基于特征分析的智能網聯汽車數據分級方法研究
網絡安全與數據治理
冀智華，王瑞，張巧
中汽智聯技術有限公司
摘要： 當前，智能網聯技術的發展使得汽車成為數據交互的重要載體，智能網聯汽車所產生的數據量呈現指數型增長趨勢，國家對于數據安全的重視程度也在不斷加強。在此背景下，從行業實踐角度出發，對我國當前數據安全監管現狀、數據分級方法進行梳理，最后提出一種基于特征分析的數據分級方法，助力企業加強數據治理、滿足政府合規要求。
中圖分類號：TP311.13文獻標識碼：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2024.04.011
引用格式：冀智華，王瑞，張巧.基于特征分析的智能網聯汽車數據分級方法研究［J］.網絡安全與數據治理，2024，43（4）：67-70.
引用格式：冀智華，王瑞，張巧.基于特征分析的智能網聯汽車數據分級方法研究［J］.網絡安全與數據治理，2024，43（4）：67-70.
Research on data classification and grading methods for intelligent connected vehicles based on feature analysis
Ji Zhihua，Wang Rui，Zhang Qiao
CATARC Intelligent and Connected Technology Co., Ltd.
Abstract： Currently, the development of intelligent connected technology has made automobiles become an important carrier of data exchange. The amount of data generated by intelligent connected vehicles is showing an exponential growth trend, and the country′s emphasis on data security is also constantly strengthening. In this context, this article, from the perspective of industry practice, sorts out the current situation of data security supervision and data classification and grading methods in China. Finally, a data grading method based on feature analysis is proposed to assist enterprises in strengthening data governance and meeting government compliance requirements.
Key words : intelligent connected vehicle；data classification；feature analysis；analytical hierarchy process
引言
智能網聯技術的發展推動著汽車由傳統交通工具轉變為集成影音娛樂、智能導航、駕駛輔助等功能的智能移動載體，駕乘人員在使用智能網聯汽車過程中產生大量交互數據［1］。未來，一輛L4級自動駕駛汽車每8 h產生數據預計將達到10 TB，高級別自動駕駛將進一步推動單車數據指數級增加。同時，L2級及以上乘用車滲透率逐年提升，2022年全年滲透率達到29.4%，2023年一季度進一步提升至33.4%，年新增數量達千萬輛級［2］。無論從汽車數量還是單車數據產生量，都將迎來快速增長，海量數據應運而生。國家對于數據的重視程度也在不斷提升。2022年12月19日，中共中央、國務院印發《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，提出加快構建數據基礎制度，激活數據要素潛能；2023年2月27日，中共中央、國務院印發的《數字中國建設整體布局規劃》中強調釋放數據要素價值，賦能經濟社會發展,數據價值與重要性日益提升［3］。
本文詳細內容請下載：
http://www.j7575.cn/resource/share/2000005971
作者信息：
冀智華，王瑞，張巧
（中汽智聯技術有限公司，天津300300）
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