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无人驾驶汽车每秒可产生 100 GB 的数据,如何保护?
发布时间:2021-09-22 08:46:18   阅读次数:

无人驾驶汽车每秒可产生 100 GB 的数据,如何保护?(图1)

全自动驾驶汽车可能永远不会出现太多问题,但它们提出的许多隐私问题在今天与在任何高科技无人驾驶相比,一样突出。


假设新科学家最近的一篇文章是错误的,无人驾驶汽车不会很快“走上喷气背包的道路” ,但至少在此之前,全自动无人驾驶汽车似乎很可能不会成为发达国家的日常现实2030 年。这与 2020 年人类驾驶将成为过去的预测背道而驰,这在很大程度上可以归因于人工智能的发展跟不上许多技术传播者在上个年代。


但这并不是说,朝着这个可能无法实现的目标迈出了重要的一步。例如,自去年 10 月以来,谷歌的姊妹公司 Waymo 一直在亚利桑那州凤凰城的某些地区运营商业无人驾驶出租车或机器人出租车服务。


与此同时,众多汽车制造商,尤其是特斯拉,已经推出了多种先进的驾驶辅助系统。这些系统虽然离提供全自动驾驶还有很长的路要走,但仍然被一些人吹捧,其中最著名的是特斯拉的“技术专家”和首席执行官埃隆·马斯克,预示着这种技术将进入流行领域。


实际应用

当然,远离大众媒体的关注,无人驾驶汽车正日益成为仓库、港口和工业设施等领域的常态。例如,德国的巴斯夫正在使用 32 轮自动导引车 (AGV)在其城市规模的路德维希港周围以 30 公里/小时的速度运输高达 73,000 升的化学品。


此外,虽然无人驾驶无人机在地球另一端杀死人的想法现在已经成为战争的现实,但航运业中有许多人牢牢地瞄准了一个基本上没有水手的航运业。


如果这似乎难以理解,请记住,在日本这个已经大力致力于机器人化的国家,已经有行业主导的计划,到2040 年使该国 50% 的国内机队无人值守。顺便说一下,怀有这种野心的远不止日本一个。

无人驾驶汽车每秒可产生 100 GB 的数据,如何保护?(图2)


更重要的是,虽然持续发动机维护的需要可能会在未来一段时间内阻碍深海商业航运领域的完全自主,但许多无人水面舰艇 (USV) 已经在执行越来越广泛的现实生活任务,从科学研究到港口安全。


事实上,在 7 月底,总部位于美国的人工智能公司 Buffalo Automation 和替代运输运营商 Future Mobility Network 在荷兰推出了他们所说的“欧洲第一个全自动机器人出租车服务”。该系统并没有像 Waymo 选择的那样在路上行驶,而是在南荷兰省 Teylingen 市提供太阳能河轮渡轮服务,通过拼车应用程序欢呼,“为整个欧盟的城市打开了大门采用这种开创性的替代交通方式。”


海量数据

但无论是陆路、海路还是空中,4 级(高度自动化)和 5 级(全自动化)车辆在超越科幻小说之前仍有许多技术障碍需要克服,尤其是在它们的数据量方面将不得不收集、传输和处理。戴尔负责非结构化数据解决方案的首席技术官查尔斯·塞维尔 (Charles Sevior )在 8 月份告诉《判决》(Verdict) ,对此给出了一个数字,就自动驾驶汽车而言,仅测试车辆每天通常会产生 20 到 40 TB 的数据。然而,在野外,真实数字很可能要高得多。


例如,美光科技嵌入式业务部汽车系统架构和产品规划高级总监 Robert Bielby 在去年 2 月估计,虽然美国的自动驾驶汽车平均每天可能产生 1 到 15 TB 的数据,但基于道路的机器人出租车的日容量很可能跃升至 450 TB。


与此同时,美国律师事务所 Baum Hedlund 在 2019 年断言,无人驾驶汽车最终每秒可产生约 100 GB 的数据。


如果正确并且车辆要 24 小时不间断运行,那么每天的计算量将达到 8,437.5 TB。目前,要说这些数字中哪些更可能准确还为时过早。


尽管如此,可以公平地说,如果 4 级和 5 级车辆成为日常现实,它们显然会产生大量数据。虽然消费者可能不必太担心科技巨头打算如何实际存储和处理所有这些数字花絮,但他们或许应该想知道所有这些和零头都在说什么。


到 2030 年 95% 的汽车实现车联网?

