汽车产业涉及国家经济、装备制造、金融、交通运输、生产生活等诸多领域，同时伴随汽车网联化逐步提高，摄像头、雷达等各类智能传感器的应用量暴增，车内外交互信息越来越多，数据规模庞大，数据作为国家基础性、战略性资源，作为新型生产要素，数据安全已上升到国家战略层面，特别是日益突出的汽车数据安全问题和风险隐患也日益突出，将严重威胁个人和国家的信息安全，造成国家安全威胁，工信部车联网动态监测情况显示，2020年以来针对整车企业、车联网信息服务提供商等相关企业和平台的恶意攻击，达到280万余次，安全威胁严重，安全形势亟待改善，安全防护水平急需提升。
在当前监管环境下，很多企业在数据资产的应用过程中未建立相应数据安全及合规能力，从而使得数据流通及应用在合法合规、安全有序的前提下发挥价值。
车企面临的主要问题包括：
数据资产清册问题，数据资产状况不清，未进行分级分类和统一的管理；访问情况不清；权限状况不清；
管理责任不清问题，数据资产未认责、组织管理角色的职责边界模糊、制度规范未完善、缺少稽核手段；
数据交换管理混乱，开放接口越来越多，数据对接方越来越多，链条越来越长；
数据安全防范缺少统一策略管理，数据安全策略产品缺少统一能力管理、针对不同场景的安全防范策略的分发管理；
缺乏数据安全风险的统一监控能力，缺乏攻击操作轨迹以及规律的发现能力，以及发生数据安全风险时的闭环处理能力；
实际需求包括：
从顶层上进行组织制度架构梳理，安全管理策略制度、安全管理机构人员、安全责任确认、培训教育等各项组织制度的落实；
数据资产的分级分类管理，包括数据资产梳理、分级分类策略、资产识别、资产保护策略等。
数据安全防护保障，包括采集、传输、存储、处理分享、销毁等数据全生命周期的安全防护保障。
数据安全运营，包括数据资产风险评测、风险监控、风险分析研判、风险可视可感知、风险闭环处理；
自动化分级分类，通过机器学习和主动扫描、流量分析等方式，根据车辆数据特征和数据样本建立的识别模型和分类分级规则，进行敏感数据的识别和自动分类分级；
全生命周期数据安全防护，依托国密、数据脱敏、可信认证、水印等技术，围绕生命周期的不同阶段，予以不同保护手段，构建由外而内的多层数据安全治理能力；
贯穿车联网全维度安全防护，以一个中心“数据中心”，车联网端、APP端以及车端三个维度实现数据安全整体纵深防御能力；
缓解安全合规压力，提供从建立数据安全组织和制度，制定数据管理手段，并通过长期有效的数据安全运营，确保合规要求的同时，达到整体的数据安全防护目标。
资产管理功能包含了资产管理总览、数据资源发现、数据资源管理。
资产管理总览，以拓扑图的形式显示各个业务系统之间敏感数据的流向情况，拓扑图包含具有敏感数据的业务系统、与该业务系统发生敏感数据交换的业务系统以及敏感数据交换的具体数据流向；
数据资源发现，集中展示数管平台通过IP、IP+端口扫描、流量探测等手段发现的未被认领或者备案的、未知资源负责人的相关数据资源，包含了数据库、文件、应用接口和账号信息；
数据资源管理主要是指管控平台可以通过手动新增、批量导入、接口同步、对接第三方管理系统（例如资产管理系统）、对接大数据湖等方式获取全量数据资源信息，从而集中备案并管理企业内的所有数据资源信息。数据资源的集中纳管一方面有助于下一步的数据分类分级、接口安全管理、数据处理、访问控制以及UEBA（用户实体行为分析）等方面工作的开展，另一方面也可以更好发现数据安全风险，例如未备案资产发现、失活资产判定、异常用户画像等。
分级分类模块主要是对平台集中纳管的数据库（大数据）中的字段、文件系统中的文件进行敏感数据的识别并进行分类分级。大数据安全智能管控平台能够根据事先配置好的分类分级规则，以及数据识别规则，对数据库字段和文件进行扫描，通过正则匹配、函数运算、AI学习、大数据建模、数据指纹、数据字典等多种方式对扫描到的结构化和非结构化数据进行识别，并根据分类分级规则，自动整理纳管系统的敏感数据分布。
通过大数据安全智能管控平台的自动化分类分级能力，能够很快的定位企业内的敏感数据，并进一步指导企业对相关数据进行安全防护建设，同时大数据安全智能管控平台支持分类分级结果的输出，使得各个业务系统能够根据分类分级的结果建立自身的安全流程和检测机制，方便企业更好的建立数据安全护城河。
通过策略中心实现平台上所有策略的统一管理，策略包含了资产管理分类分级、数据安全监管策略的集中统一管理。
