Intelligente vernetzte Autos sind ein wichtiger Träger für den Austausch und die gemeinsame Nutzung intelligenter Informationen zwischen Autos und Menschen, Straßen und Backends. Man kann sagen, dass intelligente Autos die nächste Generation großer mobiler Endgeräte sind. Da intelligente vernetzte Autos mit einer großen Anzahl von Sensoren ausgestattet sind, sammeln sie während der Fahrt kontinuierlich Informationen zur Umgebungswahrnehmung, einschließlich Straßeninformationen, Informationen zum Fahrzeugbetriebszustand und persönlichen Informationen von Fahrern und Passagieren, und nutzen diese Informationen, um autonomes Fahren besser bereitzustellen und personalisierte Dienstleistungen für Tausende von Menschen.
Angesichts der rasanten Entwicklung intelligenter und vernetzter Autos ist die Datensicherheit zweifellos eines der Kernthemen, die dringend angegangen werden müssen. Derzeit erfolgt der Aufbau inländischer Dateninteraktionsplattformen durch Regierungsorganisationen, Design auf höchster Ebene, Umsetzung nationaler Strategien und Unterstützung durch Ministerien und Kommissionen sowie die Zusammenarbeit mit lokalen Regierungen und wissenschaftlichen Forschungseinrichtungen zum Aufbau relevanter Informationsplattformen für den öffentlichen Dienst. Dazu gehören die Überwachungsplattform „Zwei Passagiere und eine Gefahr“, die Fernüberwachungsplattform für schwere Fahrzeuge und die nationale Überwachungs- und Managementplattform für neue Energiefahrzeuge. Zu seinen Hauptfunktionen gehören Fahrzeugüberwachung, Fehlerdiagnose, Stromverbrauchsstatistik, Energieverbrauchsverwaltung, Systemverwaltung, Betriebskilometerstatistik, Fahrzeugausrüstungsverwaltung, APP-Fahrzeugverwaltung usw., um Fahrzeuginformationen in Echtzeit zu überwachen, Fehlerüberwachung durchzuführen und Sicherheitsalarme an Fahrzeugen warten.
11 nationale Ministerien und Kommissionen, darunter die Nationale Entwicklungs- und Reformkommission und das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie, haben gemeinsam die „Mitteilung“ herausgegeben Zur Herausgabe der „Innovationsentwicklungsstrategie für intelligente Fahrzeuge“ heißt es in der Bekanntmachung, dass bis 2025 die technologische Innovation, die Industrieökologie, die Infrastruktur, Vorschriften und Standards, die Produktüberwachung und die Netzwerksicherheitssysteme der Standard-Smart-Autos Chinas grundlegend gestaltet sein werden. Die Kernaufgaben der „Intelligent Vehicle Innovation and Development Strategy“ werden wie folgt klargestellt:
Derzeit in Europa, den USA, Japan, Südkorea und mittelgroßen Regionen, Die meisten Fahrzeugdaten sind Eigentum der Automobilhersteller und nicht des Fahrzeugbesitzers. Das in unserem Land im Juni 2017 eingeführte Cybersicherheitsgesetz schreibt vor, dass die Erhebung personenbezogener Daten dem Grundsatz der Notwendigkeit entsprechen muss, d Klar informiert über verschiedene Geschäftsfunktionen von Produkten oder Dienstleistungen bzw. Arten der gesammelten personenbezogenen Daten. Darüber hinaus ist die Beziehung zwischen dem Ausgleich personenbezogener Daten und dem Schutz der Privatsphäre und des Dateneigentums immer noch ein zentrales Thema in den verkündeten Allgemeinen Grundsätzen des Zivilrechts Im Oktober 2017 ist es erforderlich, dass bei der Beschaffung personenbezogener Daten anderer Personen die Informationssicherheit in Übereinstimmung mit dem Gesetz sichergestellt und gewährleistet wird nicht illegal gekauft, verkauft, bereitgestellt oder offengelegt werden.
