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汽車(chē)行業(yè) GDPR 誤區(qū) TOP5,帶您一文厘清!

更新時(shí)間:2025-08-25      點(diǎn)擊次數(shù):231

《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》(GDPR)旨在確保企業(yè)和組織妥善處理個(gè)人數(shù)據(jù),尊重個(gè)人隱私。作為全球嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)之一,它適用于所有收集、處理或存儲(chǔ)歐盟公民個(gè)人數(shù)據(jù)的企業(yè)與組織。

GDPR 對(duì)違規(guī)行為處以高額罰款,因此充分理解其條款至關(guān)重要 —— 若未能合規(guī),企業(yè)不僅可能聲譽(yù)受損,還會(huì)面臨經(jīng)濟(jì)損失。接下來(lái),我們就來(lái)拆解汽車(chē)行業(yè)中關(guān)于 GDPR 的 5 個(gè)最常見(jiàn)誤區(qū)。


01 非必要數(shù)據(jù)無(wú)需匿名化

數(shù)據(jù)最小化" 是 GDPR 的核心原則,但其含義常被誤解。實(shí)際上,“數(shù)據(jù)最小化" 是指企業(yè)僅能收集、處理和存儲(chǔ)為實(shí)現(xiàn)特定目的所必需的個(gè)人數(shù)據(jù):既不能收集超出需求的信息,也不能將數(shù)據(jù)留存超過(guò)必要期限。

這一原則的核心目標(biāo)是保護(hù)個(gè)人隱私 —— 確保企業(yè)不囤積多余個(gè)人數(shù)據(jù),且不將數(shù)據(jù)用于個(gè)人未授權(quán)的用途。但需注意,“數(shù)據(jù)最小化" 并不意味著可以跳過(guò)匿名化步驟:對(duì)于那些與既定目的無(wú)關(guān)、無(wú)需使用的個(gè)人數(shù)據(jù),企業(yè)仍有義務(wù)進(jìn)行匿名化處理。

舉個(gè)例子:在開(kāi)發(fā)高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)時(shí),企業(yè)需要大量視頻數(shù)據(jù),但多數(shù)情況下,僅需采集周邊車(chē)輛的行駛軌跡、動(dòng)作行為等信息,無(wú)需保留真實(shí)人臉和車(chē)牌。即使采集到的人臉、車(chē)牌與 ADAS 開(kāi)發(fā)的核心目標(biāo)無(wú)關(guān),這類(lèi)數(shù)據(jù)仍然需要進(jìn)行匿名化

汽車(chē)行業(yè) GDPR 誤區(qū) TOP5,帶您一文厘清!


02 海量數(shù)據(jù)識(shí)別個(gè)人無(wú)風(fēng)險(xiǎn)或無(wú)意義

很多企業(yè)認(rèn)為 “海量數(shù)據(jù)里,識(shí)別個(gè)人既沒(méi)風(fēng)險(xiǎn)也沒(méi)價(jià)值",但這一想法并不成立。首先,所有數(shù)據(jù)對(duì)個(gè)人或第三方都有內(nèi)在價(jià)值 —— 即便在街道、公園等公共場(chǎng)所采集的影像,人們也會(huì)在意自身隱私是否被侵犯、數(shù)據(jù)被如何使用。

汽車(chē)行業(yè) GDPR 誤區(qū) TOP5,帶您一文厘清!

或許會(huì)有人說(shuō):“作為數(shù)據(jù)收集方,我們并不關(guān)注特定個(gè)人。" 但問(wèn)題在于:如果某人出現(xiàn)在其不愿被曝光的敏感場(chǎng)所,有誰(shuí)能預(yù)判這會(huì)對(duì)他的生活造成何種影響嗎?GDPR 默認(rèn)企業(yè)無(wú)法做出這種預(yù)判。

更關(guān)鍵的是,任何能接觸到數(shù)據(jù)集或視頻數(shù)據(jù)的第三方,都可能有自己的 “識(shí)別人" 動(dòng)機(jī)。現(xiàn)實(shí)中很可能出現(xiàn)這樣的場(chǎng)景:研究人員或媒體從業(yè)者,要么出于好奇,要么刻意為之(類(lèi)似 PimEyes 的操作),在海量數(shù)據(jù)中篩選、識(shí)別特定個(gè)人,進(jìn)而引發(fā)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)


