【摘 要】
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智能网联汽车大数据已经成为推动自动驾驶技术迭代更新，促进产业生态创新发展的基础性战略资源，随之而来的用户隐私和数据安全问题受到了社会各界的广泛关注。分析了智能网联汽车数据区别于一般大数据的典型特征，针对不同类别的数据进行了权属问题研究，认为除基础属性信息外，其他数据都应在匿名处理后进行分析应用。研究提出了目前数据产业化应用的4种典型场景。在国内外关于汽车数据安全保护相关法律法规的框架下，从国家、行
【机 构】
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清华大学汽车安全与节能国家重点实验室
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智能网联汽车大数据已经成为推动自动驾驶技术迭代更新，促进产业生态创新发展的基础性战略资源，随之而来的用户隐私和数据安全问题受到了社会各界的广泛关注。分析了智能网联汽车数据区别于一般大数据的典型特征，针对不同类别的数据进行了权属问题研究，认为除基础属性信息外，其他数据都应在匿名处理后进行分析应用。研究提出了目前数据产业化应用的4种典型场景。在国内外关于汽车数据安全保护相关法律法规的框架下，从国家、行业、企业3个层面分析提出了规范数据采集处理、强化数据挖掘应用的策略建议。
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