Anschließend wurde im März 2020 in der Information Security Technology-Personal Information Security Specification festgelegt, dass OEMs die Anforderungen zum Schutz persönlicher Geräteinformationen, Standortinformationen, Führerscheininformationen usw. erfüllen müssen. Diese Spezifikation gilt nicht nur für die Erfassung personenbezogener Daten von Mobiltelefonen oder Computern über APP-Clients oder Webseiten, sondern auch für die Erfassung personenbezogener Daten über andere Methoden wie Sensorgeräte und Papiermethoden. Im Mai 2020 wurde in Titel 4 Kapitel 6 des Bürgerlichen Gesetzbuchs das Recht auf Privatsphäre und den Schutz personenbezogener Daten festgelegt. Künftig sollen sie neben schwerwiegenden rechtswidrigen und kriminellen Handlungen, die die Persönlichkeits- und Eigentumsrechte der Bürger erheblich verletzen, auch strafrechtlich nach dem Strafrecht (im Übrigen können zivilrechtliche Klagen eingereicht werden) und für allgemeine Verstöße gegen personenbezogene Daten haftbar gemacht werden Rechte kann jede natürliche Person oder Organisation Rechte aus der Perspektive des Deliktsrechts schützen und eine Zivilklage mit der Begründung einreichen, dass Rechte an personenbezogenen Daten verletzt wurden.
Hier müssen wir anhand realer Beispiele über die aktuelle Bedeutung sprechen, die das Land der Datensicherheit beimisst. Kürzlich wurde Didi wegen 16 illegaler Taten im Zusammenhang mit der Datensicherheit verhaftet, darunter illegale Sammlung von Benutzeralbum-Screenshots, illegale Sammlung von Benutzer-Zwischenablageinformationen und Anwendungslisten sowie illegale Sammlung von Gesichtserkennungsinformationen für Passagiere. Dies beweist, dass das Land großen Wert darauf legt Datensicherheit, und die inländische Aufmerksamkeit für den Schutz der Privatsphäre und die Datensicherheit hat einen neuen Höhepunkt erreicht.
Die Datenebene, die sich direkt auf das autonome Fahren bezieht, bezieht sich hauptsächlich auf das Autonomous Driving Recording System (DSSAD), das sich hauptsächlich auf die verbindlichen nationalen Standards für Fahrzeuge der Stufe L3 und höher bezieht Ausschuss für Automobilnormen Es wurde in den Rahmen der Bühnendiskussionen einbezogen und in den Zugangsdokumenten zitiert.
Gemäß den Standardanforderungen werden die entsprechenden Daten aufgezeichnet, wenn das Auto einen Sicherheitsvorfall erleidet. Darunter werden wichtige Sicherheitsereignisse aufgezeichnet (darunter drei Arten von Situationen: Das System erkennt eine Kollision oder es besteht die Gefahr einer Kollision und es kommt zur tatsächlichen Kollision). Zu den kleineren Sicherheitsereignissen gehören außerdem: Aktivierung des automatischen Fahrsystems, Ausstiegs- und Übernahmeanforderung usw.;
Dieser Standard ist ein nationaler verbindlicher Standard. Nationale Ministerien und Kommissionen werden die Kontrolle intelligenter vernetzter Fahrzeugdaten weiter stärken auf dem DSSAD-Standard. Es gilt für Fahrzeuge der Klassen M und N mit Fahrautomatisierungsfunktionen der Klasse L3 und höher, andere Fahrzeugtypen können sich zur Implementierung darauf beziehen. Seine Hauptfunktion besteht darin, Datenelemente wie das automatische Fahrsystem und den Fahrzeugbetrieb, die Fahrumgebung und den Status des Fahrzeugpersonals aufzuzeichnen und zu speichern, wenn sich der Status des automatischen Fahrsystems ändert oder bestimmte Auslösebedingungen erfüllt sind. Diese Norm spielt eine wichtige Rolle bei der Bestimmung der rechtlichen Haftung, der Feststellung, ob der Fahrer oder das Fahrzeug verantwortlich ist, und der Analyse der Gründe auf dieser Grundlage.
