车联网数据安全的若干思考*

doi:10.12267/j.issn.2096-5931.2023.02.001

信息通信技术与政策 ›› 2023, Vol. 49 ›› Issue (2): 2-8.doi: 10.12267/j.issn.2096-5931.2023.02.001

车联网数据安全的若干思考^*

Considerations on data security of Internet of Vehicles

李玉峰¹^,², 刘奇¹, 魏亮³

1.上海大学,上海 200444
2.紫金山实验室,南京 211111
3.中国信息通信研究院,北京 100191

收稿日期:2022-11-20 出版日期:2023-02-25 发布日期:2023-03-20
作者简介:
李玉峰上海大学教授,博士生导师,紫金山实验室智能网联汽车安全方向负责人,兼任上海市智能网联汽车网络安全产业协同创新中心主任,工业控制安全国家地方联合实验室上海分中心主任,主要从事车联网安全研究|刘奇上海大学网络空间安全实验室博士研究生,主要从事智能网联汽车内生安全基础理论研究、隐私保护等|魏亮中国信息通信研究院副院长,正高级工程师,长期从事网络与信息安全研究,致力于网络安全政策、标准、技术、产业和国际治理研究、学科建设和人才培养等工作

LI Yufeng¹^,², LIU Qi¹, WEI Liang³

1. Shanghai University, Shanghai 200444, China
2. Purple Mountain Laboratories, Nanjing 211111, China
3. China Academy of Information and Communications Technology, Beijing 100191, China

Received:2022-11-20 Online:2023-02-25 Published:2023-03-20

摘要/Abstract

摘要：

随着车联网数据规模迎来爆发式增长,车联网数据安全风险也不断增加。为提高车联网数据安全管理水平,分析了车联网数据发展的关键特征:新网络形态、新数据构成、新流转体系,并重点探讨了因数据本身特性、数据流转过程、攻强守弱态势带来的数据安全挑战。在此基础上,提出了三点前瞻性启示,一是建立面向不同主体的数据分级分类安全管理机制;二是形成体系化纵深防御方案;三是坚持整体安全观和融合安全策略。

关键词: 车联网, 数据安全, 数据流转, 数据分级分类, 纵深防御

Abstract:

With the explosive growth of the data scale and industry scale of the Internet of Vehicles (IoV), the data security risks of the Internet of Vehicles data are also increasing. In order to improve the data security governance level of Internet of vehicles data, this paper first analyzes the key characteristics of the development of Internet of vehicles, including new network form, new data composition, and new data flow system. Then, this paper mainly discusses the data security challenges brought by data itself, data flow process, strong offensive and weak defensive situation. Furthermore, this paper proposes three prospective enlightenment: the establishment of data classification security management mechanism for different subjects; form its own system of defense in depth scheme; adhere to the integrated security strategy based on the holistic security concept.

Key words: Internet of Vehicles, data security, date flow, data classification, defense in depth

中图分类号:

TN929.5

李玉峰, 刘奇, 魏亮. 车联网数据安全的若干思考^*[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(2): 2-8.

LI Yufeng, LIU Qi, WEI Liang. Considerations on data security of Internet of Vehicles[J]. Information and Communications Technology and Policy, 2023, 49(2): 2-8.

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http://ictp.caict.ac.cn/CN/Y2023/V49/I2/2

图/表 2

参考文献 12

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[12]	Upstream. Upstream’s 2022 global automotive cybersecurity report[R], 2022.

数据类型	数据构成				安全影响
车主数据	姓名、性别、年龄、身份等	住址(充电桩)、通信录等	娱乐、支付等数据	手机信息(蓝牙)、生物识别信息等	泄露用户隐私等
车外环境数据	行车途中、停车地点全景视野内的行人、道路及环境数据,其中包括敏感地域、关键人员与装备、敏感场景等都可以实时实地记录与跟踪				影响个人隐私、企业机密,严重时影响军事秘密、经济秘密和国家秘密等
车内运行数据	驾驶行为数据	车内图像和录音数据	速度、转速、温度、胎压、指令、网络等汽车内部状态参数和数据		泄露隐私等
位置轨迹数据	位置、行车轨迹、高精度地图、车联网位置信息等				隐私泄露,敏感高精度地理信息涉及国家安全
公共交通数据	公共交通信息、停车场实时信息、乘客时空分布数据、区域间客流数据等				用户驾驶安全、公共安全
汽车企业数据	联网车辆的服务数据、研发数据、营销数据、管理数据等				商业数据安全等
网络数据	V2V、V2I、V2C等数据				影响企业机密、用户驾驶安全和隐私等
融合数据	公共交通数据、汽车企业数据、上百万辆汽车采集的个人数据、轨迹数据、图片数据、地理位置等数据的融合				全方位的安全影响

数据类型	数据构成				安全影响
车主数据	姓名、性别、年龄、身份等	住址(充电桩)、通信录等	娱乐、支付等数据	手机信息(蓝牙)、生物识别信息等	泄露用户隐私等
车外环境数据	行车途中、停车地点全景视野内的行人、道路及环境数据,其中包括敏感地域、关键人员与装备、敏感场景等都可以实时实地记录与跟踪				影响个人隐私、企业机密,严重时影响军事秘密、经济秘密和国家秘密等
车内运行数据	驾驶行为数据	车内图像和录音数据	速度、转速、温度、胎压、指令、网络等汽车内部状态参数和数据		泄露隐私等
位置轨迹数据	位置、行车轨迹、高精度地图、车联网位置信息等				隐私泄露,敏感高精度地理信息涉及国家安全
公共交通数据	公共交通信息、停车场实时信息、乘客时空分布数据、区域间客流数据等				用户驾驶安全、公共安全
汽车企业数据	联网车辆的服务数据、研发数据、营销数据、管理数据等				商业数据安全等
网络数据	V2V、V2I、V2C等数据				影响企业机密、用户驾驶安全和隐私等
融合数据	公共交通数据、汽车企业数据、上百万辆汽车采集的个人数据、轨迹数据、图片数据、地理位置等数据的融合				全方位的安全影响

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