基于特征分析的智能网联汽车数据分级方法研究
网络安全与数据治理
冀智华，王瑞，张巧
中汽智联技术有限公司
摘要： 当前，智能网联技术的发展使得汽车成为数据交互的重要载体，智能网联汽车所产生的数据量呈现指数型增长趋势，国家对于数据安全的重视程度也在不断加强。在此背景下，从行业实践角度出发，对我国当前数据安全监管现状、数据分级方法进行梳理，最后提出一种基于特征分析的数据分级方法，助力企业加强数据治理、满足政府合规要求。
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］。
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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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