Die Menge der in Fahrzeugen erfassten, verarbeiteten und gespeicherten Daten steigt explosionsartig und damit auch der Wert dieser Daten. Dies wirft Fragen auf, die noch nicht vollständig beantwortet sind, wie diese Daten von wem verwendet werden und wie sie gesichert werden.

Autohersteller konkurrieren auf der Grundlage der neuesten Versionen fortschrittlicher Technologien wie ADAS, 5G und V2X, aber auch die Steuergeräte, softwaredefinierten Fahrzeuge und die Innenraumüberwachung erfordern immer mehr Daten, und sie nutzen diese Daten für solche Zwecke gehen über die bloße sichere Beförderung des Fahrzeugs von Punkt A nach Punkt B hinaus. Sie wetteifern nun darum, je nach Kundeninteresse zusätzliche abonnementbasierte Dienste anzubieten, da verschiedene Unternehmen, darunter auch Versicherungsgesellschaften, ihre Bereitschaft signalisiert haben, für Informationen über die Gewohnheiten der Fahrer zu zahlen.

Das Sammeln dieser Daten kann OEMs dabei helfen, Erkenntnisse zu gewinnen und möglicherweise zusätzliche Einnahmen zu generieren. Allerdings wirft die Erfassung Datenschutz- und Sicherheitsbedenken hinsichtlich der Frage auf, wem diese riesige Datenmenge gehört und wie sie verwaltet und genutzt werden soll. Und wie wird sich die zunehmende Nutzung von Automobildaten auf das zukünftige Automobildesign auswirken?

Abb. 1: Vernetzte Fahrzeuge nutzen Software für die Kommunikation zwischen Fahrzeugen und der Cloud. Quelle: McKinsey & Co.

„Viele der im Fahrzeug generierten Daten werden für OEMs und ihre Partner für die Analyse des Fahrerverhaltens und der Fahrzeugleistung sowie für die Entwicklung neuer oder verbesserter Funktionen von großem Wert sein“, sagte Sven Kopacz, Abteilungsleiter für autonome Fahrzeuge bei Keysight Technologies. „Andererseits kann die Privatsphäre der Datennutzung für manche als Risiko angesehen werden. Aber der wahre Wert – wie er bereits von Tesla und anderen implementiert und genutzt wird – ist das ständige Feedback zur Verbesserung dieser ADAS-Algorithmen, zur Ermöglichung eines CI/CD-DevOps-Softwareentwicklungsmodells und zum schnellen Herunterladen von Updates. Nur die Zeit wird zeigen, ob Strafverfolgungsbehörden und Gerichte diese Daten verlangen werden und wie der Gesetzgeber reagieren wird.“

Arten der generierten Daten
Laut Precedence Research wird die Größe des globalen Marktes für Automobildaten von 2.19 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 auf 14.29 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 anwachsen, wobei viele Arten von Daten erfasst werden, darunter:

• Autonomes Fahren: Daten auf allen Ebenen, von L1 bis L5, einschließlich der Daten, die von den mehreren in Fahrzeugen installierten Sensoren gesammelt werden.
• Infrastruktur: Fernüberwachung, OTA-Updates und Daten, die für die Fernsteuerung durch Kontrollzentren, V2X und Verkehrsmuster verwendet werden.
• Infotainment: Informationen darüber, wie Kunden Anwendungen wie Sprachsteuerung, Gesten, Karten und Parken nutzen.
• Verbundene Informationen: Informationen zur Zahlung an Park-Apps von Drittanbietern, Unfallinformationen, Daten von Dashboard-Kameras, Handheld-Geräten, mobilen Anwendungen und Überwachung des Fahrerverhaltens.
• Fahrzeugzustand: Reparatur- und Wartungsaufzeichnungen, Versicherungsabschluss, Kraftstoffverbrauch, Telematik.

Diese Informationen können für zukünftiges Automobildesign, vorausschauende Wartung und Sicherheitsverbesserungen nützlich sein, und Versicherungsunternehmen werden voraussichtlich in der Lage sein, die Versicherungskosten durch umfassendere Informationen zu Unfällen zu senken. Basierend auf den gesammelten Informationen sollten OEMs in der Lage sein, zuverlässigere und sicherere Autos zu entwickeln und eng mit den Kundenwünschen in Kontakt zu bleiben. Beispielsweise können Experimente durchgeführt werden, um die Kundennachfrage nach abonnementbasierten Diensten wie automatischem Parken und anspruchsvolleren Spracheingaben und -befehlen zu messen.

