Riscos de segurança e recomendações de conformidade para o fluxo transfronteiriço de dados de veículos
Recentemente, o Ministério da Segurança Nacional emitiu um aviso de segurança, apontando que algumas empresas estrangeiras utilizam a coleta de dados de mapas para obter recompensas em criptomoedas, induzindo pessoas dentro do país a realizar a coleta ilegal de dados de mapas. Este comportamento pode resultar na transferência em tempo real de dados sensíveis de informações geográficas para servidores no exterior, apresentando um sério risco de segurança de dados.
Neste contexto, projetos de redes de mapas baseados em blockchain, como o Hivemapper, despertaram atenção. Estes projetos permitem que os usuários instalem câmaras de vigilância específicas para coletar imagens de ruas, colaborando na construção de um mapa mundial. Embora tenham inovado a forma de obtenção de dados de mapas, também trouxeram riscos de segurança de dados.
Este artigo utiliza o Hivemapper como exemplo, analisa os riscos de segurança de dados que existem durante o seu funcionamento e apresenta sugestões sobre a conformidade de segurança de exportação de dados das empresas relacionadas.
Princípio de funcionamento do Hivemapper
Hivemapper é uma rede de mapas baseada em blockchain. Os usuários coletam dados instalando câmaras de carro dedicadas e podem receber tokens criptográficos HONEY como recompensa. O projeto constrói mapas de forma inovadora, permitindo que usuários de todo o mundo coletem imagens com câmaras de carro para completar juntos o mapeamento do mundo.
O princípio de funcionamento do Hivemapper inclui principalmente:
O utilizador conduz utilizando uma câmara de vídeo específica e coleta dados de mapas;
Participar em jogos de treino de IA, ajudando a treinar o motor de IA do mapa;
Acompanhar o desenvolvimento do mapa através do Hivemapper Explorer;
Desenvolver aplicações baseadas em mapas utilizando API.
Em comparação com os serviços de mapas tradicionais, o Hivemapper possui vantagens como baixo custo, atualizações rápidas e alta qualidade. Este projeto adota o modelo "Drive to Earn", onde ao conduzir para coletar imagens, há a oportunidade de ganhar recompensas em tokens, atraindo a participação de um grande número de usuários.
Riscos de segurança de dados envolvidos no projeto Hivemapper
Durante o funcionamento de projetos como o Hivemapper, podem ser recolhidos diversos tipos de dados automóveis, incluindo principalmente:
Informações básicas do veículo: marca, modelo, número da placa, etc.
Informações do motorista: nome, número de identidade, informações da carta de condução, etc.
Dados de condução: trajetória, quilometragem, velocidade, aceleração, etc.
Dados ambientais: imagens de ruas, informações de localização geográfica, etc.
Dados de equipamentos a bordo: áudio e vídeo coletados por câmeras e sensores, etc.
Dados do estado do veículo: consumo de combustível, códigos de falha, etc.
A movimentação transfronteiriça desses dados pode trazer múltiplos riscos de segurança:
Risco vertical
Risco de segurança da informação pessoal. Os dados do carro contêm uma grande quantidade de informações que podem identificar a identidade pessoal, e uma vez divulgados, podem infringir o direito à privacidade pessoal.
Risco de desenvolvimento empresarial. Os dados automotivos geralmente envolvem segredos comerciais da empresa, estando intimamente relacionados com a competitividade da empresa.
Risco de segurança nacional. Os dados de informação geoespacial contêm informações sensíveis, cuja divulgação pode comprometer a segurança nacional.
Risco horizontal
Fase de coleta de dados. Existem riscos de coleta não autorizada e identificação imprecisa de dados sensíveis.
Fase de armazenamento e transmissão de dados. Pode ocorrer danos, alterações ou vazamentos de dados.
Aplicação de dados. Enfrenta riscos de abuso de dados, acesso não autorizado, entre outros.
Sugestões de Conformidade em Segurança para a Exportação de Dados de Automóveis
Em relação aos riscos mencionados, as empresas relevantes devem ter atenção à exportação de dados automotivos.
Elaborar um inventário de classificação e categorização de dados, orientando com cautela o trabalho de organização e identificação dos dados na avaliação de segurança da exportação de dados.
Estabelecer um sistema de avaliação de segurança para a exportação de dados, formar um grupo de avaliação, criar formulários de autoavaliação internos e outras ferramentas, e fazer um bom planejamento para a exportação de dados.
Estabelecer um mecanismo de autoavaliação de risco de saída, para monitorização dinâmica do risco de saída de dados.
Prestar atenção ao ambiente legal e político do local do destinatário no exterior, exigindo que a parte externa forneça informações necessárias e colabore com o trabalho de avaliação de segurança.
Relativamente aos dados que envolvem resultados de medição, deve-se cumprir a legislação relevante e obter a aprovação do departamento competente antes de poderem sair do país.
Acompanhar atempadamente as diretrizes publicadas pelos órgãos reguladores, respondendo eficazmente às atividades regulatórias subsequentes.
Através das medidas acima, as empresas relevantes podem buscar um equilíbrio entre os requisitos de conformidade e o desenvolvimento de negócios, prevenindo efetivamente os riscos de segurança associados à exportação de dados automotivos.
Esta página pode conter conteúdo de terceiros, que é fornecido apenas para fins informativos (não para representações/garantias) e não deve ser considerada como um endosso de suas opiniões pela Gate nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Isenção de responsabilidade para obter detalhes.
21 Curtidas
Recompensa
21
4
Repostar
Compartilhar
Comentário
0/400
AirdropHarvester
· 07-26 16:14
A segurança dos dados é realmente complicada~
Ver originalResponder0
ForkMaster
· 07-25 01:41
Mais um truque para fazer as pessoas de parvas. Já estamos neste Bear Market e ainda estão a brincar com a colheita de dados? O velho chapéu branco que cuida de três crianças ainda pode ensinar-te como evitar buracos.