Derzeit erlässt unser Land spezielle Vorschriften speziell für Fahrzeugdaten, was bedeutet, dass Fahrzeugdaten vollständig jeglicher Regulierung unterliegen. Auch die aktuellen Zugangsrichtlinien zum autonomen Fahren, die in vollem Gange sind, enthalten detaillierte Regelungen zur Datensicherheit.
Zunächst legen die Zugriffsrichtlinien im Hauptdokument fest, dass Hersteller intelligenter vernetzter Autos personenbezogene Daten in Übereinstimmung mit dem Gesetz sammeln, verwenden und schützen, Datenklassifizierung und hierarchisches Management implementieren, wichtige Datenverzeichnisse formulieren und dies nicht dürfen vertrauliche Informationen im Zusammenhang mit der nationalen Sicherheit preisgeben. Persönliche Informationen und wichtige Daten, die während des Betriebs im Hoheitsgebiet der Volksrepublik China erfasst und generiert werden, werden im Hoheitsgebiet gemäß den einschlägigen Vorschriften gespeichert. Wenn es aus geschäftlichen Gründen wirklich notwendig ist, Informationen im Ausland bereitzustellen, sollte dies der zuständigen Branchenbehörde gemeldet werden. Intelligente vernetzte Fahrzeugprodukte sollten über Funktionen zur Aufzeichnung von Ereignisdaten und zur automatischen Speicherung von Fahrdaten verfügen. Die erfassten und aufgezeichneten Daten sollten mindestens den Betriebsstatus des Fahrautomatisierungssystems, den Fahrerstatus, Informationen zur Fahrumgebung, Informationen zur Fahrzeugsteuerung usw. umfassen die relevanten Leistungs- und Sicherheitsanforderungen erfüllen und die Integrität der von der Ausrüstung aufgezeichneten Daten gewährleisten, wenn ein Fahrzeug in einen Unfall verwickelt ist.
Darüber hinaus sieht Punkt (7) der Sicherheitsanforderungen für Unternehmensnetzwerke vor, dass Unternehmen Datensicherheitsmanagementsysteme einrichten und verbessern, Datenklassifizierung und hierarchisches Management implementieren, wichtige Datenkataloge formulieren und die Verwaltung von Datenzugriffsrechten und Sicherheitsüberprüfungen stärken sollen ; Ergreifen Sie wirksame technische Maßnahmen, um den Sicherheitsschutz der Datenerfassung, -übertragung, -speicherung und -nutzung zu stärken und Sicherheitsvorfälle wie Datenlecks und -missbrauch umgehend zu behandeln.
Die folgende Interpretation kann aus dem Leitfaden für den Zugang zum autonomen Fahren abgeleitet werden:
Zunächst betont der Leitfaden, dass Unternehmen eine Plattform für Sicherheitsüberwachungsdienste einrichten müssen Wenn Sie sich auf die neue Plattform zur Erkennung von Energiefahrzeugen beziehen, können zukünftige Informationen abgeleitet werden. Vernetzte Autos unterliegen wahrscheinlich einer strengeren Aufsicht. Zweitens betonen die Richtlinien auch die Rechtmäßigkeit, Sicherheit, Klassifizierung und Klassifizierungsverwaltung von Daten sowie das Datensituationsmanagement. Künftig wird das Land den Datenschutz erhöhen.
2. Effektive Verwaltung und Klassifizierung der Datensicherheit
Das Klassifizierungsprinzip für Automobildaten sollte sich an den natürlichen Eigenschaften der Daten orientieren und den Prinzipien der Wissenschaftlichkeit, Stabilität, Praktikabilität, Skalierbarkeit, unabhängigen Bewertung und klaren Anforderungen folgen. Die Eigenschaften intelligenter Fahrdaten und die objektiven Beziehungen zwischen ihnen wissenschaftlich und systematisch klassifizieren. Die Klassifizierung sollte möglichst alle intelligenten Fahrdaten abdecken, ohne bedeutungslose Kategorien einzurichten. Gleichzeitig sollte sie allgemeingültig und skalierbar sein. 
