报告
智能网联汽车数据安全发展动态
摘要
本报告首先对智能网联汽车数据进行精确的分类,探讨了当前美国、欧盟和日本等的汽车数据安全立法现状,并与中国立法现状做比较。中国智能网联汽车行业起步较晚,可借鉴国外的立法经验完善数据安全法律体系。同时,研究发现智能网联汽车数据的合规性在一些典型场景下面临挑战,包括车内数据保护和用户隐私泄露等。为了增强对智能网联汽车的数据安全防护,需要明确汽车数据在常见场景下面临的安全威胁,如数据窃取、数据篡改等。为此,需设计解决问题的技术和安全方案,制定相应的数据安全保护措施,如数据加密、数据签名和安全传输等。梳理智能网联汽车数据安全在实践中的具体应用,包括数据跨境、数据识别和监管及数据安全评估和审查等。
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报告目录
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一 数据安全概述
- (一)智能网联汽车数据分类
- 1.基础属性类数据
- 2.车辆工况类数据
- 3.环境感知类数据
- 4.车控类数据
- 5.应用服务类数据
- 6.用户个人信息类数据
- (二)汽车数据安全立法现状
- 1.国外立法现状
- 2.国内立法现状
- (三)汽车数据安全合规技术
- 1.典型场景下数据合规使用面临的挑战及应对
- 2.未来数据安全合规技术及方案展望
- (一)智能网联汽车数据分类
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二 智能网联汽车数据安全防护
- (一)数据安全薄弱点分析
- 1.车内数据
- 2.近场通信数据
- 3.远场通信数据
- (二)威胁智能网联汽车数据安全的典型场景
- 1.车联网数据提取
- 2.大数据平台
- 3.车机数据流转
- 4.App用户数据流转
- 5.汽车数据安全传输
- 6.数据使用
- 7.数据三方共享
- 8.数据溯源
- (三)智能网联汽车数据安全措施
- 1.数据安全保护措施
- 2.数据传输和存储措施
- 3.数据安全评估措施
- (四)数据管理措施安全
- 1.管理者承诺
- 2.管理体系要求
- 3.人员岗位要求
- 4.网络安全培训与意识
- (五)智能网联汽车数据安全的实践
- 1.数据主体个人权利保护
- 2.数据跨境
- 3.重要数据的识别和监管
- 4.数据安全评估与审查
- (一)数据安全薄弱点分析
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