数据安全法颁布,智能汽车会更安全吗

　　身处大数据时代，或许你曾经历过或听过这样的事情：大数据杀熟，新旧客户购买同一件商品时不同价；或者前一秒浏览汽车资讯，下一秒打开“橙色软件”被强行推送汽车相关商品；“某酒店集团上亿条开房信息被泄露”……

　　互联网和数据就好像一把双刃剑，既带来生活的便利，也带来困扰全社会的信息安全问题。如今同样的问题也发生在与日俱增的智能汽车身上。

《数据安全法》对汽车行业带来什么影响？

　　今年初，网传国内部分政府机关和园区禁止特斯拉进入，理由是“特斯拉装有全方位摄像头、超声波雷达等一系列能暴露目标位置的技术装置”，涉及军事秘密等方面的国家安全。

　　再到4月，国外黑客窃取了特斯拉车内摄像头的拍摄画面并上传至社交网络，引发广泛争议。即使特斯拉中国澄清在北美以外的市场并未激活车内摄像头，但吃瓜群众的疑虑却从未消停。

　　再到上海车展期间发生的“刹车门”维权事件，特斯拉向有关部门提交了相关的行车数据，但却遭到车主的强烈谴责，称该数据泄露了自己的个人隐私。同时，也有人质疑数据的真实性，是否经过篡改、加工等操作。

●特斯拉事件引发深思：数据安全管理刻不容缓

　　于是，几个大瓜接连发生，使得舆论一时间将“汽车数据”的话题推向了历史性的高潮。可能有人会问，为什么是特斯拉单独被拎出来吐槽？

　　一方面特斯拉本身就以“数据”和“软件”作为核心驱动力和竞争力，自动驾驶套件选装、OTA付费升级等软件服务的累计收入就达到10亿美元。若谈汽车上的数据安全，大家难免会把目光聚焦在特斯拉身上。

　　另一方面，正如前文所说特斯拉身上装有摄像头、超声波雷达等一系列能暴露目标位置的设备，当驶入一些政府机关单位，确实可能采集到一些内部的道路环境信息。

　　事实上，数据安全问题不仅仅是特斯拉的事情。比如像蔚来、小鹏、威马等新势力品牌和其他智能汽车普遍会在车内安装摄像头，以提供监控驾驶员状态的功能；同时也会在上传用户的定位、行驶轨迹以及其他人机交互信息，所以这些数据会不会被过度采集？

　　另一方面，智能汽车正如摩尔定律一样飞速发展，海量数据随之诞生，这些数据该如何存储、运用、监管也是行业目前所面临的灵魂拷问。

●汽车数据管理将有法可依

　　6月10日，十三届全国人大常委会第二十九次会议表决通过《中华人民共和国数据安全法》（以下简称《数据安全法》）给予了法律层面的解决指引。

　　《数据安全法》将于年9月1日实施，它的意义在于给中国数据安全法体系描绘了大致模样。对于汽车行业而言，作为上位法（效力较高的法律）的《数据安全法》会对汽车数据的法律监管起到纲领性作用。

　　而在更早前的一个月，国家互联网信息办公室会与有关部门起草了《汽车数据安全管理若干规定（征求意见稿）》，对特斯拉事件引发的数据管理疑云和担忧带来了解决方案和规范，主要包括六大要点：

　　第一，运营者处理个人信息或重要数据应当合法、具体、明确，与汽车的设计、制造、服务直接相关，就是说数据不能乱采、乱用。

　　第二，对数据要落实网络安全等级保护制度。

　　第三，处理个人信息时，要通过用户手册、车载显示面板等告知用户；

　　第四，收集个人敏感信息、车内音频以及判断违法违规驾驶的数据等，要获得用户授权，且需匿名化或脱敏处理；

　　第五，运营者处理重要数据，应当提前向省级网信部门和有关部门报告；

　　第六，数据应当依法在境内存储，确需向境外提供的，应当通过国家网信部门组织的数据出境安全评估；

　　在数据安全质疑声音高涨下，无论是《数据安全法》还是《汽车数据安全管理若干规定（征求意见稿）》的出台，都把数据安全上升到了法律层面，将会是智能汽车爆发的基石和前提。

汽车数据的采集存储还有哪些漏洞？

　　虽然关于数据安全的法律和管理办法陆续出台，规范了车企等运营者的行为，但也不代表汽车数据能绝对的安全。

　　目前，智能汽车的技术应用架构自下而上依次分为采集层、通信层、平台层和应用层。每一个架构层之间会通过网络传输，实行数据交互与分析。这就隐藏着网络安全的风险，因为从理论上讲，只要有软件在运行并且从外界接受输入，就有被攻击和破解的可能。