2017 年 6 月,美国联邦贸易委员会 (FTC) 和国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 举办了一个研讨会,讨论与联网汽车相关的问题。


PYMNTS.com 预计,到 2030 年,联网汽车将占全球新车销量的 95% 左右,而目前这一比例约为 50%。


虽然研讨会与会者指出,“许多公司在整个互联的汽车生态系统将收集车辆数据”,FTC说,在随后的报告,这在很大程度上将包括可能被相当良性用于聚合和非敏感数据尤其是管理/监控拥堵或车辆性能。

无人驾驶汽车每秒可产生 100 GB 的数据,如何保护?(图3)


尽管如此,由联网汽车生成的其他类型的数据将更加敏感且可识别个人身份,可能包括“用于身份验证的指纹或虹膜图案”或有关车辆的导航和其他信息,以及乘员的实时位置.


“鉴于所有这些数据收集,消费者可能会担心此类数据的次要、意外用途。”——联邦贸易委员会报告


“例如,”它继续说道,“有关使用车辆信息娱乐系统的车辆乘员的个人信息,例如有关他们的浏览习惯或应用程序使用情况的信息,可能会出售给第三方,第三方可能会使用这些信息将产品定位给消费者。” 尽管有些人可能会觉得这很有帮助,但“其他人可能会对基于(例如)跟踪他们的应用程序使用情况的推荐感到担忧。”


问题是,与 4 级和 5 级车辆需要积累的数据量相比,联网汽车收集的数据量相形见绌,例如通过一系列外部摄像头和其他传感器收集的数据,以提供计算机视觉并确定其周围环境,其他道路使用者、潜在危险甚至潜在的偷车贼。当然,过往车辆可能使用雷达、激光雷达或热成像系统可能造成的隐私风险到底有多大尚有争议。然而,可以理解的是,车辆的摄像头捕捉到了其他人宁愿他们没有的东西的概念引起了许多担忧,这是可以理解的。


庞大的数据集

但这些恐惧有道理吗?好吧,当谈到他公司的水上机器人出租车上的摄像头识别公众成员时,Buffalo Automation 的首席执行官 Thiru Vikram 不这么认为。


“我们确实有一个庞大的数据集,我们可以收集和注释,但这主要是为了查看框架中可能存在哪些类型的其他车辆,这些车辆可能会导致我们的导航系统出现问题,”他告诉CyberNews 。“我们并没有积极尝试进行面部识别,因此我们不知道可能在我们的数据中发现自己的人是谁。”


接受面部识别软件可以应用于此类数据的可能性,他还指出,如果需要,对图像进行匿名处理同样非常简单。“我们的人工智能非常擅长知道何时看到人脸,”他说。“所以一个简单的解决方案是让我们模糊图像中个人的脸。”


这非常让人想起谷歌推出街景时遇到的隐私问题,这导致该公司模糊了它捕捉到的任何人脸。当然,应用这一点的技术障碍似乎相对较少,例如,奥地利的 Celantur 运营着一个基于云的平台,它声称每天能够匿名处理大约 200,000 张全景图,每小时处理 90,000 个视频帧。


但面部识别可以说不是这里唯一的潜在问题,我国最近决定禁止特斯拉汽车进入军事和其他敏感场所似乎证明了这一点。虽然此举可能部分是出于政治和/或经济动机,但彭博社今年 3 月的一份报告中引用的主要原因是担心这些车辆的自动驾驶辅助系统使用的环绕摄像头会给中国军队带来不可接受的安全风险. 他们的想法是他们可以收集有关设施而不是面孔的信息。


无论如何,当涉及到自动驾驶汽车时,隐私问题绝不仅限于外部事务。


虽然 Thiru 报告说 Buffalo Automation 的机器人出租车收集的唯一乘客信息“是处理付款”,但“这一切都是通过第三方完成的”,其他自动驾驶汽车可能不会就此止步。


