【微课堂回顾】中国信息通信研究院陈杨:汽车数据与用户信息安全合规治理与审计

政务   汽车   2024-08-29 16:01   北京  

新能源汽车国家大数据联盟微课堂自2022年底推出安全系列化课程,围绕车辆数据安全、用户信息安全邀请专家大咖分享课程和观点,旨在促进新能源汽车企业建立健全安全体系,切实提升新能源汽车安全水平。

2024年8月22日晚联盟微课堂安全系列化课程第二十二讲的课程上,邀请到中国信息通信研究院云计算与大数据研究所审计与治理部副主任陈杨做客直播间,分享主题为《汽车数据与用户信息安全合规治理与审计》。安全与合规是汽车行业发展的重要议题,企业应严格遵守法律法规,合规地使用汽车相关数据,切实防止信息泄露和滥用等安全隐患,并确保用户个人信息的安全。同时,企业还需提高员工安全意识,构建完善的安全与合规管理体系,加强处理各环节的合法性与合规性,加大安全技术保护的应用力度,并有效利用安全合规审计作为管理抓手。这些措施将有助于企业更好地挖掘汽车数据的价值,进而提升其核心竞争力。以下为课程回顾。

走到一辆新车前,摄像头、毫米波雷达、激光雷达等各式传感器已经愈发常见,为了做到“耳听八方、眼观六路”,智能汽车必须通过它们收集规模更大、覆盖面更广的车辆数据。有统计数据对比显示,一辆智能网联汽车每天会产生约10TB的数据。从驾乘人员的面部表情、动作、目光、声音数据,到车辆地理位置、车内及车外环境数据。《2023年数据泄露风险年度报告》的统计数据中体现出,汽车行业是数据泄露的重灾区,是数据泄露事件数量排在TOP5的行业。如何高效、完善地守住“安全红线”,用好汽车数据并保障个人隐私安全,成为与每一位消费者息息相关的新课题。

课程中,陈杨老师详细梳理了汽车数据与用户信息保护监管趋势。她表示,从2017年《网络安全法》的出台,到五部委发布《汽车数据安全管理若干规定(征求意见稿)》,多部门分别从不同角度不同程度,对汽车行业的数据保护做出了相关规定,为汽车数据安全治理落地实践提供保障。

但也警示我们:在技术的帮助下,汽车的数据处理能力日益增强、汽车数据规模日趋庞大,同时暴露出的汽车数据安全问题和风险隐患也越来越突出。在实际场景中,如汽车数据处理者超越实际需要,过度收集数据;未经用户同意,违规处理个人信息等,都属于汽车数据安全问题的范畴。而当这些数据遭到泄露或非法共享,就会产生监听、身份盗窃等风险,从而影响企业及个人的人身财产安全。介于此,汽车企业迫切需要落实数据安全合规治理和数据合规审计义务。

针对汽车企业如何开展安全合规治理,陈杨指出,在汽车处理活动中,不可避免地需要收集车主、车辆使用者和行人的信息。为了保障个人信息主体权利,企业需要构建完善的数据安全体系框架、明确数据安全管理组织与职责、建立数据分类分级管理机制和数据安全全生命周期管理机制等,通过平台工具等方式,确保安全要求得到落实,与此同时强化数据合规审计与监督和数据安全教育与培训也必不可少。

在确定审计方案的过程中,需要进行风险评估,识别公司数据处理活动的风险,合理安排审计计划和资源。在开展现场审计时,要根据风险评估结果,选择重点审计和非重点审计领域,并采用控制测试、实质性测试等技术手段辅助开展审计工作。最后,对发现的问题进行分析,提出针对性的整改建议,以提升数据安全管理水平。
提问环节

现有的换电运行模式中上下游相关方哪一方在整个产业链中占主导的地位?

问题1:汽车产业涉及面广、产业链长,覆盖了数据的全生命周期,包含的数据具有种类多、数据复杂性高,流动性强等特点,决定了汽车数据安全会归属多个部委监管。目前出台这方面的政策法规也非常多,像《网络安全法》、《数据安全法》等等,您觉得对汽车企业而言履行数据安全合规工作最大的挑战是什么?如何做好数据安全和合规,企业在这方面有哪些措施和沉淀?

正如您所说,汽车产业中数据交互场景非常频繁且复杂的,数据交互的参与方也非常多。因此,汽车数据处理活动的监管方也很多。我认为,对于汽车企业来做数据合规工作,最重要的就是:

首先要深入了解汽车数据处理活动,企业自己要盘点清楚自己都涉及哪些数据处理活动,数据处理活动的业务目的是什么,收集了哪些数据,数据从哪里来,怎么处理的,到哪里去。比如探测路况信息,还是车辆使用者使用车载应用服务?是从手机端,还是车载端手机?数据存在车内,还是传到云上。是自己加工处理,还是要提供给监管机构,合作伙伴等等?说起来很简单,但对于汽车企业来说,也是很复杂、工作量很大的一项工作。但我们始终认为,这是数据合规工作的基础。

