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自动驾驶数据安全研究报告(57页)

行业报告下载 2020-03-27 23 管理员

汽车的车载娱乐系统将不仅限于播放音乐、视频、通信等功能, 还能保存个人设置和偏好。出于导航目的,汽车将收集并使用位置数 据,诸如目的地信息、路线信息、速度和花费的时间。地理位置功能 在现有的传统车辆中也同样被用于记录位置,提供旅途相关的其他信 息,比如实时交通数据和规划路线沿途名胜,以及设定道路偏好,从 而避开高速公路或收费公路。到目前为止,汽车收集的个人数据量是 较少的。然而,自动驾驶汽车的发展和使用将使大量的个人数据被收 集,这其中包括驾驶人的详细资料、位置、行驶方向、历史路线、平 均速度和里程数。相关企业将可以针对特定用户制作人物画像,做到 精准服务。 以上几类数据可以用于研发和测试自动驾驶的功能和应用,其重 要性不言而喻。因此,实施数据安全分类分级和差异化分级防护,加 强自动驾驶数据安全防护刻不容缓。

针对自动驾驶数据特征及其相互间存在的客观 联系进行科学和系统化的分类。做到分类尽可能覆盖自动驾驶所有数 据,不设置无意义的类目,同时在总体上应具有包容性和可扩展性。 (2)分类方法。遵循自动驾驶数据安全分类原则,按照自动驾 驶功能实现流程,结合我国自动驾驶产业发展阶段,着重关注用户个 人相关数据。 整个过程中产生的或涉及到的数据可以归类为感知数据、决策与 控制数据、测试与仿真数据以及用户个人数据四类数据类型。

自动驾驶数据的分级主要从保密性、完整性、可 用性三个属性遭破坏后造成的后果影响来定级。在完成自动驾驶数 据分类的基础上,采用“就高不就低”原则,用定性和定量相结合的 方法判断数据的三个安全属性任意一个遭破坏后对功能、财产、操 作性、隐私等造成的最大后果影响来进行定级。 (2)分级方法。适应我国现有法律法规对重要数据和个人信息 等数据的保护要求,遵循自动驾驶数据安全分级原则,参考信息安全 等级保护规定,按照数据遭到破坏后对国家安全、社会秩序、公共利 益以及公民、法人和其他组织的合法权益的危害程度,由低到高划分 为五级。

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标签: 汽车|汽车零部件

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