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标准解读 | 谁说为了安全就要牺牲隐私？自动驾驶的数据管理有规矩！
目前车路云一体化自动驾驶技术已在多个城市的测试示范区内开展规模性测试验证和先导示范，并逐步开展商业化运营先行先试工作。在测试示范区运营过程中，车路云协同的智能网联汽车及智慧交通网络持续产生海量数据，数据具备复杂多样、规模庞大且动态流转的特点，测试示范区的数据安全体系建设逐渐引起行业重点关注。
车路云一体化的数据管理中，存在以下实际难题：
- 涉及车牌人脸、公共区域、车流人流、地理信息等重要数据的采集和处理，数据级别难以确定，安全形势复杂严峻；
- 可能产生的数据过度采集、不当存储、越界使用等问题给国家安全、行业利益和个人权益带来安全隐患。
开展数据治理的基础是数据分类分级，在车路协同中国方案视角下的数据分类分级区别于传统汽车视角的数据分类分级，成为大量自动驾驶示范区和智能网联汽车产业链上下游企业的关注焦点。因此，面向车路云一体化的数据分类分级指导需求日益迫切。
T/CSAE 313-2023《车路云一体化系统数据分类分级指南》是一份针对智能网联汽车领域数据安全管理的规范性文件，该指南以全面的数据分类和细致的分级原则为核心，构建了多维度的数据安全框架。指南不仅涵盖了车辆数据、路侧基础设施数据、云控基础平台数据、网络数据和高精地图数据等关键领域，还特别关注个人信息、敏感信息和重要数据的保护，体现了对数据隐私和安全的高度重视。
在数据分类上，指南提出了多维分类方法，确保数据的全面性和便于管理的特性。在数据分级上，则依据数据安全性受损后对不同影响对象的危害程度，将数据划分为从DL1至DL6的六个等级，确保数据保护措施的针对性和有效性。
指南中的实施流程，从数据资产的盘点到分类、分级，再到评审和动态更新管理，形成一个闭环的数据安全管理过程。该流程不仅保障了数据分类分级的准确性，也为数据的持续管理和保护提供了机制保障。此外，指南还特别指出数据重新分级的情形，以及衍生数据的分级规则，对数据生命周期管理进行全面考虑。数据分类分级映射示例部分为实际操作提供了直观的参考，增强了指南的可操作性和实用性。
整体而言，《车路云一体化系统数据分类分级指南》是一份集理论指导与实践应用于一体的专业文件，不仅为智能网联汽车产业的数据安全管理提供了规范，也为行业可持续发展奠定了坚实的基础。
以下为指南的详细解读内容：
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