„Diagnosedaten für Service und Reparatur sind seit Jahrzehnten ein zentraler Bestandteil der Datenanalyse im Automobilbereich“, bemerkte Lorin Kennedy, Senior Staff Product Management Manager für SLM In-Field Analytics bei Synopsys. „Mit dem Aufkommen vernetzter Fahrzeuge und fortschrittlicher maschineller Lernanalysen (ML), die die routinemäßige Verarbeitung größerer Datenmengen ermöglichen, haben diese Daten exponentiell an Wert gewonnen. Da Datenlaufwerke Verbesserungen wie mobile Erlebnisse und erweiterte Fahrerassistenzfunktionen bieten, müssen OEMs zunehmend die Zuverlässigkeit und Zuverlässigkeit der Halbleitersysteme, die diese neuen Funktionen unterstützen, besser verstehen. Die Erfassung von Überwachungs- und Sensordaten von elektronischen Komponenten und den Halbleitern selbst wird ein wachsender Bedarf an Diagnosedaten für alle Arten von Automobiltechnologien wie ADAS, IVI, Steuergeräte usw. sein, um Qualität und Zuverlässigkeit an diesen fortschrittlicheren Knoten sicherzustellen.“

Voraussichtliche Aktualisierungen für ISO 26262 Vorschriften zur Anwendung der vorausschauenden Wartung von Hardware, zur Identifizierung von sich verschlechternden intermittierenden Fehlern, die durch die Alterung des Siliziums verursacht werden, und Überlastbedingungen im Feld sind ebenfalls Bereiche, die angegangen werden müssen. Dazu können SLM-Technologien (Silicium Lifecycle Management) gehören, die umfassendere Erkenntnisse über den Zustand und die verbleibende Nutzungsdauer von Silizium mit zunehmendem Alter liefern können.

„Dieses Wissen wiederum wird Service-Updates und zukünftige OTA-Releases ermöglichen, die zusätzliche Halbleiter-Rechenleistung nutzen“, sagte Kennedy. „Die Gesamtleistung der Flotte wird davon profitieren, und auch der Halbleiter- und Systemdesignprozess wird davon profitieren, da neue Erkenntnisse dazu beitragen, eine höhere Effizienz zu erzielen.“ Die Zusammenarbeit von OEMs, Tier One und Halbleiterlieferanten bei der Frage, was die Daten ans Licht bringen – vom Silizium bis zur Softwaresystemleistung – wird es Fahrzeugen ermöglichen, die funktionalen Sicherheitsdesignparameter zu erfüllen, die in der fortschrittlichen Elektronik immer wichtiger werden.“

Dennoch müssen OEMs bei den in Fahrzeugen erzeugten Daten Prioritäten setzen, welche Daten den Fahrern sofort einen Mehrwert bieten können und welche Daten über 5G-Verbindungen an die Cloud gesendet werden sollen.

„Kompromisse zwischen der On-Board-Verarbeitung zur Reduzierung des Datenvolumens und den Kosten des Datenübertragungsnetzwerks werden wahrscheinlich die Priorisierung bestimmen“, sagte Kopacz von Keysight. „Zum Beispiel können Kamera-, Lidar- und Radarsensordaten für ADAS-Anwendungen für das Training von ADAS-Algorithmen wertvoll sein, aber die Übertragung und Speicherung der Rohdatenmenge wird sehr kostspielig sein. Ebenso können Daten zur Fahreraufmerksamkeit für das UI-Design von großem Wert sein und sollten am besten in Form von Metadaten erfasst werden. V2X-Daten weisen ein relativ geringes Datenvolumen auf und sollten letztendlich eine wichtige Datenquelle für ADAS sein, da sie im Auto eine Sichtbarkeit anderer Fahrzeuge, der Straßeninfrastruktur und des Straßenzustands außerhalb der Sichtlinie ermöglichen. Die gemeinsame Nutzung dieser Daten über V2N-Verbindungen kann effektive Sicherheitsanwendungen ermöglichen, die Daten des Angle Random Walk (ARW)-Sensors müssen jedoch aufgrund ihrer Komplexität sorgfältiger betrachtet werden. Das Streamen von Infotainment-Inhalten in das Fahrzeug kann auch eine wertvolle Einnahmequelle für OEMs und die Inhaltsanbieter sowie die zusammenarbeitenden Netzwerkbetreiber sein.“

