# 自動車運転データの越境流動における安全リスクとコンプライアンスの提案最近、国家安全部は安全に関する警告を発表し、一部の海外企業が地図データを収集して仮想通貨の報酬を得る方法を利用し、国内の人々を不法な地図データ収集に誘っていることを指摘しました。このような行為は、機密の地理情報データがリアルタイムで海外サーバーにアップロードされる可能性があり、深刻なデータセキュリティリスクを伴います。このような背景の中で、Hivemapperなどのブロックチェーンに基づく地図ネットワークプロジェクトが注目を集めています。これらのプロジェクトは、クラウドソーシングの方法でユーザーに特定のドライブレコーダーを設置させ、ストリートビューの画像を収集し、協力して世界地図を構築します。地図データの取得方法に革新をもたらしましたが、データの安全性に関するリスクも伴います。この記事では、Hivemapperを例に、その運用過程におけるデータセキュリティリスクを分析し、関連企業のデータの国外持ち出しに関するコンプライアンスについて提案を行います。! [Hivemapperプロジェクトを例にとり、データエクスポートを推進する際のセキュリティリスクとコンプライアンスポイントを確認します](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-b04ac0d4158a263b4aefa90d750592a4)## Hivemapperの仕組みHivemapperはブロックチェーンに基づいた地図ネットワークです。ユーザーは専用のドライブレコーダーをインストールしてデータを収集することで、暗号トークンHONEYを報酬として得ることができます。このプロジェクトは革新的な方法で地図を構築し、世界中のユーザーがドライブレコーダーを通じて画像を収集し、共に世界地図を作成します。Hivemapperの運作原理は主に次のことを含みます:1. ユーザーは専用のドライブレコーダーを使用して運転し、地図データを収集します;2. AIトレーニングゲームに参加し、マップAIエンジンのトレーニングを手助けする; 3. Hivemapper Explorerを通じてマップの進行を観察します。4. APIを利用して地図ベースのアプリケーションを開発する。従来の地図サービスと比較して、Hivemapperはコストが低く、更新が早く、品質が高いなどの利点があります。このプロジェクトは「Drive to Earn」モデルを採用しており、画像を収集するために運転するだけでトークン報酬を得る機会があり、多くのユーザーを惹きつけています。! [Hivemapperプロジェクトを例にとり、データエクスポートを推進する際のセキュリティリスクとコンプライアンスポイントを確認します](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-493e86475f11e258277c0ccd008c2334)## Hivemapperプロジェクトに関するデータセキュリティリスクHivemapperなどのプロジェクトの運営中に収集される可能性のある自動車データの種類は多岐にわたり、主に以下のようなものがあります:1. 車両基本情報: ブランド、モデル、ナンバープレートなど2. 運転者情報:氏名、ID番号、運転免許証情報等3. 移動データ: トラッキング、距離、速度、加速度など4. 環境データ: ストリートビュー画像、地理的位置情報など5. 車載機器データ:カメラ、センサーが収集した音声と映像など6. 車両状態データ:燃費、故障コードなどこれらのデータの国境を越えた流れは、多重のセキュリティリスクをもたらす可能性があります:### 縦のリスク1. 個人情報の安全リスク。自動車データには大量の個人を特定できる情報が含まれており、一旦漏洩すると個人のプライバシー権を侵害する可能性があります。2. 企業の発展リスク。自動車データはしばしば企業のビジネス秘密に関わり、企業の競争力と密接に関連しています。3. 国家安全リスク。地理空間情報データには敏感な情報が含まれており、漏洩すると国家の安全を脅かす可能性があります。### 横向リスク1. データ収集の段階。無許可の収集や、センシティブデータの識別が不明確であるなどのリスクが存在します。2. データ伝送保存段階。データの損傷、改ざん、漏洩が発生する可能性があります。3. データ応用段階。データの悪用、無許可アクセスなどのリスクに直面する。## 自動車データの国外持出しに関する安全コンプライアンスの提案上述のリスクに対して、関連企業は自動車データの国外輸出において注意すべき点があります:1. データ分類・グレーディングの棚卸し表を作成し、データの出境安全評価におけるデータの整理と識別作業を慎重に指導する。2. データ出境の安全評価制度を制定し、評価チームを結成し、内部自己評価フォームなどのツールを整備して、データ出境の計画を立てる。3. 出国リスク自己評価メカニズムを構築し、データの出国リスクを動的に監視します。4. 海外の受取人が所在する法的および政策環境に注意を払い、セキュリティ評価を支援するために必要な情報を提供するよう海外の当事者に要求します。5. 測量成果に関するデータは、関連法規を遵守し、主管部門の承認を得た後に国外に持ち出すことができる。6. 監督機関が発表する詳細に迅速に注目し、その後の監督活動に効果的に対応する。上記の措置を通じて、関連企業はコンプライアンス要件とビジネスの発展の間でバランスを追求し、自動車データの国外流出に伴う安全リスクを効果的に防ぐことができます。
自動車の走行データの越境流通における安全リスクと対策
