车联网技术发展背景下，行业数据具有哪些特点？

你好，关于数据与车联网互动下的数据特征，在《毕马威-车联网行业：车联网数据安全监管制度研究报告2022》中有提及，具体信息可以查找原报告了解。

1. 数据的多样性

数据类别不仅包括了汽车基础数据（车牌号、车辆品牌和型号、车辆识别码、车辆颜色、车身长度和 宽度外观等相关数据），也包括基础设施、交通数据、地图数据（红绿灯信息、道路基础设施相关、 道路行人的具体位置、行驶和运动的方向、车外街景、交通标志、建筑外观等真实交通数据），以及 车主的大量用户身份类数据（姓名、手机号码、驾照、证件号码、支付信息、家庭住址、用户的指纹 、面部等生物特征识别信息等）、用户状态数据（语音、手势、眼球位置变化等）、行为类数据（登 录、浏览、搜索、交易等操作信息等）等。

2. 数据的规模性

车联网数据融合了来自汽车、道路、天气、用户、智能计算系统等多方面的海量数据，涉及数据类型 多，规模大，涉及众多数据处理主体，如智能网联汽车生产企业、车联网服务平台运营企业等，并且 随着用户的增加，数据呈指数级增长态势，需要统计分析应用的数据总量大。

3. 数据的非结构性

车联网技术下大量的数据通过车辆内置和外挂的设备不断生成，由于各车厂、零部件商在这部分数据 规范定义上存在差异，且没有统一的标准，车联网平台之间的数据无法有效同步，数据的非结构性和 非标准性对数据聚合或拆分技术以及权限管理和安全存储都带来了巨大的挑战。

4. 数据的流动性

大量相关主体如智能网联汽车生产企业、车联网服务平台运营企业会参与车联网数据的处理，导致海 量数据在用户端、车端、云端等多场景的交互使得数据的流动性增大。如何确保交互流动的数据的安 全性，是车联网数据安全体系建设中的一个重要课题。

5. 数据的涉密性

网联汽车在公开道路驾驶过程中，会采集大量的地图数据，采集地图数据形成的测绘 成果依据《测绘法》涉及国家秘密的，需要按照《保密法》中的相关规定要求进行分级管理。此外， 车联网中的一部分数据可能会落入《数据安全法》体系下的重要数据甚至是核心数据的范畴，一旦未 经授权披露、丢失、滥用、篡改或销毁，或汇聚、整合、分析后，可能造成影响国家安全、公共安全 等严重后果。