Auswirkungen auf die Cybersicherheit im Automobilbereich
Je autonomer und vernetzter Fahrzeuge werden, desto mehr Daten werden genutzt und damit auch der Wert dieser Daten. Dies wirft Bedenken hinsichtlich der Cybersicherheit und des Datenschutzes auf. Hacker wollen die von den Fahrzeugen gesammelten persönlichen Daten stehlen und können dazu Ransomware und andere Angriffe einsetzen. Auch die Idee, die Kontrolle über Fahrzeuge zu übernehmen – oder schlimmer noch, sie zu stehlen – zieht Hacker an. Zu den verwendeten Techniken gehört das Hacken von Fahrzeug-Apps und drahtlosen Verbindungen in den Fahrzeugen (Diagnose, Schlüsselanhänger-Angriffe und schlüssellose Blockierung). Der Schutz des Datenzugriffs, der Fahrzeuge und der Infrastruktur vor Angriffen wird immer wichtiger und anspruchsvoller.

Mit softwaredefinierten Fahrzeugen nehmen die Cybersicherheitsrisiken zu. Insbesondere das Gedächtnis muss geschützt werden.

„Die Integration fortschrittlicher Technologie in Elektrofahrzeuge stellt erhebliche Herausforderungen für die Cybersicherheit dar, die sofortige Aufmerksamkeit und ausgefeilte Lösungen erfordern“, sagte Ilia Stolov, Center Head of Secure Memory Solution bei Winbond. „Im Mittelpunkt der digitalen Festungen moderner elektronischer Plattformen stehen nichtflüchtige Flash-Speicher, in denen unschätzbare Vermögenswerte wie Code, private Daten und Unternehmensanmeldeinformationen gespeichert sind. Leider sind sie aufgrund ihrer Allgegenwärtigkeit ein attraktives Ziel für Hacker, die unbefugten Zugriff auf sensible Informationen suchen.“

Stolov wies darauf hin, dass Winbond aktiv daran arbeite, Flash-Speicher vor Hacks zu schützen.

Darüber hinaus gibt es wichtige Überlegungen bei der Sicherung von Speicherdesigns, wie zum Beispiel:

• DICE-Wurzel des Vertrauens: Die Device Identifier Composition Engine (DICE) sollte verwendet werden, um den sicheren Flash-Vertrauensanker für die Hardwaresicherheit zu erstellen. Diese sichere Identität bildet die Grundlage für den Aufbau von Vertrauen in die Hardware. Andere Sicherheitsmaßnahmen können sich daher auf die Authentizität und Integrität des Bootcodes verlassen und so vor Firmware- und Softwareangriffen schützen. Der anfängliche Startvorgang und die anschließende Softwareausführung basieren auf vertrauenswürdigen und verifizierten Messungen und tragen dazu bei, das Einschleusen von Schadcode in das System zu verhindern.
• Kodex und Datenschutz: Der Schutz von Code und Daten ist für die Aufrechterhaltung der systemweiten Integrität von entscheidender Bedeutung. Unbefugte Änderungen an Code oder Daten können zu Fehlfunktionen, Systeminstabilität oder der Einführung von Schadcode führen, wodurch die beabsichtigte Funktionalität der Hardware beeinträchtigt oder Systemschwachstellen ausgenutzt werden.
• Authentifizierungsprotokolle: Die Authentifizierung ist ein grundlegender und entscheidender Bestandteil der Cybersicherheit und dient als vorderste Verteidigung gegen unbefugten Zugriff und potenzielle Sicherheitsverletzungen. Es ist wichtig, Authentifizierungsprotokolle einzusetzen, um den Zugriff auf autorisierte Akteure und genehmigte Softwareschichten ausschließlich mithilfe von kryptografischen Anmeldeinformationen zu beschränken.
• Sichere Software-Updates mit Rollback-Schutz: Regelmäßige Updates gehen über Fehlerbehebungen hinaus, einschließlich Remote-Firmware-Over-the-Air-Updates (OTA), schützen vor Rollback-Angriffen und stellen sicher, dass nur legitime Updates ausgeführt werden.
• Post-Quanten-Kryptographie: Da wir davon ausgehen, dass das Post-Quantum-Computing-Zeitalter die NIST 800-208 Leighton-Micali Signature (LMS)-Kryptographie einschließen wird, werden Elektrofahrzeuge vor den potenziellen Bedrohungen zukünftiger Quantencomputer geschützt.
• Ausfallsicherheit der Plattform: Die automatische Erkennung nicht autorisierter Codeänderungen ermöglicht eine schnelle Wiederherstellung in einen sicheren Zustand und verhindert so potenzielle Cyber-Bedrohungen wirksam. Die Einhaltung der NIST 800-193-Empfehlungen zur Plattformstabilität gewährleistet einen robusten Abwehrmechanismus.
• Sichere Lieferkette: Diese sicheren Flash-Geräte garantieren die Herkunft und Integrität von Flash-Inhalten in der gesamten Lieferkette und verhindern die Manipulation von Inhalten und Fehlkonfigurationen während der Plattformmontage, des Transports und der Konfiguration. Dies wiederum schützt vor Cyber-Angreifern.

