物联网数据安全实践：汽车行业如何实现数据的分类分级
物联网连接了物理世界与数字世界，让我们能够实时感知、监控物理世界中的各类数据，并通过大数据分析和人工智能技术，将其转化为有价值的数字信息，为决策制定提供科学依据，推动各行各业向更加智能化、高效化的方向发展。
在汽车行业，物联网落地为“车联网”，成为行业数智化的关键。如何实现车联网平台数据的分类分级？本文将从数据安全合规、数字化转型、数据资产入表三个方面，为您详解数据分类分级实践。
一、数据特点
车联网（IoV）以车内网、车际网和车云网为基础，在“车-X”（X：车、路、行人、移动互联网等）之间进行通信，包含人、车、路、通信、服务平台五大要素。
其中，服务平台即车联网平台，是业务载体和数据载体。车联网平台的数据和应用特征如下：
1、车联网平台大多基于公有云，数据暴露面大，在数据安全保障方面有较大挑战。需要及时感知数据安全风险，完成数据安全管理闭环。
2、车联网平台有大量个人信息和涉及国家安全的重要数据，网信、工信、国资委等政府部门对于其数据安全监管更严格。
3、车联网数智化水平高，对数据的依赖性强。数据交换节点复杂、数据流转频繁、涉及产业链多方，要求数据开放共享程度高。
4、车联网数据流转于人、车、路、云之间，数据应用场景丰富。在数字经济时代，车联网数据的要素价值需要在场景中进一步释放。
二、痛点分析
车联网平台迫切需要实现数据安全动态防护，以及建立数据安全风险预警、数据出境监测体系，而这些需求都是以数据分类分级为基础的。
同时，为了保证车联网平台数据的流通、开放和共享，必须依靠从业务视角出发的数据分类分级，这样才能充分发挥数据的要素作用。
数据分类分级也是数据资产入表的第一步，数据产品化和数据资产化都需要在数据分类分级的基础上进行。
综上所述，数据分类分级是车联网平台数据安全的重要基础。作为一项系统工程，它需要管理部门、安全部门、业务部门和运维部门共同参与。同时，在“合规”要求下，专业安全服务团队的支持必不可少。当前用户面临的痛点主要包括：
缺乏技术工具
现主要依靠人工，数据发现、识别效率低，较难在数据资产变化和分类分级规则变化时维护和更新。
缺乏数据资产发现和探测工具。
缺乏数据资产分类分级维护更新能力。
数据分类效率低，缺乏自动化分类和打标工具。
数据资产目录建立并定期维护、更新难。
缺乏合规性指导
亟需总体规划和落地实施能力。
缺乏合规性指导，包括法律法规、行业规范、技术标准、最佳实践等。
缺乏方法指导，即数据分类分级方法。
缺乏实施经验，包括组织架构、制度流程、技术工具操作、落地实施流程等。
三、解决方案
对此，安博通采用数据资产测绘解决方案，通过“元溯”数据安全产品+分类分级服务的方式解决数据分类分级痛点。帮助用户实现数据安全合规，推动数据资产入表和数字化转型。
“元溯”数据资产测绘系统
1、数据资产可视化。提供数据资产地图、数据资产目录、数据分类分级展示、数据趋势分析、敏感数据梳理等功能。
2、分类分级模板化。内置行业数据分类分级模板，适用于多种场景下的数据资产梳理和分类分级，如数据合规场景、业务数据安全场景、数据治理场景等。
3、兼容性强。支持主流关系型数据库、文件服务器和大数据平台的发现与探测，支持结构化、非结构化和半结构化数据的识别，可对海量数据进行探测、识别和分类，工作效率高，准确度提升。
4、易于部署和使用。采用硬件“一体机”形式，预装系统和软件，简单配置即可进行数据源的发现和探测。
分类分级服务
1、分类分级咨询服务。建立数据分类分级组织保障、数据分类分级需求调研、收集整理全部数据资源、对数据资产进行分类、对数据资产进行分级、输出数据分类分级材料。
2、分类分级实施服务。数据分类分级模板的导入和定制、数据元素和字典的定义、数据识别策略定义、数据分类分级具体操作、数据分类分级结果展示、数据分类分级结果输出。
根据以往数据分类分级的实践经验，建议按照业务系统进行数据分类分级，并在专业数据安全服务团队的协助下，完成数据分类分级的实施落地。
四、用户收益
服务众多车企、车联网平台服务商，还落地应用于多家能源、医疗、教育行业用户，安博通数据资产测绘解决方案可以帮助用户实现：
1、符合《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，以及行业领域、专业领域的数据安全管理办法，降低合规风险。
2、车联网融合物联网、大数据、云计算等数字技术，通过数据分类分级梳理出统一标准的数据资产，以数据流转监测打破“数据孤岛”式管理，让数据在流通过程中实现最大价值。
3、帮助用户高效清点数据资产，启动数据资产入表，实现数据的资源化和资产化，为用户带来新的收益增长点。