Nachdem die Datenebene für verschiedene Datentypen festgelegt wurde, sollten die Öffnungs- und Freigabeanforderungen dieser Ebene für Automobildaten, der Umfang der Datenverteilung und die Entschlüsselung klar sein oder eine Desensibilisierung ist erforderlich. Warten Sie.
Vor dem Öffnen und Teilen von Fahrzeugdaten sollten verschiedene Datentypen unabhängig voneinander gemäß der Bewertungsmethode bewertet werden.
Das Datenklassifizierungsschema sollte allgemein und umfassend sein und in der Lage sein, verschiedene Arten von Automobildaten zu klassifizieren und die Arten von Daten zu berücksichtigen, die in Zukunft auftreten könnten.
Vor dem Sammeln von Smart-Car-Daten muss sichergestellt werden, dass in jeder Kategorie Fahrzeugdaten vorhanden sind und es keine bedeutungslosen Kategorien gibt. Die Klassifizierung der Datenkategorien muss mit der Fahrzeugklassifizierung des Benutzers übereinstimmen Daten. Gemeinsames Verständnis.
Intelligente Fahrzeugdaten sollten auf verschiedenen Datenklassifizierungsmethoden im Fahrzeugdatenkatalog basieren und das Klassifizierungsschema sollte auf der Grundlage der stabilsten Merkmale und Attribute von Fahrzeugdaten entwickelt werden.
Der wissenschaftliche Charakter von Smart-Car-Daten betont die wissenschaftliche und systematische Einstufung auf der Grundlage der mehrdimensionalen Eigenschaften von Autodaten und der objektiv vorhandenen logischen Verbindungen zwischen ihnen.
Wie lassen sich Fahrzeugdaten aus der Perspektive intelligent vernetzter Autos effektiv klassifizieren?
Aus Sicht der Software- und Hardwarearchitektur beruht die Implementierung des autonomen Fahrsystems zunächst hauptsächlich auf den drei Hauptmodulen Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Ausführung. Während der Fahrt werden verschiedene Arten von Trägheitsnavigations-, Radar-, Sicht- und anderen Sensoren verwendet, um Fahrzeugdynamik- und Umgebungsdaten zu sammeln und die Daten zur Analyse und anschließenden Entscheidungsfindung an die Bordcomputerplattform zu übertragen Die Schicht sendet Anweisungen an das Ausführungsmodul, um den Fahrstatus des Fahrzeugs zu ändern. Daher lassen sich die erzeugten bzw. am gesamten Prozess beteiligten Daten in fünf Datentypen einteilen: Basisdaten des Fahrzeugs, Wahrnehmungsdaten, Entscheidungsdaten, Betriebsdaten und Nutzerdaten.
Bei der Datenklassifizierung sollte zunächst die Bedeutung von Automobildaten für die nationale Sicherheit, die soziale Stabilität und die Sicherheit der Bürger vollständig berücksichtigt werden und ob es sich bei den Daten um nationale Geheimnisse, die Privatsphäre der Benutzer und andere vertrauliche Informationen handelt, die in direktem Zusammenhang stehen. Passen Sie sich an die bestehenden Gesetze und Vorschriften meines Landes zum Schutz wichtiger Daten und persönlicher Informationen an, befolgen Sie die Grundsätze der Datensicherheitsklassifizierung intelligenter, vernetzter Fahrzeuge, beachten Sie die Vorschriften zum Schutz der Informationssicherheitsstufe und verfolgen Sie die Auswirkungen der Datenvernichtung auf die nationale Sicherheit , Gesellschaftsordnung und öffentliche Interessen sowie das Ausmaß der Beeinträchtigung der legitimen Rechte und Interessen von Bürgern, juristischen Personen und anderen Organisationen werden in vier Stufen von niedrig nach hoch eingeteilt.