03 加密就是充分的匿名化

不少企業(yè)將加密等同于匿名化,但根據(jù) GDPR 定義,加密實(shí)際屬于 “假名化"—— 它只是讓數(shù)據(jù)暫時(shí)無(wú)法直接使用,卻保留了可恢復(fù)的標(biāo)識(shí)符,只要有對(duì)應(yīng) “鑰匙" 就能解鎖。

即便企業(yè)銷(xiāo)毀了加密密鑰,有能力的攻擊者仍可能找到其他破解方式;而且當(dāng)前無(wú)法破解的加密算法,未來(lái)也可能因技術(shù)發(fā)展失效。因此,加密不能替代匿名化,二者本質(zhì)不同


04 貼提示貼紙就可以默認(rèn)獲得數(shù)據(jù)授權(quán)

有些企業(yè)覺(jué)得,在采集視頻的車(chē)輛上貼提示貼紙,就能默認(rèn)獲得用戶的 “數(shù)據(jù)處理授權(quán)",但這不符合 GDPR 要求。GDPR 明確規(guī)定,數(shù)據(jù)處理必須獲得 “明確同意",僅靠車(chē)輛貼紙或網(wǎng)站通知,遠(yuǎn)達(dá)不到 “明確同意" 的標(biāo)準(zhǔn),自然也不能以此為由拒絕匿名化。

結(jié)合汽車(chē)行業(yè)實(shí)際場(chǎng)景來(lái)看:ADAS 視頻采集會(huì)涉及大量路人,要找到每個(gè)人并獲取書(shū)面同意幾乎不可能,“靠貼紙獲授權(quán)" 本身就不具備可行性。


05 內(nèi)部使用視頻就無(wú)需匿名化

數(shù)據(jù)只在內(nèi)部用,不用匿名化" 是典型誤區(qū)。即便數(shù)據(jù)僅用于企業(yè)內(nèi)部處理,不匿名化人臉、車(chē)牌仍有風(fēng)險(xiǎn) —— 不僅外部惡意第三方可能入侵獲取數(shù)據(jù)、識(shí)別個(gè)人,企業(yè)內(nèi)部員工也可能接觸到這些信息,進(jìn)而辨認(rèn)出特定個(gè)體。

汽車(chē)行業(yè) GDPR 誤區(qū) TOP5,帶您一文厘清!

GDPR 已明確列出醫(yī)院、宗教場(chǎng)所等敏感區(qū)域,且沒(méi)有任何數(shù)據(jù)處理方能精準(zhǔn)判斷 “哪些信息對(duì)個(gè)人敏感"。一旦因未匿名化導(dǎo)致個(gè)人信息泄露,即便企業(yè)并非故意,也會(huì)面臨罰款、聲譽(yù)崩塌、業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)中斷等嚴(yán)重后果。


06 結(jié)語(yǔ)

梳理完這 5 個(gè)誤區(qū)不難發(fā)現(xiàn),它們都無(wú)法規(guī)避 GDPR 的合規(guī)要求 —— 即便 “數(shù)據(jù)最小化" 原則,也不意味著 “數(shù)據(jù)為特定目的服務(wù)就不用匿名化"。

對(duì)汽車(chē)行業(yè)而言,匿名化已是必然要求,而匿名化質(zhì)量直接影響 ADAS 等基于 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)效果,因此選對(duì)工具至關(guān)重要。

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Brighter AI 的精準(zhǔn)模糊、全身模糊、深度自然匿名化技術(shù)(DNAT)合規(guī),同時(shí)兼具高速與高精度優(yōu)勢(shì)。

除了傳統(tǒng)高效的模糊化遮擋技術(shù),基于生成式 AI 可以生成隨機(jī)的虛擬人臉和模擬車(chē)牌,能有效避免原始對(duì)象被識(shí)別,幫助企業(yè)既滿足 GDPR 合規(guī)要求,又能靈活運(yùn)用數(shù)據(jù) —— 既能支撐當(dāng)前業(yè)務(wù),也可留存以備未來(lái)使用。




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