其次,企业的合规人员、安全人员要去及时获取、准确理解其应遵守的我国个人信息保护、数据安全有关法律、行政法规,主管监管机构相关要求,国家标准、行业标准,以及同业的优秀实践。

第三,建立适当的安全管理体系和控制措施来保障数据处理活动的合规性和安全性。这里就涉及到两个方面的契合才能落地,一是我国个人信息保护、数据安全有关法律、行政法规,主管监管机构相关要求,国家标准、行业标准,以及同业的优秀实践与企业本身治理结构、管理体系、企业文化的契合,怎么构建安全管理体系才能把这些要求在企业落地、推行下去,不同的企业落地的方式肯定是不一样的。二是构建的数据管理要求、控制措施要与实际的业务处理活动契合,管理要求、控制措施不能是孤立的,必须嵌入实际业务活动、管理流程中,与相关人员的日常工作、业务处理活动紧密结合,才能够真正落地。

正如您所说,汽车产业中数据交互场景非常频繁且复杂的,数据交互的参与方也非常多。因此,汽车数据处理活动的监管方也很多。我认为,对于汽车企业来做数据合规工作,最重要的就是:

首先要深入了解汽车数据处理活动,企业自己要盘点清楚自己都涉及哪些数据处理活动,数据处理活动的业务目的是什么,收集了哪些数据,数据从哪里来,怎么处理的,到哪里去。比如探测路况信息,还是车辆使用者使用车载应用服务?是从手机端,还是车载端手机?数据存在车内,还是传到云上。是自己加工处理,还是要提供给监管机构,合作伙伴等等?说起来很简单,但对于汽车企业来说,也是很复杂、工作量很大的一项工作。但我们始终认为,这是数据合规工作的基础。

其次,企业的合规人员、安全人员要去及时获取、准确理解其应遵守的我国个人信息保护、数据安全有关法律、行政法规,主管监管机构相关要求,国家标准、行业标准,以及同业的优秀实践。

第三,建立适当的安全管理体系和控制措施来保障数据处理活动的合规性和安全性。这里就涉及到两个方面的契合才能落地,一是我国个人信息保护、数据安全有关法律、行政法规,主管监管机构相关要求,国家标准、行业标准,以及同业的优秀实践与企业本身治理结构、管理体系、企业文化的契合,怎么构建安全管理体系才能把这些要求在企业落地、推行下去,不同的企业落地的方式肯定是不一样的。二是构建的数据管理要求、控制措施要与实际的业务处理活动契合,管理要求、控制措施不能是孤立的,必须嵌入实际业务活动、管理流程中,与相关人员的日常工作、业务处理活动紧密结合,才能够真正落地。

问题2:在分享中您提到了现在很多监管文件中都要求对用户的个人信息保护情况、数据安全管理情况进行审计,具体来说什么类型的汽车企业,在什么情况下需要开展审计工作?一般是由汽车企业自己开展,还是外部机构?如果自己开展的话,一般由哪个部门执行审计?


虽然我提到了很多关于数据的审计类型,但是这其中也是分为不同的审计类型。

首先,个人信息保护合规审计是《个人信息保护法》中提出的,要求所有的个人信息处理者必须定期对其个人信息处理活动符合法律、行政法规的情况进行合规审计。在网信办即将出台的《个人信息保护合规审计管理办法》中,会对这个“定期”进行细化,对于收集不同规模个人信息的企业提出差异化的审计频次的要求。比如收集100万人个人信息以上的企业1年开展一次审计。因此,凡是收集、处理个人信息的汽车企业都应当按照要求的频率来执行个保审计工作。

其次,在符合合规要求之外,审计也是一种有效识别数据安全风险、完善管理体系的有效举措。定期或非定期,针对高风险领域或在发生安全事件后启动专项数据安全审计也是业界普遍的做法。这一类的审计,主要是实际发现数据泄露、调查事件根因、识别控制缺陷为主要目的,一般是基于企业自发的需求。

建议企业将数据安全审计作为一种常规的监督、管理举措来推动。无论是从满足合规要求,还是对自身数据安全合规和管理的情况进行监督,都应当定期,或根据自身需求来开展。

谁来开展这个问题,对于个人信息保护合规审计来说,如果是为了落实个人信息保护法第54条的要求,即个人信息处理者必须定期对其个人信息处理活动符合法律、行政法规的情况进行合规审计这条,那合规审计的执行方应当是企业自己,至于说哪个部门开展更合适,我们从审计的性质,以及业界的情况来看,合规部门、审计部门、法务部门、安全部门等开展,或者多个部门联合来做也都是可以的。这里的重点就是要保持独立性,即执行审计的部门、人员不应该参与被审计的数据处理活动,不应当参与设计数据管理措施和控制机制。

如果要更好的保证独立性和专业性,汽车企业也可以聘请《个人信息保护合规审计管理办法》中提到的专业机构来开展。如果是应个保法64条开展的合规审计,则必须聘请专业机构来开展审计。
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联盟定位为新能源汽车大数据共享的纽带和桥梁,致力于统筹整合、开发利用新能源汽车数据资源,建立大数据研发基金,切实推动新能源汽车大数据挖掘分析工作,为政府、企业、公众提供高品质数据服务。

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