汽车智能化引申出的数据安全问题（二）汽车全生命周期中的数据处理

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三、智能网联汽车数据处理

若在汽车的全生命周期中以SOP时间和车辆售出时间为节点进行划分，可将其分为研发阶段、量产阶段以及车辆使用阶段，此过程中车辆所产生的数据根据其所处阶段的不同亦可分为研发数据、生产数据以及使用数据三类，其中研发及生产数据属于企业内部数据，此类数据通常不会对外公开，而是作为企业资产的组成之一被单独存储。


图5 智能汽车全生命周期数据
就企业端而言，在想要将研发类数据以及生产相关数据进行合理有效的管控的前提下，鉴于工具链、系统以及规模的差异，不同企业在做法和重视程度上也大相径庭，鉴于此非本文目的，同时资料数据不全，因此此处不做讨论。

在智能网联汽车的市场应用过程中，其所产生的数据在车辆使用周期中通常可被分为数据采集、数据传输、数据存储、数据使用、数据共享以及数据销毁六个阶段。


图6 智能网联汽车使用数据生命周期
企业对于每个阶段所产生的数据在合理及合规性上需做出相关要求，以确保数据在其生命周期中的合法性，进而确保个人及企业的合法权益，现对不同数据阶段下的数据要求总结如下：

数据采集：在确保合理采集数据的基础上遵循最小化为原则，同时需按照数据的分类/分级要求对采集的数据进行及时处理，并通过有效评估及管理对采集的个人信息进行正确展示或应用；

数据传输：分车内传输与车外传输两类。对于车内的数据传输其原则上仅能在车内进行，对于车外的数据传输需满足但不限于如下要求：

1）获得用户单独同意；

2）确保传输后数据仅用于必要的功能；

3）在传输前进行必要的脱敏、加密等处理；

4）严格执行数据权限管控。

车外数据的传输是实现车辆网联功能的必要手段，如车辆OTA功能的实现，便属于车外数据传输范畴，因此其过程需要获得用户的单独同意。

为了确保数据传输的安全性，防止非授权用户利用所截获的授权用户信息去假冒授权用户，以此对系统的功能和数据进行访问，为此无论是对于车内数据还是车外数据的传输都需具备相应的防护机制，以对抗如溢出攻击、暴力破解、重放、篡改、伪造等安全威胁，为此车载软/硬件在面临此类安全威胁时常通过分层的安全系统架构去实现在不同系统层级下的安全管理，其架构示意如下：


图7 分层安全系统架构
数据存储：分为本地存储与车外存储两类。其中，本地存储指将行车等数据存储于相关控制单元中，当车辆发生交通事故时，通过此类数据可对事故过程进行还原，通过数据分析可对引发事故的因素进行排查，最终起到定位事故原因的作用。对于如之前在互联网上争论比较凶的一些交通事故的处理，其过程便是通过获取车内相关控制单元的数据并分析后得到的最终结果。

车外存储指将车辆产生的必要数据进行远程传输后存储于车外的云端或相关服务器中，此过程并不对车辆所产生的所有数据进行存储，而是仅存储必要数据，如车辆位置信息、用户生物信息、视频信息、语音信息等。


图8 数据存储类型
在车辆的应用中，对于存储在车外的数据通常主机厂会在不同地理位置建设数据中心。

数据使用：无论是对本地数据还是远端数据，当车辆对相关数据进行应用时，其过程需不影响车辆的正常运行。同时对于部分数据的使用，需根据分类/分级原则在适当时机对其进行授权与验证。如为了防止数据被滥用，对于远端数据在使用权限上需用户与主机厂共同在不同流程中参与操作方能实现数据的启用。此举也可打消用户对于其敏感数据可能被企业非法使用的顾虑。

数据共享：数据共享是实现汽车智能化的重要手段，在执行数据共享行为时需充分有效的对共享后的数据进行如可行性、风险、网络安全等方面的评估，同时需制定数据共享风险控制措施，以保证数据共享的安全；

数据销毁：大量数据需占用极大资源，同时对于相关数据会存在更新、覆盖等行为，为了有效利用相关资源，同时提升用户体验，需对相关数据进行及时销毁。在执行数据销毁行为时，相关企业应建立数据销毁策略和数据审批机制，明确销毁对象及销毁流程，保障数据在销毁过程中的安全性及合理性，同时销毁后应确保所有应销毁数据相关的副本、文件目录、数据库记录等资源所在的存储空间被释放或在重新分配给其他用户之前得到完全消除，并需采用技术手段禁止被销毁数据的恢复。于车端而言，用户可自行设定相关数据存储的时间，此后其数据应该不可再被恢复，如：


图9数据存储有效时间设置
在如今汽车智能化的趋势下，虽然不少企业已经认识到数据安全、信息安全的重要性，但限制于相关资源、技术、工具、资金等因素，在此领域有全面发展的车企目前依然凤毛麟角，而其中业内依然存在诸多企业对此抱着不上心、观望的态度，这对于未来网联化趋势下的汽车状态而言是相当危险的。而对于如我这般的小企业来说，能做的相当有限，但好在此领域相对于汽车行业的其他部分而言是新兴的，我们或可通过工具链、软件等方式为数据安全的发展添砖加瓦。

mengmianren

针对汽车智能化引申的数据安全问题，在汽车全生命周期中，数据处理至关重要。以SOP时间和车辆售出时间为节点，数据可分为研发、生产和使用三类。其中，研发和生产数据属于企业内部数据，需严格管控。