Basierend auf den oben genannten Bewertungsprinzipien und -methoden werden die Daten intelligenter vernetzter Autos wie folgt klassifiziert:
Die Branche der intelligenten vernetzten Autos befindet sich in einer Der boomende Entwicklungstrend und seine relevanten Daten zeichnen sich durch Vielfalt, Interaktivität, Aktualität usw. aus und haben einen enormen wirtschaftlichen Wert. Die Datenerfassung und -analyse kann nicht nur die Formulierung von Standards und die Einrichtung wichtiger Bibliotheken unterstützen Unterstützung für die Rechte und Pflichten intelligenter vernetzter Fahrzeugsysteme. Um eine zuverlässigere Garantie zu bieten, ist es notwendig, eine umfassende Datenplattform einzurichten, die Überwachung, Interaktion, Sicherheit, Anwendung und Service integriert.
Intelligente vernetzte Fahrzeugdaten zeichnen sich durch drei Hauptmerkmale aus: Vielfalt, Interaktivität und Aktualität. Unter ihnen bezieht sich Diversität auf unterschiedliche Datenquellen, Typen, Schnittstellenformate und Wertedichten. Unter Interaktivität versteht man die Verwendung verschiedener Algorithmen, Software und Betriebssysteme, um den Fluss, die Interaktion und die Integration verschiedener Daten zu ermöglichen. Aktualität bezieht sich auf die rechtzeitige Verarbeitung dynamischer und statischer Daten, die Verkürzung des Zeitintervalls zwischen den einzelnen Links und die Erhöhung des Datenwerts. Um die oben genannten Anforderungen zu erfüllen, ist die Überwachung, Speicherung, Analyse und Extraktion von Unfallaufzeichnungen beim autonomen Fahren und die Ermittlung der Haftung erforderlich. Gleichzeitig ist es auch notwendig, die Verbindung und Interoperabilität zwischen Einzelpersonen mit mehreren Quellen zu verbessern, einen standardisierten Kommunikationsprotokollstapel zu entwickeln und heterogene Daten strukturiert zu verarbeiten. Darüber hinaus erfordert der Schutz der Informationssicherheit die jederzeitige Überwachung des Dateninteraktionsprozesses, um Hackerangriffe auf die Automobilsystemethik zu verhindern und mögliche Manipulationsrisiken interaktiver Daten zu vermeiden.
Der Aufbau inländischer Dateninteraktionsplattformen konzentriert sich derzeit auf den Aufbau relevanter öffentlicher Informationsplattformen durch Regierungsorganisationen, die Gestaltung auf höchster Ebene, die Umsetzung nationaler Strategien und die Unterstützung durch Ministerien und Kommissionen sowie die Zusammenarbeit mit lokalen Regierungen und wissenschaftlichen Forschungseinrichtungen . Durch die Einrichtung einer dreistufigen, skalierbaren, verteilten, multizentrischen Architektur „Land-Territorium-Unternehmen“ verfügt die Plattform über eine einheitliche Planung, eine einheitliche Architektur und einheitliche Standards, um eine vollständige Datenerfassung, -verarbeitung, -speicherung, -anwendung und -dienstleistung für die Automobilindustrie zu schaffen System, um die Rationalität, Einheitlichkeit und Skalierbarkeit der Plattform sicherzustellen.
Darüber hinaus ist eine Sicherheitsarchitektur auf Basis der Blockchain-Technologie erforderlich, um ein Datenverifizierungs- und Sicherheitssicherungssystem im Rahmen der Multi-Cloud-Zusammenarbeit aufzubauen, den Schutz vor Datenmanipulationen auf der Grundlage des Integritätsprüfungsmechanismus sicherzustellen und Datensicherheit zu erreichen Basierend auf Datensicherheitsaudits zur Risikoprävention und -kontrolle ermöglichen vertrauenswürdige Smart Contracts auf Blockchain-Basis einen sicheren Betrieb und eine sichere Berechnung, stellen die Datenspeicherung, -zirkulation und -verfolgbarkeit in der Cloud-Chain-Umgebung sicher und realisieren eine hierarchische Klassifizierung, gemeinsame Nutzung, Analyse und Anwendung von Daten.