Angesichts des Übergangs zu SDVs und vernetzten Autos wird die Datenanfälligkeit noch bedeutender.

„Je nachdem, wo sich die Daten befinden, sind unterschiedliche Schutzmaßnahmen vorhanden“, sagte Kopacz von Keysight. „Intrusion-Detection-Systeme (IDS), Kryptodienste und Schlüsselmanagement werden zu Standardlösungen in Fahrzeugen. Besonders sensible Daten für Sicherheitsfunktionen müssen geschützt und überprüft werden. Dadurch gewinnt die Redundanz an Bedeutung. Bei SDVs wird die Fahrzeugsoftware über den gesamten Fahrzeuglebenszyklus hinweg ständig aktualisiert oder verändert. Eine besondere Herausforderung stellen die sich ständig weiterentwickelnden Cyber-Bedrohungen dar. Dementsprechend muss die gesamte Fahrzeugsoftware kontinuierlich auf neue Sicherheitslücken überprüft werden. OEMs benötigen umfassende Testlösungen, um Sicherheitsbedrohungen zu minimieren. Dazu muss die Cybersicherheitsprüfung der gesamten Angriffsfläche gehören, die alle Fahrzeugschnittstellen abdeckt – kabelgebundene Fahrzeugkommunikationsnetzwerke wie CAN oder Automotive-Ethernet oder drahtlose Verbindungen über Wi-Fi, Bluetooth oder Mobilfunk. OEMs müssen auch das Backend testen, das Over-the-Air-Softwareupdates (OTA) bereitstellt. Solche Lösungen können das Risiko von Schäden oder Datendiebstahl durch Cyberkriminelle verringern.“

Bedenken hinsichtlich der Datenverwaltung und des Datenschutzes
Ein weiteres Problem, das gelöst werden muss, ist die Art und Weise, wie die enorme Menge an gesammelten Daten verwaltet und genutzt wird. Im Idealfall werden die Daten analysiert, um einen kommerziellen Wert zu erzielen, ohne Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes hervorzurufen. Beispielsweise könnten Daten von Infotainment-Plattformen Aufschluss darüber geben, welche Musikrichtungen am beliebtesten sind, was der Musikindustrie dabei helfen könnte, ihre Marketingstrategien zu verbessern. Doch wer überwacht die Übermittlung dieser Daten? Wie werden Kunden auf die Datenerhebung aufmerksam gemacht? Und werden sie die Möglichkeit haben, den Verkauf ihrer Daten abzulehnen?

Wie bei Flugzeugen werden Blackboxen in Fahrzeugen installiert, um Informationen für die Analyse der Daten nach einem Unfall aufzuzeichnen. Zu den erfassten Informationen gehören unter anderem die Fahrzeuggeschwindigkeit, die Bremssituation und die Auslösung von Airbags. Wenn es zu einem Unfall mit Todesfolge kommt und die Daten von ADAS und Steuergerät Schwachstellen in den Konstruktionen aufdecken, könnten diese Daten dann vor Gericht als Beweismittel gegen Hersteller oder ihre Lieferketten verwendet werden? Mit diesen Informationen ausgestattet, kann die Versicherungsbranche Ansprüche ablehnen. Wären ein oder mehrere Hersteller des ADAS/ECU verpflichtet, die Daten auf behördliche Anordnung herauszugeben?