对于企业内部数据的处理，不同企业因工具链、系统和规模差异，管控方法和重视程度不一。为确保数据安全，企业需建立统一标准的数据处理和管理体系，加强数据加密和访问控制，确保数据从产生到使用的全过程中，安全可控。同时，与供应商、合作伙伴建立数据安全合作机制，共同应对数据安全挑战。只有这样，才能确保智能汽车的数据安全，推动智能网联汽车的健康发展。

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cengjili

智能汽车的全生命周期包括研发、生产和车辆使用阶段，每个阶段都会产生大量数据。这些数据对于企业的智能化转型至关重要，但同时也带来了数据安全挑战。企业端在管控研发和生产数据时，需考虑数据的安全性、隐私保护和合规性。由于不同企业在工具链、系统和规模上的差异，管控方法和重视程度各不相同。为确保数据的安全和有效使用，企业应建立健全的数据管理体系，加强数据加密、访问控制和监管审计，确保数据在采集、传输、存储和处理过程中的安全性和隐私性。同时，需遵守相关法律法规，与合作伙伴共享数据时，要明确数据使用范围和保密责任，以保障数据的安全和企业的利益。

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mqh0386

针对汽车智能化引申的数据安全问题，在汽车全生命周期中，数据处理至关重要。以SOP时间和车辆售出时间为节点，汽车生命周期可分为研发、量产和使用三个阶段，对应产生研发数据、生产数据和使用数据。其中，研发及生产数据属企业内部数据，需严格管控。

针对企业端，对于研发类及生产数据的管控，因各企业工具链、系统以及规模的差异，做法和重视程度有所不同。为确保数据安全，建议企业建立统一的数据管理标准与流程，加强数据安全防护措施，如数据加密、访问控制等，确保数据在采集、传输、存储和使用过程中的安全。同时，加强员工培训，提高数据安全意识，防止数据泄露。

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baoshijie

在汽车智能化背景下，数据安全问题在汽车全生命周期中尤为重要。针对研发、生产和车辆使用阶段的数据处理，各企业应特别重视在使用智能技术进行数据安全管理的效率和精准度。内部数据作为企业核心资产，需要高效、安全地管理和存储。企业在数据处理过程中需注重以下几点：确保数据安全与合规性，防止数据泄露与滥用；加强技术研发，提升数据处理能力；结合先进的工具和系统，确保数据处理的准确性和高效性。对于智能汽车全生命周期数据的管控应全面而严谨，以保障车辆安全运行和企业数据资产安全。针对具体实践，需结合实际业务流程和企业特色进行定制化设计和实施。

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随风1

在汽车智能化背景下，数据安全问题在汽车全生命周期中显得尤为重要。车辆全生命周期分为研发、量产及车辆使用阶段，产生的数据涉及研发数据、生产数据和使用数据。研发与生产数据作为企业核心资产，需进行严格管理和保护。不同企业在数据处理和管控上因工具链、系统和规模差异而有所区别。为确保数据安全，企业需重视数据加密、存储和传输安全，制定严格的数据管理规范，并加强员工数据安全意识培训。同时，对于使用数据的收集和处理，需遵循隐私保护原则，确保用户数据不被滥用。智能汽车数据安全是行业发展的基石，各企业应共同努力，确保汽车全生命周期的数据安全。

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开垦者

在汽车智能化背景下，数据安全问题在汽车全生命周期中尤为重要。针对研发数据和生产数据的处理，企业在管控方面需格外重视。因工具链、系统以及规模的差异，各企业的处理方式有所不同，但核心原则一致：确保数据的安全性和隐私性。

在研发阶段，企业需对研发数据进行严格保护，确保技术秘密不被泄露。在量产阶段，生产数据的管控关乎产品质量与生产过程的安全。应建立专门的数据管理系统，采用先进的加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全。同时，企业还需重视数据的合规使用，遵守相关法律法规，防止数据滥用和泄露。

针对智能汽车全生命周期数据的管理，企业需持续优化数据处理流程，提高数据处理效率，以确保汽车智能化进程中的数据安全。

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lidenghui

在汽车智能化背景下，全生命周期中的数据处理对于智能网联汽车至关重要。以SOP时间和车辆售出时间为节点，数据可分为研发、生产和使用三类。其中，研发和生产数据作为企业内部数据，需严格管控。

针对企业端，有效管理和控制研发类及生产数据是一项挑战。由于工具链、系统和规模差异，各企业的做法和重视程度有所不同。为确保数据安全，需建立完善的数据管理体系，采用先进的数据加密技术，确保数据在采集、传输、存储和使用的全过程中的安全性。同时，加强员工培训，提高数据安全意识，防止数据泄露。

未来，随着技术的发展，数据处理和安全管理将更为智能化，为智能网联汽车的持续发展提供有力支持。

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zy_wawj

智能汽车的全生命周期包括研发、生产和车辆使用三个阶段，每个阶段都会产生大量数据。这些数据对于企业的智能化转型至关重要，但同时也面临着数据安全挑战。针对这些数据的管理和管控，不同企业因工具链、系统和规模的差异而采用不同的方法和重视程度。

在企业端，研发数据和生产数据的管控尤为关键。为确保数据安全，建议企业建立专业的数据管理部门，采用先进的数据安全技术，如加密技术、数据备份和恢复策略等。同时，企业还应加强对数据处理的监管，确保数据在整个生命周期中的安全、可靠和合规。

鉴于数据安全的重要性日益凸显，企业应加大对智能汽车数据安全的投入，制定相应的数据保护政策，提高数据处理和管理的整体水平，以确保智能汽车的安全运行和用户数据的隐私保护。

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