米彭汽车公司董事长米彭说，他将加快速度并向香港引入自动驾驶技术。 Msina Omenta和Wen Yuanzhixing分别宣布他们已经与Uber合作以部署智能驾驶服务。 智能连接车辆操作期间的数据安全问题莱斯总是引起关注。由于这种类型的汽车在驾驶和操作过程中涉及大量数据，因此一旦不正确的管理分散，称为恶意，或者藏身之处，它将带来安全风险。 根据上游研究公司发布的“ 2023年全球汽车行业网络安全报告”，由于过去五年的网络攻击，全球自动化行业遭受了超过5000亿美元的损失，并且近70％的汽车安全威胁来自长期的网络攻击。从2021年到2023年，整个蒙多（Mundo）在整个蒙多（Mundo）中公开发布了1,300多起自动网络安全事件。 记者发现，新的能源智能连接的汽车需要各种类型的200多种传感器。这些传感设备使汽车变得更加聪明，更聪明，但也加剧了数据安全风险。相关研究机构估计，自动驾驶测试产生的数据量可以达到每天最多10TB，传统的燃料车5-10次。根据预测，到2025年，具有L2辅助功能的乘用车的穿透率超过70％，并且上传到云的数据每年超过70,000 pb bet，并且高级自动驾驶车辆的数据大小将更大。 德勤中国技术和转型网络安全的合伙人Xiao Tengfei告诉记者，智能连接车辆的重要数据包括三类：车辆操作数据，道路数据和人员数据以及车辆上的个人隐私数据。当这些数据被泄漏或被盗时，它将影响公司的声誉，并将参与消费者权利。 一位了解即将离任数据的安全性的律师告诉记者，由自主工具收集的大量采用纯视觉解决方案收集的环境信息数据应安全地管理到很高的水平，并且通常符合要求操作数据操作的销售；此外，智能辅助驾驶公司还将从拥有驾驶汽车和乘客的人那里收集信息数据，并且应该掌握删除隐私，然后将其用于建模模型或技术考试的出色工作。 Shengbang Safety董事长Quan Xiaowen告诉记者，智能辅助驾驶领域中更敏感的数据包括相机数据和激光数据，GPS数据，流量数据，流量数据，MAP PRECISION MAP数据数据，车辆和机器操作数据等。 加强有风险的警告跟踪 为了应对自主驾驶领域的数据安全风险，许多从事数据安全服务和网络安全服务的专业人员应进一步改进策略标准，并应增强技术监控程序。 绿网络技术集团首席创新官刘·温玛（Liu Wenmao）告诉记者，建议发布与车辆有关的指挥标准CLE安全技术要求并鼓励相关企业实施安全要求。此外，建议在车辆内开发和部署安全监控产品，这不仅会及时检测出攻击的隐藏风险，而且还可以满足监管机构的需求。 Quan Xiaowen说，除了通过政策标准以避免跨境数据安全风险，还必须同时通过技术手段进行全链控制。当前，隐私计算和联合学习是数据脱敏的主要技术方法。 中国政治科学与法律大学的教授郑菲说，所有国家都是跨境数据安全的相关法规，对这些法规的理解和遵守是自主驱动公司出国的第一步。同时，自动驾驶公司可以通过现代技术解决跨境数据安全问题是指。例如，采用了在不同国家生成的局部数据存储，采用数据脱敏和匿名处理步骤，降低数据泄漏的风险，使用更安全的加密技术来进一步建立完整的数据管理数据管理数据管理等。此外，还可以确定跨境流的风险，以确定和评估模型和模型的早期和模式，并审查和评估风险水平，并将出现型号的早期和模式。 Wenyuan Zhixing的创始人兼首席执行官Han Xu告诉对记者的采访，在全球业务的发展中，该公司花费了大量时间和资源来进行数据安全和合规性，并且可以在以后继续加强。 （负责编辑：朱赫） 神性：中国净资金已印刷本文以提供其他信息，并不代表本网站的观点和立场。本文的内容仅供参考，并且不会产生投资Ent建议。投资者在此基础上以自己的风险行事。