Ver originalResponder0
WalletDetective
· 07-25 01:40
Apenas riscos de segurança, o web3 já não tem fronteiras.
Riscos de segurança e estratégias de resposta à circulação transfronteiriça de dados de condução de automóveis
Riscos de segurança e recomendações de conformidade para o fluxo transfronteiriço de dados de veículos
Recentemente, o Ministério da Segurança Nacional emitiu um aviso de segurança, apontando que algumas empresas estrangeiras utilizam a coleta de dados de mapas para obter recompensas em criptomoedas, induzindo pessoas dentro do país a realizar a coleta ilegal de dados de mapas. Este comportamento pode resultar na transferência em tempo real de dados sensíveis de informações geográficas para servidores no exterior, apresentando um sério risco de segurança de dados.
Neste contexto, projetos de redes de mapas baseados em blockchain, como o Hivemapper, despertaram atenção. Estes projetos permitem que os usuários instalem câmaras de vigilância específicas para coletar imagens de ruas, colaborando na construção de um mapa mundial. Embora tenham inovado a forma de obtenção de dados de mapas, também trouxeram riscos de segurança de dados.
Este artigo utiliza o Hivemapper como exemplo, analisa os riscos de segurança de dados que existem durante o seu funcionamento e apresenta sugestões sobre a conformidade de segurança de exportação de dados das empresas relacionadas.
Princípio de funcionamento do Hivemapper
Hivemapper é uma rede de mapas baseada em blockchain. Os usuários coletam dados instalando câmaras de carro dedicadas e podem receber tokens criptográficos HONEY como recompensa. O projeto constrói mapas de forma inovadora, permitindo que usuários de todo o mundo coletem imagens com câmaras de carro para completar juntos o mapeamento do mundo.
O princípio de funcionamento do Hivemapper inclui principalmente:
O utilizador conduz utilizando uma câmara de vídeo específica e coleta dados de mapas;
Participar em jogos de treino de IA, ajudando a treinar o motor de IA do mapa;
Acompanhar o desenvolvimento do mapa através do Hivemapper Explorer;
Desenvolver aplicações baseadas em mapas utilizando API.
Em comparação com os serviços de mapas tradicionais, o Hivemapper possui vantagens como baixo custo, atualizações rápidas e alta qualidade. Este projeto adota o modelo "Drive to Earn", onde ao conduzir para coletar imagens, há a oportunidade de ganhar recompensas em tokens, atraindo a participação de um grande número de usuários.
Riscos de segurança de dados envolvidos no projeto Hivemapper
Durante o funcionamento de projetos como o Hivemapper, podem ser recolhidos diversos tipos de dados automóveis, incluindo principalmente:
Informações básicas do veículo: marca, modelo, número da placa, etc.
Informações do motorista: nome, número de identidade, informações da carta de condução, etc.
Dados de condução: trajetória, quilometragem, velocidade, aceleração, etc.
Dados ambientais: imagens de ruas, informações de localização geográfica, etc.
Dados de equipamentos a bordo: áudio e vídeo coletados por câmeras e sensores, etc.
Dados do estado do veículo: consumo de combustível, códigos de falha, etc.
A movimentação transfronteiriça desses dados pode trazer múltiplos riscos de segurança:
Risco vertical
Risco de segurança da informação pessoal. Os dados do carro contêm uma grande quantidade de informações que podem identificar a identidade pessoal, e uma vez divulgados, podem infringir o direito à privacidade pessoal.
Risco de desenvolvimento empresarial. Os dados automotivos geralmente envolvem segredos comerciais da empresa, estando intimamente relacionados com a competitividade da empresa.
Risco de segurança nacional. Os dados de informação geoespacial contêm informações sensíveis, cuja divulgação pode comprometer a segurança nacional.
Risco horizontal
Fase de coleta de dados. Existem riscos de coleta não autorizada e identificação imprecisa de dados sensíveis.
Fase de armazenamento e transmissão de dados. Pode ocorrer danos, alterações ou vazamentos de dados.
Aplicação de dados. Enfrenta riscos de abuso de dados, acesso não autorizado, entre outros.
Sugestões de Conformidade em Segurança para a Exportação de Dados de Automóveis
Em relação aos riscos mencionados, as empresas relevantes devem ter atenção à exportação de dados automotivos.
Elaborar um inventário de classificação e categorização de dados, orientando com cautela o trabalho de organização e identificação dos dados na avaliação de segurança da exportação de dados.
Estabelecer um sistema de avaliação de segurança para a exportação de dados, formar um grupo de avaliação, criar formulários de autoavaliação internos e outras ferramentas, e fazer um bom planejamento para a exportação de dados.
Estabelecer um mecanismo de autoavaliação de risco de saída, para monitorização dinâmica do risco de saída de dados.
Prestar atenção ao ambiente legal e político do local do destinatário no exterior, exigindo que a parte externa forneça informações necessárias e colabore com o trabalho de avaliação de segurança.
Relativamente aos dados que envolvem resultados de medição, deve-se cumprir a legislação relevante e obter a aprovação do departamento competente antes de poderem sair do país.
Acompanhar atempadamente as diretrizes publicadas pelos órgãos reguladores, respondendo eficazmente às atividades regulatórias subsequentes.
Através das medidas acima, as empresas relevantes podem buscar um equilíbrio entre os requisitos de conformidade e o desenvolvimento de negócios, prevenindo efetivamente os riscos de segurança associados à exportação de dados automotivos.