除了监控车辆的状态以及是否需要维护或维修之外,还可能会对乘员进行大量的摄像头、麦克风和其他传感器的培训,以分析从他们的喜好和习惯到他们是如何坐着或躺着的。或者,正如 Guidehouse Insights 的电动汽车首席研究分析师 Sam Abuelsamid在 2019 年所说的那样:“[自动驾驶汽车] 的外部将布满摄像头、雷达、激光雷达和其他传感器,客舱也是如此。”


此外,正如波兰科技公司 Summa Linguae指出的那样,4 级和 5 级车辆还将严重依赖高级语音识别软件来做出决策,不仅基于特定命令,而且还基于更微妙的推理,例如“哦,不!我把物品 X 留在家里了。” 因此,将此类车辆设计为可以收听每一个口语,而不仅仅是乘客可能选择在车载信息娱乐系统上选择的应用程序范围,这似乎并非不可想象。


虽然有些人可能喜欢成为关注中心的想法,但其他看过 2001:太空漫游或阅读奥威尔1984 年的人可能会发现这种持续的监视至少可以说有点令人不安。然而,对于美国国际律师事务所 Cooley 合伙人兼其网络/数据/隐私业务副主席 David Navetta 而言,最大的隐私问题涉及基于位置的信息以及随后确定人们在哪里、去过哪里的能力,他们正在拜访谁以及他们何时何地不在家。


他说,将这等同于有人跟踪你的手机,这种情况并不是无人驾驶汽车独有的,而是“特定于汽车的”,可能会导致严重的身体问题。Navetta 说:“如果有人离开他们的房子并且知道他们已经走了,那可能会使他们的房子暴露在外,”他补充说,一般来说,当公司或其他第三方通过任何方式知道一个人的位置时,他们可以跟踪他们并为他们提供广告。也许不出所料,“有些人可能会对这种类型的活动提出异议。”


就是现在

那么人们应该如何关注无人驾驶汽车带来的各种隐私挑战呢?“我认为消费者不应比现在的汽车更关心 4 级和 5 级车辆,因为 [这些汽车] 已经在收集、生成和共享大量数据,”Chelsey Colbert 说,未来隐私论坛的政策顾问,以及总部位于华盛顿特区的智囊团和倡导组织在移动性和位置数据方面的投资组合的负责人。


不过,这当然不是说他们不应该担心。相反,解决这些问题不应推迟到 Total Recall 的 Johnny Cabs 实际启动并运行并且少数派报告被视为纪录片的那一天。“我们现在应该考虑一下,”她说。


话虽如此,科尔伯特认为,消费者面临的巨大挑战是“跟上汽车中的所有技术”,并及时了解正在共享哪些数据,以及与谁共享这些数据,然后将如何处理这些数据。为此,Navetta 似乎同意。


他不仅要阅读车辆随附的隐私声明及其越来越多的界面,还敦促人们尝试了解相关技术。“越来越多的公司正在他们的产品和服务中构建功能,”他说。“因此,如果人们担心隐私,了解您正在使用的技术变得越来越重要。”


与当前的手机和社交媒体相比较,Navetta 建议人们更深入地了解临时用户可能不太明显的设置和选项。


“如果你稍微探索一下,你实际上比你想象的拥有更多的控制权,”他说。然而,要做到这一点,个人首先需要找到这些选项和设置,同时还要学习如何运用它们。因此,对于希望保护隐私的人们来说,更大的图景不仅仅是阅读条款和条件,“而是了解技术的实际运作方式。”


“作为消费者,我们真的需要改变我们的观念,从汽车是我们购买的东西 [而且] 不会随着时间的推移而真正改变,”科尔伯特说。此外,随着越来越多的连接和自动化层被添加到车辆中,它们本质上变成了将硬件与不断发展的软件相结合的大型机器人。“现代汽车已经在进行无线软件更新,”她说,并解释说这不仅会影响数据流,还会“触发新的隐私义务”。


位置和使用

当然,与隐私有关的许多问题将取决于相关车辆的运行地点,科尔伯特观察到。例如,欧盟已经维持了相当严格的隐私和数据保护法,最显着的是在通用数据保护条例 (GDPR) 的幌子下。


