蔚来组织形象分析（汽车数据敏感度识别）

9月6日，2022国家网络安全宣传周“人工智能与个人信息保护论坛”在合肥举办会上，蔚来副总裁、首席安全科学家卢龙表示，智能汽车的很多数据属于非结构化数据，要实现对此类数据的敏感度识别、分类分级保护、使用限制等存在技术上的困难目前其已成为汽车行业面临的一个开放性技术问题，我来为大家科普一下关于蔚来组织形象分析?下面希望有你要的答案，我们一起来看看吧!

蔚来组织形象分析

9月6日，2022国家网络安全宣传周“人工智能与个人信息保护论坛”在合肥举办。会上，蔚来副总裁、首席安全科学家卢龙表示，智能汽车的很多数据属于非结构化数据，要实现对此类数据的敏感度识别、分类分级保护、使用限制等存在技术上的困难。目前其已成为汽车行业面临的一个开放性技术问题。

近年来，智能汽车产业迎来高速发展新时代。公开资料显示，2020年我国智能网联汽车渗透率约为15%，到2025年有望超过75%，高于全球平均水平。与此同时，有数据显示，一辆自动驾驶汽车每秒就可产生100GB的数据，包含外部环境、车辆位置、人流车流数据、高精地图测绘等敏感信息。

智能汽车与数据的关系如此紧密，我国相关行业主管部门也加大了对汽车网络安全和数据安全的重视程度。去年10月，国家网信办联合多部门发布的《汽车数据安全管理若干规定（试行）》正式实施，其聚焦汽车领域个人信息和重要数据的安全风险，对处理个人信息、敏感个人信息分别做出了具体要求。

卢龙在会上表示，当下智能汽车的个人信息保护和数据保护面临三重挑战。

首先，在汽车的使用环境中，会有数量庞大、种类众多的数据产生。比如智能汽车在公共道路上行驶时，其会为了保证行驶安全采集各类必要的交通数据。同时，智能汽车的很多独特功能需通过联网实现，在此过程中也要收集和处理多种数据。在这样复杂的汽车使用场景下，保证个人信息安全的任务较为艰巨。

其次，与传统互联网、软件等行业所涉数据不同的是，智能汽车的很多数据属于非结构化数据，要实现对此类数据的敏感度识别、分类分级保护、使用限制等存在技术上的困难。尤其在当下大力推进车路协同和智能计算的过程中，如何对大量非结构化或非传统数据进行自动化或半自动化保护已成为行业内面临的一个开放性技术问题。

再者，汽车行业的产业链非常长，既包括硬件，还包括软件的供应链等，涉及整车的零部件、相应数字产品以及售后服务等，需横跨或纵跨众多供应商合作伙伴。在这样的情况下，要实现整个过程的合理合法并高效保护个人信息也是行业目前面临的重要挑战。

据了解，《环球时报》与J.D. Power共同发布的《2022中国消费者智能网联汽车数据安全和个人隐私意识与顾虑调查》显示，我国消费者对现阶段智能网联汽车厂商能否妥善保护个人敏感信息的整体信心不足。其中，高度介意个人敏感信息被智能网联汽车收集、使用和共享的受访者比例高达77.4%。

为了实现智能汽车的个人信息保护，卢龙介绍，蔚来已经有了一些实践。比如，当有必要数据传入到网络后端或车联网后端时，蔚来汽车将根据使用场景识别出哪些具体数据为该场景下所必须，并在告知用户且收到明确同意的情况下进行收集和处理。

在他看来，将个人信息保护、数据安全的理念内置到汽车全产品研发的生命流程十分重要。他强调，这样有利于在产品和功能开发的最早阶段，“甚至是还没有被完全定义的时候”，提前规避和处理可预见的个人信息安全相关风险。

采写：南都记者樊文扬