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高超:基于分級分類的千億級規(guī)模車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)安全方案與實踐

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2024-04-11瀏覽次數(shù):376

當前,中國的汽車行業(yè)發(fā)展勢頭正旺。造車勢力百家爭鳴、百花齊放,甚至邁出國門、走向世界。

 

比如,前不久我們看到的一個現(xiàn)象:中國新能源汽車在歐洲和中東備受歡迎,把本地汽車打的毫無招架之力。

 

那在這個過程中,我們可以看到什么? 

 

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新能源車行業(yè)高速發(fā)展

 

2009年,國家啟動了新能源車示范工程。最初,市場效果并不明顯。幾年前,路上新能源車非常少。別說特斯拉,國產(chǎn)品牌的混動都很難看到。直到2020年底,全國新能源車的保有量也僅為492萬輛。

 

然而,最近3年,新能源車呈井噴式增長。2023年底,全國新能源車的保有量達到了2041萬輛,相比2020年底翻了四倍多。這一切得益于行業(yè)配套設施的完善,以及大家對新能源車認可度的不斷提升。 

 

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車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與日暴增

 

大家知道一輛比亞迪車輛全身的傳感器有多少嗎?答案是300到400個。當然,最新的U8/U9仰望系列可能更多。

 

這些傳感器不停地采集數(shù)據(jù),并以一定的頻率發(fā)送給汽車品牌方。根據(jù)信通院2023年《車聯(lián)網(wǎng)白皮書》統(tǒng)計:一輛智能網(wǎng)聯(lián)車每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可以達到TB級別。而這只是一輛車一天的量。

 

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車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全風險加劇

 

這些車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)包含了車輛數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和車主數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不但涉及車主的個人隱私信息,還有許多重要的安全數(shù)據(jù),以及商業(yè)敏感數(shù)據(jù)。顯然,這樣的數(shù)據(jù)蘊含著巨大的價值。而巨大的價值意味著更大的安全風險。

 

因此,如何提升車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的安全保障能力,成為汽車企業(yè)業(yè)務開展的重中之重!

 

 

 

 

PART ONE

剖析車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全薄弱環(huán)節(jié)

 

傳統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)解決方案中,汽車的數(shù)據(jù)通過5G信號發(fā)送給基站,基站再發(fā)放到 TSP(汽車遠程服務提供商)平臺上。TSP平臺上包含一套高速采集服務器,收集車聯(lián)的實時數(shù)據(jù)。同時,車輛的遠程操控指令也由TSP平臺轉(zhuǎn)換后,發(fā)送出去。

 

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傳統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)方案建設框架圖

 

汽車企業(yè)會把TSP平臺的數(shù)據(jù)同步到企業(yè)內(nèi)部車聯(lián)數(shù)據(jù)采集平臺中,以方便數(shù)據(jù)管理和企業(yè)各項業(yè)務的使用。比如完成車輛實時監(jiān)控、進行車輛遠程協(xié)助、開展業(yè)務報表分析、進行監(jiān)管上報等場景。

 

在這個過程中,數(shù)據(jù)從車輛到基站,再到TSP平臺。整個鏈路是加密的,數(shù)據(jù)也是加密的。而TSP平臺一般都搭建在云服務上。由云平臺廠商提供安全服務,也不容易發(fā)生問題。

 

最容易發(fā)生問題的節(jié)點在于企業(yè)車聯(lián)數(shù)據(jù)采集管理平臺以及下游應用。這是數(shù)據(jù)匯聚最多的地方,也是數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)變化最復雜的環(huán)節(jié)。

 

 

 

 

PART TWO

破局車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全薄弱環(huán)節(jié)

 

針對上述數(shù)據(jù)安全薄弱環(huán)節(jié),企業(yè)如何破局?派拉軟件認為將用戶管理、數(shù)據(jù)管理與AI應用三者聯(lián)合可以很好應對上面車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全問題。

 

首先,結(jié)合用戶身份治理體系,加強權(quán)限管控,讓安全堡壘不從內(nèi)部攻破;

 

其次,加強數(shù)據(jù)管理,將數(shù)據(jù)分類分級策略應用到車聯(lián)數(shù)據(jù)采集管理活動中,實現(xiàn)車聯(lián)數(shù)據(jù)全生命周期的可管可控;

 

最后,應用AI技術(shù),加強用戶管理與數(shù)據(jù)管理能力,提升業(yè)務流程操作和流轉(zhuǎn)效率,增進風險管控能力,實現(xiàn)更多業(yè)務場景支撐。 

 

具體怎么做?

 

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One-ID身份治理

 

對車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與應用的使用者進行分析,使用者可能包含經(jīng)銷商、員工、客戶以及合作伙伴等?;趯嶋H分析結(jié)果,建立身份治理體系。這個體系的核心是用戶的One-ID身份模型。

 

后續(xù),所有用戶訪問車聯(lián)網(wǎng)應用、獲取使用底層數(shù)據(jù),都需要通過統(tǒng)一身份認證管理平臺。這樣可以保證用戶發(fā)生的所有數(shù)據(jù)操作都是可管理、可控制、可審計、可分析的。

 

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基于分類分級的數(shù)據(jù)安全治理

 

其次,針對采集到的數(shù)據(jù)進行分類分級,可參照《數(shù)據(jù)安全法》以及相關(guān)數(shù)據(jù)管理條例;結(jié)合企業(yè)自身業(yè)務特點和業(yè)務經(jīng)驗,完成第一步的分類分級標準制定。

 

