报告目录

• 一 智能网联汽车数据隐私保护问题
  1. （一）汽车数据分类分级难度大
  2. （二）主体责任分配不清晰
  3. （三）行业缺乏统一标准
  4. （四）隐私保护与用户体验平衡
  5. （五）缺乏成熟的隐私管理流程体系
• 二 智能网联汽车数据隐私评估方法论
  1. （一）智能网联汽车隐私相关信息
  2. （二）网络安全与隐私保护威胁模型
     1. 1.安全威胁STRIDE模型
     2. 2.隐私威胁LINDDUN模型
  3. （三）隐私影响评估框架方法
     1. 1.数据流图（DFD）的创建
     2. 2.隐私威胁与数据流图映射关系
     3. 3.基于威胁树的隐私威胁细化
     4. 4.风险评估
     5. 5.从威胁分析到隐私增强解决方案
• 三 智能网联汽车数据隐私保护建议
  1. （一）智能网联汽车企业隐私保护能力建设的建议
     1. 1.建立健全网络安全与隐私保护组织体系
     2. 2.构建网络安全与隐私保护管理体系
     3. 3.加强新型技术工具的引用，推动基础创新
     4. 4.企业应构建网络安全与数据保护人才体系，注重人才培养
  2. （二）智能网联汽车产品隐私保护建议
     1. 1.产品开发初期考虑隐私合规需求
     2. 2.产品研发阶段进行隐私影响评估
     3. 3.定期进行隐私评估及隐私合规认证