自動車運転データの越境流動における安全リスクとコンプライアンスの提案
最近、国家安全部は安全に関する警告を発表し、一部の海外企業が地図データを収集して仮想通貨の報酬を得る方法を利用し、国内の人々を不法な地図データ収集に誘っていることを指摘しました。このような行為は、機密の地理情報データがリアルタイムで海外サーバーにアップロードされる可能性があり、深刻なデータセキュリティリスクを伴います。
このような背景の中で、Hivemapperなどのブロックチェーンに基づく地図ネットワークプロジェクトが注目を集めています。これらのプロジェクトは、クラウドソーシングの方法でユーザーに特定のドライブレコーダーを設置させ、ストリートビューの画像を収集し、協力して世界地図を構築します。地図データの取得方法に革新をもたらしましたが、データの安全性に関するリスクも伴います。
この記事では、Hivemapperを例に、その運用過程におけるデータセキュリティリスクを分析し、関連企業のデータの国外持ち出しに関するコンプライアンスについて提案を行います。
! Hivemapperプロジェクトを例にとり、データエクスポートを推進する際のセキュリティリスクとコンプライアンスポイントを確認します
Hivemapperの仕組み
Hivemapperはブロックチェーンに基づいた地図ネットワークです。ユーザーは専用のドライブレコーダーをインストールしてデータを収集することで、暗号トークンHONEYを報酬として得ることができます。このプロジェクトは革新的な方法で地図を構築し、世界中のユーザーがドライブレコーダーを通じて画像を収集し、共に世界地図を作成します。
Hivemapperの運作原理は主に次のことを含みます:
ユーザーは専用のドライブレコーダーを使用して運転し、地図データを収集します;
AIトレーニングゲームに参加し、マップAIエンジンのトレーニングを手助けする;
Hivemapper Explorerを通じてマップの進行を観察します。
APIを利用して地図ベースのアプリケーションを開発する。
従来の地図サービスと比較して、Hivemapperはコストが低く、更新が早く、品質が高いなどの利点があります。このプロジェクトは「Drive to Earn」モデルを採用しており、画像を収集するために運転するだけでトークン報酬を得る機会があり、多くのユーザーを惹きつけています。
! Hivemapperプロジェクトを例にとり、データエクスポートを推進する際のセキュリティリスクとコンプライアンスポイントを確認します
Hivemapperプロジェクトに関するデータセキュリティリスク
Hivemapperなどのプロジェクトの運営中に収集される可能性のある自動車データの種類は多岐にわたり、主に以下のようなものがあります:
車両基本情報: ブランド、モデル、ナンバープレートなど
運転者情報:氏名、ID番号、運転免許証情報等
移動データ: トラッキング、距離、速度、加速度など
環境データ: ストリートビュー画像、地理的位置情報など
車載機器データ:カメラ、センサーが収集した音声と映像など
車両状態データ:燃費、故障コードなど
これらのデータの国境を越えた流れは、多重のセキュリティリスクをもたらす可能性があります:
縦のリスク
個人情報の安全リスク。自動車データには大量の個人を特定できる情報が含まれており、一旦漏洩すると個人のプライバシー権を侵害する可能性があります。
企業の発展リスク。自動車データはしばしば企業のビジネス秘密に関わり、企業の競争力と密接に関連しています。
国家安全リスク。地理空間情報データには敏感な情報が含まれており、漏洩すると国家の安全を脅かす可能性があります。
横向リスク
データ収集の段階。無許可の収集や、センシティブデータの識別が不明確であるなどのリスクが存在します。
データ伝送保存段階。データの損傷、改ざん、漏洩が発生する可能性があります。
データ応用段階。データの悪用、無許可アクセスなどのリスクに直面する。
自動車データの国外持出しに関する安全コンプライアンスの提案
上述のリスクに対して、関連企業は自動車データの国外輸出において注意すべき点があります:
データ分類・グレーディングの棚卸し表を作成し、データの出境安全評価におけるデータの整理と識別作業を慎重に指導する。
データ出境の安全評価制度を制定し、評価チームを結成し、内部自己評価フォームなどのツールを整備して、データ出境の計画を立てる。
出国リスク自己評価メカニズムを構築し、データの出国リスクを動的に監視します。
海外の受取人が所在する法的および政策環境に注意を払い、セキュリティ評価を支援するために必要な情報を提供するよう海外の当事者に要求します。
測量成果に関するデータは、関連法規を遵守し、主管部門の承認を得た後に国外に持ち出すことができる。
監督機関が発表する詳細に迅速に注目し、その後の監督活動に効果的に対応する。
上記の措置を通じて、関連企業はコンプライアンス要件とビジネスの発展の間でバランスを追求し、自動車データの国外流出に伴う安全リスクを効果的に防ぐことができます。