Im Servicecenter der Datensicherheits-Extraktionsplattform ist es notwendig, die Betriebsdateninformationen intelligenter vernetzter Fahrzeuge zu sammeln und zu verarbeiten, um eine Echtzeitüberwachung des Betriebsstatus von autonomen Fahrsystemen, Kernkomponenten usw. zu realisieren umfasst globale Datenüberwachung, Betriebsstatistiken, Ereignisanalyse, Zusammenarbeit zwischen Fahrzeug und Straße, Arbeitszustandsdaten und Modusaufzeichnung.
Gleichzeitig erfordert der Aufbau einer Überwachungsplattform die Echtzeiterfassung von Ereignisinformationen wie Verkehrsunfälle mit intelligenten vernetzten Fahrzeugen, Systemausfälle oder -ausfälle, die Unterstützung der Datenvisualisierung und des Datenschnittstellenzugriffs, die Erzielung eines schnellen Datenzugriffs und die Anpassung mehrerer Dimensionsanalyse in den folgenden Aspekten: Letztendlich werden die Entscheidungs- und Betriebsfähigkeiten der Automobilfabrik verbessert.
Aus Didis Veranstaltungswarnung geht hervor, dass für autonome Fahrunternehmen, ob beim Sammeln personenbezogener Daten von Kunden oder GPS- oder andere Vermessungs- und Kartierungsinformationen, die an autonomen Fahrprojekten beteiligt sein können, müssen OEMs auf das inländische Cybersicherheitsgesetz, das Datensicherheitsgesetz und das Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten verweisen. In Übereinstimmung mit den Anforderungen der Gesetze und Vorschriften werden wir eine durchführen Gründliche Überprüfung der Verarbeitung wichtiger personenbezogener Daten, um Lücken zeitnah aufzudecken und zu beheben. Für viele Datenverarbeitungsaktivitäten im Zusammenhang mit der nationalen Sicherheit ist es notwendig, mit den Aufsichtsbehörden zu kommunizieren und so schnell wie möglich eine Genehmigung einzureichen.
Zusammenfassend kann es erforderlich sein, die Überwachung und Verwaltung der Datensicherheit unter folgenden Aspekten zu stärken.
Zunächst etablieren Sie einen Sicherheitsmanagementmechanismus, der den gesamten Lebenszyklus von Smart-Car-Daten abdeckt, und klären Sie die Verantwortlichkeiten für den Datenschutz und spezifische Anforderungen relevanter Entitäten , Vermessung und Kartierung geografischer Informationen und anderer Daten sind sicher und kontrollierbar; Inspektion und führt Bewertungen von Datenrisiken und Datenexportsicherheit durch.
Daher müssen traditionelle Automobilunternehmen Möglichkeiten zur Erfassung personenbezogener Daten in Betracht ziehen, z. B. den Abschluss eines Vertrags mit dem Fahrer oder die angemessene Information der Passagiere im Auto und die Einholung ihrer Einwilligung . Darüber hinaus müssen OEMs während des Entwicklungsprozesses autonomer Fahrsysteme transparente Maßnahmen ergreifen und Sicherheitssysteme auf der Grundlage vernünftiger und verhältnismäßiger Gründe entwerfen und entwickeln. Entwickler und Benutzer intelligenter vernetzter Autos sollten versuchen, die Passwortebene beim Betreten des Systems zu erhöhen und mehrere Authentifizierungsmethoden einzurichten, um das Knacken des Systems zu erschweren und die Widerstandsfähigkeit gegen Risiken zu verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonForschung zu Datensicherheitsanalysen und Regulierungsstrategien in intelligent vernetzten Autos. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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