接下來,確定對應的數(shù)據(jù)管理策略,將數(shù)據(jù)進行打標簽并輸出,實現(xiàn)數(shù)據(jù)分類分級,并應用到對應管理策略與流程中;最終融入到企業(yè)運營中,形成常態(tài)化業(yè)務管控。 

 

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應用AI加強安全治理

 

最后,加入AI能力,大大提升前面兩個目標的實現(xiàn)能力,并降低業(yè)務成本。AI具備一系列能力,例如支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)、自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)聯(lián)系、自動發(fā)現(xiàn)問題等,可增強企業(yè)對身份、數(shù)據(jù)的管理能力與使用價值。AI自我學習能力更是讓AI及時獲得新的特性與功能,做到讓AI越用越聰明,越用越好用。

 

 

 

 

PART THREE

千億規(guī)模車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全成功實踐

 

回到實際的客戶成功案例中,我們再來看看怎么落地。

 

派拉軟件幫助某大型車企搭建了一套車聯(lián)數(shù)據(jù)采集平臺,用于采集車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)業(yè)務數(shù)據(jù)(如OA數(shù)據(jù)、辦公數(shù)據(jù)、營銷財務數(shù)據(jù)等)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)(如流水線生產(chǎn)數(shù)據(jù)等)、第三方數(shù)據(jù)(如車輛的論壇、評測網(wǎng)站等)。

 

這些數(shù)據(jù)通過各種ETL工具接入到數(shù)據(jù)采集平臺后,會存入數(shù)據(jù)湖中。在此基礎上,派拉軟件為客戶建立了數(shù)據(jù)平臺管理體系,包含統(tǒng)一監(jiān)控管理、統(tǒng)一數(shù)據(jù)調(diào)度管理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理。

 

同時,從數(shù)據(jù)治理角度,將原始數(shù)據(jù)經(jīng)過一系列加工,開展數(shù)據(jù)建模與標準化操作,建立業(yè)務指標庫,形成更有價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。 

 

最后,平臺以API或通用分析查詢能力對外提供服務,結(jié)合平臺內(nèi)置的AI數(shù)據(jù)技術(shù)能力,為各數(shù)據(jù)業(yè)務應用提供“模型+計算”的平臺支撐,實現(xiàn)業(yè)務反哺。

 

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車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集平臺建設框架圖

 

在上述過程中,數(shù)據(jù)分類分級會依次經(jīng)過數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)分級三個步驟:

 

數(shù)據(jù)識別:也就是把業(yè)務系統(tǒng)”盤”一遍,摸摸家底,即理清業(yè)務現(xiàn)狀、系統(tǒng)信息以及數(shù)據(jù)情況;

 

數(shù)據(jù)分類:根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性和特點、所屬的業(yè)務模式進行分類;

 

數(shù)據(jù)分級:參照對應的行業(yè)指導規(guī)范,并借鑒響應法律、數(shù)據(jù)管理條例的指導,根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀進行定級,并通過打標等手段對數(shù)據(jù)進行標記,應用到對應的管理策略上。 

 

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數(shù)據(jù)編織+AI新技術(shù)應用

 

在實現(xiàn)分類分級過程中,派拉軟件采用了兩個核心技術(shù)——數(shù)據(jù)編織+AI 技術(shù)。

 

由于數(shù)據(jù)采集平臺涉及到的系統(tǒng)種類多、數(shù)據(jù)類型復雜,采集全量數(shù)據(jù)往往會造成大量的硬件成本和網(wǎng)絡開銷。因此,派拉軟件采用數(shù)據(jù)編織技術(shù)來降低數(shù)據(jù)采集的量級,從而只占用最小的計算代價和網(wǎng)絡傳輸成本。

 

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派拉軟件數(shù)據(jù)編制技術(shù)應用場景

 

AI 技術(shù)的應用,進一步提升了平臺的服務覆蓋范圍。除了前面提到的完成數(shù)據(jù)自動打標簽外,派拉軟件還利用AI技術(shù)自動分析數(shù)據(jù)質(zhì)量、自動識別敏感數(shù)據(jù)、自動發(fā)現(xiàn)操作風險;

 

在對外服務方面,AI技術(shù)的應用極大賦能了企業(yè)大營銷場景和車主服務兩大業(yè)務板塊。

 

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派拉軟件AI技術(shù)賦能場景圖

 

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平臺建設成果與價值

 

平臺上線后,派拉軟件助力客戶陸續(xù)實現(xiàn)了 11 個車聯(lián)應用場景的落地支持,包含車輛檢測、事故車救援、能耗優(yōu)化、虛假索賠驗證等新業(yè)務場景,產(chǎn)生較大的經(jīng)濟回報。

 

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某車企項目建設成果圖

 

接下來,派拉軟件還將基于數(shù)據(jù)采集平臺陸續(xù)落地數(shù)十個車聯(lián)應用場景,如營銷定價、購買推薦、維修保養(yǎng)、事故救援以及市場活動等。

 

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未來場景應用建設規(guī)劃圖

 

隨著整個項目的成功落地,該大型車企降本增效效果顯著,業(yè)務敏捷性進一步提升。數(shù)據(jù)采集平臺帶來全新的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)價值挖掘能力,有效支撐企業(yè)新的業(yè)務場景落地建設,并幫助客戶每年降低百萬級的售后成本。 

 

在數(shù)據(jù)安全層面,基于數(shù)據(jù)分類分級的數(shù)據(jù)安全策略,結(jié)合身份治理技術(shù)體系,有效降低了企業(yè)數(shù)據(jù)風險,防止企業(yè)數(shù)據(jù)泄露和被攻擊,并滿足安全合規(guī)的監(jiān)管需求。