数据安全推进计划：智能网联汽车数据分类分级实践指南（2022年）_56页_2mb

智能网联汽车数据分类分级实践指南总结

核心内容概述

智能网联汽车作为汽车电动化、网联化、智能化发展的产物，已成为汽车产业创新的重要方向。其数据分类分级是实现数据全生命周期安全治理的重要手段，涵盖敏感个人信息、重要数据、车外数据、座舱数据、运行数据、位置轨迹数据等。该指南旨在为企业提供合规导向下的数据分类分级方法论及对应的安全措施，以应对数据安全风险和合规挑战。

主要观点

• 智能网联汽车数据分类分级是实现数据合规管理的关键环节，有助于企业在数据采集、存储、使用、传输、销毁等环节落实安全治理。
• 数据分类分级需遵循合规合法、科学合理、客观明确、简单易用四项原则，确保数据处理活动在合法合规的框架内进行。
• 数据分类分级需结合数据来源（车、路、云、人）和产业链的实际情况，建立系统化的数据分类分级方法。
• 数据分类分级的实施需依赖于数据资产识别、属性分析、分类与分级规则配置、敏感数据识别、数据处理等流程，通过平台化、自动化手段提升效率。
• 数据安全保护措施应根据数据级别（一般级、重要级、敏感级、核心级）进行差异化配置，如加密、脱敏、匿名化、权限控制、存储期限限制、安全审计等。

关键信息

一、智能网联汽车数据分类分级原则与方法

原则	说明
合规合法	遵循国家相关法律、法规及标准要求
科学合理	根据数据特征和应用场景合理分类
客观明确	数据定级应有明确的依据和可复核性
简单易用	避免复杂、冗余的数据项设定

二、数据分类方法

智能网联汽车数据按来源分为四类：

1. 车端：基本数据类、感知数据类、决策数据类、运行数据类、车控类数据类
2. 用户：用户身份证明信息类、用户服务相关信息类、用户其他相关信息类
3. 路端：基本信息类、感知数据类、融合计算类、应用服务类、运行状态数据类、地图数据类、交通大数据类
4. 云端：基本信息类、控制数据类、网络监测数据类、生活服务类、车辆服务类、应用服务类、用户服务内容信息类、用户资料信息类、车辆销售数据类

三、数据分级方法

数据分级基于影响对象和影响程度，分为四个级别：

1. 一般数据一级（一般级）：对个人、组织权益造成一般危害
2. 一般数据二级（重要级）：对个人、组织权益造成严重危害
3. 一般数据三级（敏感级）：对个人权益造成特别严重危害，对公共利益造成一般危害
4. 重要数据四级（核心级）：对国家安全、公共利益造成严重危害

四、数据全生命周期保护要求

生命周期阶段	安全要求
数据收集	遵循最小必要原则，确保合法、正当、必要，取得用户单独同意
数据传输	加密传输，确保传输过程中的数据完整性与安全性
数据存储	严格限制存储期限，实施容灾备份，确保存储安全
数据使用、加工	加密、脱敏、匿名化处理，控制访问权限，保障数据使用安全
数据销毁	采用不可恢复方式销毁，确保数据无法被恢复或利用

五、数据分类分级实践难点与解决方案

企业实践痛点

1. 数据分类分级标识不清晰，自动化标记困难
2. 数据资产梳理不清，识别和管理成本高
3. 数据使用流转路径不明，安全防护措施不足
4. 数据风险监测不准确，存在误报和漏报问题
5. 审计溯源能力不足，难以实现链路级关联审计

解决思路

1. 参与标准制定：推动国家标准、行业标准及团体标准的完善，形成统一的数据分类分级框架
2. 自主研发识别引擎：支持自动化、智能化的数据识别与分类分级
3. 建立数据分类分级平台：实现数据资产的自动盘点、规则配置、识别与处理
4. 持续动态运营：随业务变化更新数据分类分级，保障准确性与及时性
5. 链路追踪技术：实现南北向和东西向数据流转链路的追踪与监控

案例分析

案例一：某头部汽车企业数据分类分级实践

• 数据分类分级标识：在已有标准基础上，企业需对数据进行自动化标记，以支持后续安全防护措施
• 数据资产梳理：企业已按行业标准梳理数据清单，但随着业务扩展，数据类型和体量增加，梳理难度加大
• 数据使用流转：数据在车、路、云等多环节流转，需对数据流向进行监控与管理
• 数据风险监测：传统手段难以精准识别数据风险，需引入更智能、全面的监测机制
• 数据安全防护：企业需建立多维度安全防护体系，涵盖存储、传输、使用、销毁等环节
• 审计溯源能力：需提升对数据流转链路的审计能力，实现跨平台、跨系统、跨业务的关联审计

案例二：某自动驾驶解决方案提供商数据分类分级实践

• 数据分类：包括车辆基本数据、感知数据、决策数据、运行数据、客户数据等
• 数据分级：根据数据对国家安全、公共利益、组织和个人权益的影响程度进行分级
• 数据处理要求：对高敏感数据（如位置轨迹、车外影像、生物识别信息等）实施严格保护措施
• 数据合规要求：需对数据出境进行安全评估，确保符合国家相关法律法规要求

总结

本指南为智能网联汽车数据分类分级提供了系统性的方法论和实施路径，明确了数据分类分级的原则、方法和实践流程，强调了在数据全生命周期中的合规管理要求。通过建立数据分类分级平台，企业可以有效识别、保护和管理数据，降低数据安全风险，提升数据治理能力。同时，指南指出企业在数据分类分级实践中面临的挑战，并提出解决方案，包括参与标准制定、技术赋能、平台建设等，以推动智能网联汽车行业的健康发展。