车联网数据空间的实时数据安全合规？

车联网数据空间的实时数据安全合规需围绕“高速流动、多源融合、敏感关联”的特性，构建“全生命周期管控+技术-管理-法规协同”的体系。

首先，数据采集要遵循“最小必要”原则，比如仅采集车辆动力系统、环境感知等与行驶安全相关的实时数据，避免过度收集用户隐私（如未经授权的车内语音、生物特征），符合《汽车数据安全管理若干规定（试行）》中“数据处理应当与处理目的直接相关”的要求。

其次，传输环节需兼顾低延迟与强加密，采用TLS 1.3、国密SM2/SM3等协议实现车-云-路-边端的加密传输，同时通过边缘计算将部分实时处理（如碰撞预警）下沉至车端或路侧单元，减少原始数据跨域传输的风险。处理与存储阶段，需对数据进行分级分类：敏感数据（如位置轨迹、用户身份）加密存储并限制访问权限，非敏感数据（如路况信息）可通过脱敏（匿名化、泛化）后共享；同时利用实时监测技术（如入侵检测系统、异常流量分析）应对DDoS攻击、数据篡改等威胁，确保处理过程可审计、可追溯。共享与使用环节，需通过数据沙盒、联邦学习等技术实现“数据不出域、价值跨域流动”，避免原始数据泄露，同时严格落实第三方合作的合规审核（如GDPR的“数据转移adequacy决定”、国内的“数据安全评估”）。

此外，管理层面需建立“首席数据安全官”责任制，明确数据采集、传输、处理各环节的责任主体，并定期开展合规审计与应急演练；用户权益保障方面，需通过APP弹窗、车辆系统提示等方式透明化数据使用目的，允许用户查询、更正或删除其个人数据，符合“告知-同意”的核心原则。

综上，车联网实时数据安全合规是“技术防护（加密、边缘计算、监测）+管理流程（分级分类、责任到人）+法规适配（国内外数据安全框架）”的动态平衡，既要满足自动驾驶、远程控制等场景的实时性需求，又要守住数据安全与用户隐私的底线。

摘自《可信数据空间合规100问》