　　比如在采集层，感知类数据通过传感器数据采集车速信息、油门、刹车、车窗、雨刷器等各种有用数据信息。在这个过程中，攻击者可通过干扰、欺骗攻击等手段造成传感器设备失灵，也可以造成感知数据污染，使得算法无法识别或识别错误。

　　比如在通信层，如果传感器节点和云端接口缺少认证机制，攻击者可以通过伪造传感器节点或者云端接口，从而伪造和篡改自动驾驶数据。

　　据统计，当前一辆配备三颗摄像头、一颗32线激光雷达以及组合惯导系统等传感器的自动驾驶测试车，每小时约产生20GB数据。而一辆特斯拉在应用自动驾驶时，每天大约就能产生并上存3.9G数据。

　　车企要做的不仅仅是对自身的数据采集、存储、应用行为负责，还要对黑客等第三方的恶意攻击。

智能汽车会不会成为间谍车？

　　智能汽车数据又可以简单分为车内数据和车外数据两部分。

●数据泄露对个人的影响

　　车内数据涉及行驶数据、声音数据、人机交互数据、驾乘人员图像等。一旦被泄露，个人隐私就暴露无遗，而这样的事件在国外并不少见。

　　年3月，两名从事汽车安全工作的黑客专门购置了一台特斯拉Model3事故车展开研究：通过扫描这台事故车的车辆控制器，获得了该车辆的大量数据，包括智能移动设备的通讯数据，如通讯录、电子邮件地址信息、行程记录的日历与安排等等。

　　最后黑客能查到这辆特斯拉曾归属于大波士顿的某建筑公司。

　　更可怕的是，黑客通过扫描获知的数据，查到了这家建筑公司的全部员工人事关系，甚至是所有员工的家庭关系，所有人的隐私如同赤裸暴露在外。

　　再到最近，来自北美约万大众、奥迪的车主和潜在客户的个人信息也遭到泄露，包括姓名、地址、手机号码、邮件以及部分驾照号码、车牌号码、贷款号码、社会保障号码等等。

　　原因是在当地的一家大众汽车经销商此前曾将这些客户数据“未经保护”地留在互联网上，于是被第三方访问并窃取。

　　个人隐私被曝光还算最严重，危及到身边人生安全的后果就更加难以设想了。根据国家工业信息安全发展研究中心发布的《自动驾驶数据安全白皮书》显示，从年开始全球范围内就发生过多起自动驾驶数据安全事件，包括宝马、大众、丰田等，重者可以通过伪造指令，远程操控汽车。

　　原本以为只会发生在《速度与激情》中被黑客自由操控汽车的电影桥段，其实随时都有可能发生现实生活中。

●数据泄露对国家安全的威胁

　　车外数据就包括通过摄像头、雷达等传感器从车外采集到的道路、建筑、地形、交通参与者等感知数据。以特斯拉最畅销的Model3为例，其传感器配件包括8个摄像头+12个超声波雷达+毫米波雷达。

　　摄像头能在米半径内，提供汽车周围度的可视性；超声波雷达作为视觉系统的补充，可以探测车辆周围的障碍物；毫米波雷达则用来测量车辆与车辆之间的距离、角度和相对速度。

　　当车辆在行驶时，摄像头提供了街景图像，雷达提供了周围事物的距离度量，再加上导航惯性仪和卫星地图，基本就能得到周围的全息景象。

　　而此前特斯拉在国内相关的行车数据存储在国外，一旦被网络攻击发生数据泄露，后果确实让人细思极恐。

　　可以看出，汽车数据遭到破坏后，由低到到高，可以从国家安全、社会秩序、公共利益以及公民、法人和其他组织的合法权益的危害程度，划分为五级：

　　因此，如何保证车辆数据的存储完整性、真实性和防篡改性将是未来汽车产业面临的一大重要挑战。

实现汽车数据安全长路漫漫

　　与PC、智能手机等智能终端不同，智能汽车本质上还是交通移动工具，关切着每一位车主和其他参与者的性命、财产，这就意味着它需要最高级别的安全。再加上，智能汽车在这几年火速兴起，但行业规范标准、政府监管等尚处于初步阶段，相对行业实际发展而言，略显滞后。

　　因此，智能汽车的数据安全标准与法律的出台迫在眉睫，庆幸我们看到了国家层面的及时高效跟进，而车企层面也在高度重视。

　　特斯拉已经在中国建立数据中心，以实现数据存储本地化，并将向车主开放车辆信息查询平台。上汽的智己汽车则制定了用户数据隐私及保密计划，应用了包括区块链、零知识证明、差分隐私等技术，比如车内摄像头只采集眼球转动信息，而取消识别人脸识别。

　　在软件定义汽车时代，数据变成车企的一种巨大资产，一方面驱动着自动驾驶的到来，一方面也存在着种种安全隐患，鱼与熊掌，如何兼得？这将是每一家车企必修的课题。（文：太平洋汽车网曾惠君）

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