资产管理分类分级，通过平台的统一策略配置能够实现数据资产的自动发现、敏感数据的扫描识别、分类分级规则的配置等一系列关于资产和分类分级的策略，实现了通过一平台完成资产的管理和数据的分类分级工作。
数据安全监管，大数据安全智能管控平台集成了流动数据安全、数据水印、统一身份认证、数据加密、数据库防火墙、数据库审计子系统、以及数据动态脱敏等安全组件的策略配置，实现了一平台管理多组件的模式，实现数据采集、传输、存储、处理分享、销毁的全生命周期的安全防护。
事件监测模块主要将底层各安全组件的日志、告警以及第三方系统的日志、告警汇聚，并提供展示和查询。通过该模块既可以在一个界面内总览、查询、处置所有数据安全组件的原始告警事件，又可以分别查看单一安全防护组件的事件和日志，例如数据库审计日志。
同时该模块还提供多种对接方式，支持个安全组件、业务系统、管理系统或者大数据湖通过Kafka、syslog、接口同步等多种方式将告警日志、操作日志、用户登录日志等数据安全相关日志汇聚于大数据安全智能管控平台，通过事件监测模块，能够看到各个安全组件上报的告警事件和日志。同时事件监测模块对各安全组件上报的告警事件进行了统一汇聚，使得大数据安全智能管控平台一方面能够根据海量日志做大数据分析，另一方面可以作为中转站为其他系统提供各种日志信息，避免各系统的重复对接。
风险分析模块主要基于事件监测模块汇聚的大量安全事件和日志信息，突破单一组件告警的瓶颈，通过对海量的日志信息进行数据清洗和分析，通过行为基线、AI模型、大数据统计等方式，将离散的日志信息进行关联计算，从而发现潜在的数据安全风险，并提示客户。
通过日志关联分析能够发现单一系统或者单一安全防护能力无法发现的问题，特别是通过多个日志的关联能够很好的还原数据安全问题链条，更好的定位源头或者责任人，能够从根源上解决企业内部潜在的数据安全风险。
APP应用安全是为汽车行业APP提供一站式的安全解决能力，从安全检测，到加壳保护、代码混淆、代码加密防篡改、VMP保护等安全加固，以矛攻盾的对抗性手段保障APP的安全。
从手机APP远程控制授权，到云端控制KEY与指令生成，到车载端同步，再到手机与车载TBOX控制指令交互，融合网络通信分域隔离+链路加密+数据加密+身份认证+数据校验+权限控制等多重安全应用技术构建车辆控制全业务链一体化安全体系。
基于国家法律政策对军事管理区、国防科工单位以及县级以上党政机关等重要敏感区域的地理信息、人员流量、车辆流量等数据外泄问题的重视，平台基于对敏感地理位置信息的采集，并通过集成策略中心实现采集策略、下发策略、围栏策略的整体管控能力，同时实现对各电信区域节点的管理，通过节点下沉实现车辆规模化接入和快速响应，并基于敏感信息规避的车端sdk应用，实现车端的快速应用和解析，从而保证车端的数据采集符合国家的政策法规。
依照法律、法规的规定，建立健全全流程数据安全管理制度，保障数据安全。重要数 据的处理者应当明确数据安全负责人和管理机构，落实数据安全保护责任；针对数据安全组织、数据安全管理、数据安全防护、数据安全运营等四方面，建立明确的组织人员及相关责任，实现“谁主管谁负责、谁运营谁负责”，保证协调、沟通无障碍。
针对车企的数据资产，结合国家政策和车企自身业务特点实现分级分类，对车联网相关重点数据进行重点防护，采取相应的技术措施和其他必要措施，保障数据安全。 并对车联网数据进行全生命周期安全监测，实现数据资产与数据安全风险的可视化。
挖掘车企生命周期数据资产，将数据资产与业务相结合，开展数据安全风险监测和分析，及时发现车联网数据的安全风险，进而全面提升企业资产管控视野、切实履行资产安全工作，落实的监督职责、不断提升车联网数据安全水平，保障国家、公共利益或个人、组织合法权益。
根据车联网数据安全运营规范构建，借助数据安全运营团队，通过数据安全管理平台，纳管测试服务数据安全风险监测及管理持续优化业务数据安全，实现安全运营持续可用。
综上所述，该解决方案在先进的理念与方法论的指导下, 围绕长期积累的5G、网络和数据安全、大数据中台、AI等核心能力，综合运用安全技术、产品、工具，提供各种轻量化打包服务，旨在全面系统地解决客户面临的各类数据安全问题，缓解车企安全合规压力的同时，整体规划，查漏补缺，提升安全硬实力，规避安全风险。
