筑牢 ADAS 数据安全防线：智能驾驶时代的必答题

智能驾驶辅助系统（ADAS）的普及正重塑汽车产业生态，其核心在于通过传感器、摄像头、雷达等设备实时采集路况信息，经算法处理后提供车道保持、自动紧急制动等功能。这些操作依赖海量数据的高速流转与深度分析，而数据安全已成为决定 ADAS 技术能否持续推进的关键变量。一旦数据采集、传输、存储环节出现漏洞，不仅可能导致用户隐私泄露，更可能引发车辆被远程操控、交通系统瘫痪等重大风险。

ADAS 的数据采集具有全域性特征，涵盖车辆位置、行驶轨迹、车内语音指令乃至乘客生物特征等敏感信息。某汽车安全实验室 2024 年测试显示，未加密的 ADAS 数据在传输过程中被截获的概率高达 37%，这些数据经分析可精准还原用户日常出行规律。更值得警惕的是，高清摄像头拍摄的道路影像可能包含军事设施、政府机关等涉密场景，若未经脱敏处理便上传云端，将直接威胁公共安全。

数据传输环节的脆弱性日益凸显。当前多数 ADAS 采用蜂窝网络与车联网（V2X）混合通信模式，两种渠道均存在安全短板。蜂窝网络面临伪基站劫持风险，黑客可通过伪造信号基站篡改车辆接收的路况数据；V2X 通信中，未授权设备接入的防护机制尚未完全成熟，2023 年欧洲发生的多起车辆集体误报事故，均因攻击者注入虚假障碍物数据所致。

存储系统是数据安全的 “最后一道闸门”，却常因管理疏漏成为薄弱环节。部分车企为降低成本，将 ADAS 数据存储于未进行权限隔离的服务器，导致维修人员可轻易获取用户隐私信息。2024 年曝光的某品牌汽车数据泄露事件中，超过 10 万条车主行车记录仪视频被非法传播，涉及家庭住址、出行习惯等敏感内容。

算法漏洞为数据安全埋下隐性风险。ADAS 的决策系统依赖机器学习模型，若训练数据被恶意篡改，可能导致系统误判。某安全团队通过向训练数据集植入虚假路况信息，成功使 ADAS 在特定场景下自动加速，这一漏洞若被利用，将直接威胁驾乘人员生命安全。此外，算法黑箱特性也增加了数据溯源难度，当异常数据引发事故时，难以界定是采集失误还是人为攻击。

法律法规滞后加剧数据安全治理困境。尽管《数据安全法》《个人信息保护法》已实施，但针对 ADAS 这类特殊场景的数据规范仍待完善。例如，车辆跨境行驶时产生的数据是否属于关键信息基础设施范畴，尚无明确界定。部分车企利用法律空白，将用户数据用于商业开发，甚至与第三方机构共享，严重侵犯用户权益。

技术防护体系建设刻不容缓。在硬件层面，需推广具备国密算法加密功能的车载芯片，确保数据采集端的原生安全；传输环节应采用量子密钥分发技术，杜绝中间人攻击风险；存储系统需引入区块链技术实现数据确权与溯源，同时建立动态脱敏机制，自动剔除影像中的涉密元素。某新能源车企已试点 “数据保险箱” 方案，将核心驾驶数据加密存储于车载本地终端，仅允许授权机构在特定场景下调取。

行业标准统一是规范数据安全的基础。应尽快制定 ADAS 数据分类分级指南，明确不同类型数据的保护要求。中国汽车工程学会正在牵头制定的《智能网联汽车数据安全指南》，拟将车辆位置数据、生物特征数据列为核心数据，要求采用最高级别防护措施。同时，需建立跨企业的漏洞共享平台，鼓励车企主动披露安全隐患，形成协同防御体系。

用户权益保障机制需要强化。车企应履行数据安全告知义务，以通俗易懂的方式向用户说明数据采集范围与用途，赋予用户数据查询、删除、更正的权利。监管部门可建立 “数据安全白名单” 制度，对符合防护标准的企业给予政策支持，对违规企业实施市场禁入。保险行业也可推出 “数据安全责任险”，为用户因数据泄露造成的损失提供赔偿保障。

数据安全能力将成为 ADAS 技术竞争的核心壁垒。随着智能驾驶向 L4 级、L5 级演进，数据规模将呈指数级增长，安全防护的复杂度与成本也将持续提升。具备完善数据安全体系的企业，不仅能规避合规风险，更能赢得用户信任。未来，数据安全认证或将与自动驾驶资质绑定，成为企业进入市场的必备条件。

智能驾驶的终极目标是实现安全高效的出行体验，而数据安全是达成这一目标的前提。在技术创新与风险防控的平衡中，需要政府、企业、用户形成合力，构建覆盖全生命周期的数据安全治理框架。唯有将安全基因植入 ADAS 技术迭代的每一个环节，才能让智能驾驶真正成为提升出行质量的赋能者，而非威胁社会安全的隐患源。这既是产业升级的必然要求，更是科技向善理念的具体实践。