中評社北京1月14日電／網評：護好“行駛中”的個人信息安全
來源：人民日報 作者：金 歆
要更加強調“數據最小化”原則，即只收集實現特定功能所必需的數據，及時應對新出現的安全風險和挑戰
問車載人工智能機器人，過去一個月車輛到過何處，答案一清二楚；車輛發生事故，車企能比車主更早獲取行車記錄視頻；車剛開了3000公里，就接到4S店電話，“您的車已經行駛了3000公里，該去進行首次保養了”……隨著智能網聯汽車日益駛入日常生活，不少人碰到過這樣的場景。
在信息技術飛速發展的今天，智能網聯汽車正逐步成為汽車行業特別是新能源汽車的重要發展方向。這類汽車在行駛過程中，會實時收集大量的用戶數據，包括位置信息、行駛軌跡、消費習慣等。一些車主反映，個別汽車存在過度或者超出用戶授權收集信息的行為。現實中，還有數據因車企技術漏洞或管理疏忽發生洩露，被企業、第三方機構用於商業分析、廣告推送等，甚至被不法分子用於非法活動，乃至危害國家安全。
智能網聯汽車收集的用戶信息數據，為智能輔助駕駛、人車互聯等提供了數據基礎，成為優化產品性能、提升用戶體驗的重要資源。正因此，更要及時規範車企行為，避免其“野蠻生長”，讓智能網聯汽車的數據收集使用真正向上向善，成為行業發展的“助力”而非“阻力”。
對個人信息的越權收集或洩露，本質上是車企對自身數據權力的濫用。要真正解決這一問題，歸根到底還是要給數據權力劃清界限。其實，針對智能網聯汽車使用中的數據、個人信息保護，國家已經出台了法律法規。但個人信息保護法、數據安全法等，對於這一新興領域針對性不強，難以全面覆蓋收集、存儲、使用諸環節；《汽車數據安全管理若干規定（試行）》等又面臨著位階不高、規定滯後等問題。因此，應總結目前的智能網聯汽車隱私保護制度，及時依據技術變革加以更新，適時上升為法律或行政法規。同時在內容上要更加強調“數據最小化”原則，即只收集實現特定功能所必需的數據，及時應對新出現的安全風險和挑戰。 |