与此同时,美国的情况大不相同,由于缺乏任何联邦级别的 GDPR 等效物,而是由各个州来决定什么是可接受的,什么是不可接受的,从而导致各州之间存在很大差异。同样,隐私影响也可能取决于任何 4 级和 5 级车辆的实际使用方式。


注意到许多人喜欢驾驶并且无论技术如何发展都不想停止驾驶,Thiru 认为私人空间,例如校园等,特别适合部署自动驾驶汽车。这本身也可能会模糊一些关于谁或什么拥有任何生成的数据的界限。


与此同时,科尔伯特和其他评论员以这些车辆的高成本为由,认为 4 级和 5 级车辆最有可能用作机器人出租车或执行自动卡车运输和送货服务,例如构成 Waymo 的 Via 项目重点的那些。


这意味着普通消费者不会与车辆建立直接关系并能够从经销商那里了解隐私问题,而是很可能在类似于他们今天使用叫车应用程序的情况下遇到这些车辆。


Colbert 建议,在这种情况下,消费者最好首先查看适用的机器人出租车服务提供商的隐私政策,并充分注意车辆内说明可能收集哪些数据的任何通知。


当然,消费者不应理所当然地认为任何此类车辆都不会收集、处理和共享大量信息。相反,假设他们会这样做可能会更好。事实上,这可能已经发生了,例如,如果叫车应用程序驱动程序,或者实际上是传统的出租车司机,正在操作行车记录仪或类似的记录设备。


您的数据有多安全?

这种使用场景也可能对网络安全产生影响。虽然联网汽车已被证明是可以被黑客入侵的,但当涉及到 4 级和 5 级车辆时,最大的威胁实际上可能并不涉及黑帽黑客试图像接管手机或笔记本电脑那样接管个别车辆。


相反,勒索软件和其他能够破坏整个车辆网络同时破坏大量数据的攻击,可能更令人担忧。


也就是说,与其他潜在目标相比,4 级或 5 级车辆,无论是个人拥有的还是作为车队的一部分,是否对网络犯罪分子更具吸引力,并且确实容易受到网络犯罪的影响仍然没有定论。


毕竟,正如 Thiru 所指出的,自治行业通常遵循更广泛的网络安全行业的标准,将其安全需求外包给成熟的参与者,而不是开发自己的特定安全软件。因此,该行业可能会使用其他定期处理敏感数据的行业所采用的通用基础设施,例如银行和零售业。


“我喜欢开玩笑说,[自动驾驶汽车] 和你的银行账户一样安全,”蒂鲁说,并断言无人驾驶汽车没有什么比其他数字化系统更具风险的了。“风险状况并不是我们独有的,”他说。


隐私设计

这很可能是这样,从安全的角度来看,4 级或 5 级车辆在任何一天生成的数 TB 数据很可能被认为在很大程度上是安全的,不会受到未经授权的攻击者的注意。


然而,在这个看似无休止的窥探、监视和数据挖掘的后斯诺登世界中,至少在某些人的脑海中仍然存在一个问题,即那些有权访问该数据的参与者可能会选择用它做什么。


此外,关于首先收集哪些数据以及从功能和/或安全角度来看是否绝对必要,也存在问号。


事实上,正如 Colbert 所相信的那样,对于制造商来说,现在或许是问自己他们的相机和其他传感器实际需要收集多少信息以及这些信息中有多少实际需要可识别的理想时机。“在设计阶段就提出这些问题至关重要,”她说,并表示谨慎乐观地认为行业将接受设计隐私原则并从一开始就建立适当的保护措施。


更重要的是,如果发生这种情况,可以说受益的不仅仅是消费者。例如,由自动驾驶汽车教育合作伙伴 (PAVE) 委托进行的2020 年调查发现,美国公民对无人驾驶汽车存在相当大的不信任感,大约四分之三的受访者认为此类技术“尚未准备好迎接黄金时段”。 ”


诚然,该调查更多地关注安全感而不是隐私。然而,该行业为减轻公众恐惧而可能采取的任何措施都只会有助于推进其事业。毕竟,谁愿意叫一辆出租车,然后它可能会窃取您的所有数据?


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