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        四維圖新石清華:車聯網數據安全監測溯源平臺發布

        四維圖新石清華:車聯網數據安全監測溯源平臺發布

        分類:
        2021中國汽車論壇
        作者:
        來源:
        2021/08/10 18:37
        瀏覽量

         

                     2021年6月17日-19日,由中國汽車工業協會主辦的第11屆中國汽車論壇在上海嘉定舉辦。站在新五年起點上,本屆論壇以“新起點 新戰略 新格局——推動汽車產業高質量發展”為主題,設置“1場閉門峰會+1個大會論壇+2個中外論壇+12個主題論壇”,全面集聚政府主管領導、全球汽車企業領袖、汽車行業精英,共商汽車強國大計,落實國家提出的“碳達峰、碳中和”戰略目標要求,助力構建“雙循環”新發展格局。其中,在6月19日下午舉辦的主題論壇“智能網聯汽車產業發展與安全論壇”上,四維圖新副總裁石清華發表了主題演講。以下內容為現場演講實錄:

         

         

                     感謝各位領導,我聽了朱老師比較系統的數據安全里面的思考,說實話我聽得比較激動,找到了看到問題的專家和領導,共同探討和解決數據治理的問題。

         

                     兩年前,我們牽頭幾個單位一塊兒研究了一下技術側落地的考慮,嘗試回答這個問題?;卮饐栴}的時候,行業里面有很多朋友圈,包括車廠人還有Tier1的朋友,還有很多供應商,我們是怎么看這個問題的?后面介紹技術一點,我現在是把企圖解決的問題,以及可能解決的問題,另外落地情況下哪些場景可以cover住。

         

                     我們云、管、端三個方面看。首先車本身,這里面包括了最終體現出來的行駛安全,行駛安全過程當中,剛才朱教授的片子,我們看這個問題,技術上怎么看?這里面有非常重要的幾類數據,也是分類分級的數據。

         

                     第一我們車里面代表現在車的健康狀況的數據,這些數據現在大規模的都在車聯網里面用,以及采,并對于未來單車智能網聯和多車智能網聯,這里面剛才朱老師呼吁是不是統一定義它,在每一個車里面有大概幾百個ECU,我們現在對ECU里面的定義是不是可以從軟件定義有一個分級分類,起碼狀態碼一致,狀態碼不一致,怎么統籌一致呢。

         

                     還有一類數據是涉及到個人隱私的個人數據,個人數據里面大家聽過非常多個人數據保護不力導致個人信息泄露誕生出的各種詐騙案例。我們知道用手機的時候,個人手機已經綁得非常死了,用汽車的時候,個人信息綁得會更死,尤其是車內攝像頭和車外攝像頭同時打開的,這些數據里面如何進行防控、防范以及個人的追蹤。

         

                     還有一類數據是現在汽車已經掛滿了各種傳感器,傳感器基本上360度無死角掛滿了,車行駛過程當中就是完整的采集過程,這個過程一輛車還好,幾輛工程車還好,當我們成千上萬的車在中國境內跑的過程中,基本上就把我們真實的情況已經測繪完畢了,這是說多點上升到國家安全的事,這是我們在車端里面必須關注的場景。

         

                     還有傳輸過程當中,這里面也預測到各種攻擊、泄露、數據一致性問題,還有最重要的是云平臺的安全,現在云平臺安全,大規模建設的話,有三種應用場景:

         

                     第一現在我們普通的TSP的場景,在車里面的信息收集,未來即將面臨兩種應用場景,第一、我們做自動駕駛也好,做L2、L2++也好,這個過程中工程車的數據采集。因為我們知道做真正的自動駕駛過程中真正起作用的是模型,模型被大量訓練,訓練以后把模型搬到量產車,模型天天識別前面是什么行駛狀態,所以真正起作為是模型。把模型訓練過程當中,有大量現實的環境數據上傳到云平臺里面訓練模型,我們看問題的過程當中會涉及到工程車的數據如何在這里面進行防控管理,以及跟蹤和溯源,更多是把模型訓練好了以后,模型放到了量產車里面,再怎么做它的跟蹤溯源以及管理。

         

                     在我們從技術側看來,這些碰到的案例和場景,技術上都是有解的,通過我們一些技術手段。后面圍繞這些技術手段,企圖把車端,在傳輸端,后臺云端如何進行車聯網這么多數據,以及這么復雜的過程和未來面向L2、L2++、L3等各種數據進行綜合治理。

         

                     所以我們受托牽頭,很多公司在一塊兒有一個專家團隊,專家團隊從三個方面,把稍微建立起一個跑得通的,真正起到作用的全鏈條監控辦法,把辦法落地到平臺上。

         

                     怎么做的呢?這里比較技術一點,大概的邏輯就是在車聯網領域里面,以及未來的單車智能駕駛和網聯智能駕駛碰到的這一堆數據,以這些數據定向分析、定量偵探,建立了六個子系統,以這六個子系統為抓手,建立整個數據從采集到傳輸、應用、存儲、更新以及到發布,再到OTA的歸還,這樣一個完整的鏈條。完整的鏈條里面,在上面建立起各種需要被看得見的數據過程,以及可能被追蹤的數據的節點,這是展現出來給大家的總體技術架構。

         

                     這個技術架構里面,首先希望能夠被抓出來的第一個就是數據的完整鏈條,在整個鏈條過程當中,每個節點的詳細介紹,這是我們全局的可視化安全監管。

         

                     特別是在車端安全風險的檢測,這些檢測包括我們在車輛里面植入的SDK,植入的SDK是一個植入的代碼,這個代碼主要解決兩個問題:第一我們測繪安全的問題,因為大家知道自動駕駛也好,都要用到地圖,之前用地圖還好,就是為了純導航,現在用地圖加上車載里面掛載那么多傳感器、地圖、位置信息都起作用,這是測繪安全里面完全一覽無遺了,這里面的位置數據、位置信息肯定是要經過偏轉和加密的。偏轉和加密,怎么偏怎么加?這有針對高精度地圖的加密辦法,以及數據里面的傳輸安全和安全風險檢測。

         

                     另外我們在云端里面特別強化的安全風險檢測以及評估,這里面用到車聯網14個場景化數據,這些數據在云端怎么進行存儲、分析、溯源,以及在云端里面南北向、東西向數據的防控,數據到云端以后不能隨便出防控起來的云,這里面是有邊界有柵欄的,南北向柵欄和東西向柵欄,主要是在柵欄的邊界防護里面,如何進行防攻擊,如何進行異常訪問的監測。

         

                     如果出現了一些在監測場景里面的風險追蹤,如何進行溯源。同時,需要保證數據的一致性和完整性的傳輸安全,傳輸的保證。另外把數據流轉的一些敏感文件,關系圖譜通過自動化的方式發現,以及分析。

         

                     另外這里面還有一些數據跨境的,在IT層面和網絡層面的監測以及溯源。這些是我們剛才介紹的在這個背景下,通過技術的方式,如何來解決現在落地的可能性,把這個可能性歸結成一個可以看得見摸得著,可執行的平臺謝謝大家!

         

                     (注:本文根據現場速記整理,未經演講嘉賓審閱)

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