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【动画】汽车数据安全风险如何解？60秒带你看懂保护策略******

　　【2022年国家网络安全宣传周系列科普】

　　近年来，能够随时连接互联网并与外部各方共享数据的网联化汽车，逐渐开上大街小巷。随着新一代信息技术与汽车产业加速融合，新技术在带来便利的同时，对数据安全提出了更高要求。

　　根据国家网信办等五部门于2021年8月发布的《汽车数据安全管理若干规定（试行）》（以下简称《规定》），汽车数据包括汽车设计、生产、销售、使用、运维等过程中的涉及个人信息数据和重要数据。《规定》提到，汽车数据处理者处理汽车数据时，应当合法、正当、具体、明确，与汽车的设计、生产、销售、使用、运维等直接相关；应当落实网络安全等级保护等制度；应当充分保护个人信息安全和合法权益；倡导坚持“车内处理”“默认不收集”“精度范围适用”“脱敏处理”等原则，减少对汽车数据的无序收集和违规滥用；还应当建立投诉举报渠道，及时处理用户投诉举报。

　　“智能网联汽车收集数据，驾驶员有没有知情权”“驾驶员能否关闭相关数据采集功能”……在日常使用中，我们对个人信息安全保护或许都存在这些疑虑。为了更好保护个人信息和敏感个人信息，《规定》明确，针对个人信息，汽车数据处理者有告知与征得同意义务和匿名化要求；处理敏感个人信息，还应当满足限定处理目的、提示收集状态、为个人终止收集提供便利等具体要求。

　　《规定》还强调，汽车数据处理者应当遵守重要数据依法在境内存储的规定，因业务需要向境外提供重要数据的，应当落实数据出境安全评估制度要求，不得超出出境安全评估结论违规提供。

　　光明网、国家工业信息安全发展研究中心 联合出品

　　监制：张宁、李政葳策划、制作：孔繁鑫

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）