„Die Qualitätsanforderungen für hochentwickelte elektronische Teile werden weiterhin strenger und strenger, so dass aufgrund der Auswirkungen, die fehlerhafte Komponenten auf die Sicherheit und das Wohlbefinden des menschlichen Lebens haben können, nur noch wenige defekte Teile pro Milliarde (DPPB) zulässig sind“, bemerkte Guy Cortez , leitender Produktmanagementmanager für SLM-Analysen bei Synopsys. „Die SLM-Datenanalyse wird weiterhin eine wesentliche Rolle für die Gesundheit, Wartbarkeit und Nachhaltigkeit dieser Geräte während ihrer gesamten Lebensdauer im Fahrzeug spielen. Dank der Leistungsfähigkeit der Analyse können Sie eine ordnungsgemäße Ursachenanalyse für jedes ausgefallene Gerät durchführen (z. B. Rücksendegenehmigung oder RMA). Darüber hinaus können Sie auch „ähnliche“ Geräte finden, die im Laufe der Zeit möglicherweise ein ähnliches Fehlverhalten aufweisen. Auf diese Weise können Sie diese Geräte proaktiv zurückrufen, bevor sie während des Einsatzes im Feld ausfallen. Nach einer weiteren Analyse kann es sein, dass der Geräteentwickler bei den betreffenden Geräten eine Neugestaltung des Designs erforderlich machen muss, um festgestellte Probleme zu beheben. Mit einer geeigneten SLM-Lösung, die im gesamten Automobil-Ökosystem eingesetzt wird, können Sie ein höheres Maß an Vorhersagbarkeit und damit höhere Qualität und Sicherheit für den Automobilhersteller und Verbraucher erreichen.“

OEM-Auswirkungen
Während moderne Autos als Computer auf Rädern beschrieben wurden, ähneln sie heute eher Mobiltelefonen auf Rädern. OEMs entwerfen Autos, die nicht an Funktionen sparen. Teilautonomes Fahren, sprachgesteuerte Infotainmentsysteme und die Überwachung vieler Funktionen – auch des Fahrerverhaltens – liefern große Datenmengen. Diese Daten können jedoch zur Verbesserung zukünftiger Designs verwendet werden. Die Ansätze der OEMs zu Sicherheit und Datenschutz variieren, wobei einige einen stärkeren Sicherheits- und Datenschutz bieten als andere.

Nach Angaben des Unternehmens achtet Mercedes-Benz auf Datensicherheit und Datenschutz und hält sich an UN ECE R155/R156, eine europäische Norm für Cybersicherheit und Software-Update-Management-Systeme. Welche Daten im Zusammenhang mit digitalen Fahrzeugdiensten verarbeitet werden, hängt davon ab, welche Dienste der Kunde auswählt. Es werden nur die für den jeweiligen Dienst erforderlichen Daten verarbeitet. Darüber hinaus machen die Nutzungsbedingungen und Datenschutzhinweise der „Mercedes me connect“-App für Kunden transparent, wofür Daten benötigt werden und wie diese verarbeitet werden. Kunden können selbst bestimmen, welche Dienste sie nutzen möchten.

Hyundai gab an, einen benutzerzentrierten Fokus zu verfolgen und Sicherheit, Informationssicherheit und Datenschutz mit fehlertoleranten Softwarearchitekturen zur Verbesserung der Cybersicherheit in den Vordergrund zu stellen. Das globale Softwarezentrum der Hyundai Motor Group, 42dot, entwickelt derzeit integrierte Hardware-/Software-Sicherheitslösungen, die Datenmanipulation, Hacking und externe Cyber-Bedrohungen sowie abnormale Kommunikation mithilfe von Big Data und KI-Algorithmen erkennen und blockieren.

Und nach Angaben der BMW Group verwaltet das Unternehmen weltweit eine vernetzte Flotte von mehr als 20 Millionen Fahrzeugen. Mehr als 6 Millionen Fahrzeuge werden regelmäßig drahtlos aktualisiert. Zusammen mit anderen Diensten werden täglich mehr als 110 Terabyte Datenverkehr zwischen den angeschlossenen Fahrzeugen und dem Cloud-Backend verarbeitet. Alle BMW-Fahrzeugschnittstellen ermöglichen es Verbrauchern, verschiedene Arten der Datenerfassung und -verarbeitung, die in ihren Fahrzeugen stattfinden können, zu aktivieren oder zu deaktivieren. Auf Wunsch können BMW Kunden jederzeit der optionalen Datenerfassung in Bezug auf ihre Fahrzeuge widersprechen, indem sie den BMW iDrive-Bildschirm in ihrem Fahrzeug aufrufen. Um die Übertragung jeglicher Daten von BMW-Fahrzeugen an BMW-Dienste vollständig zu stoppen, können Kunden außerdem das Unternehmen kontaktieren und beantragen, dass die integrierte SIM-Karte in ihren Fahrzeugen deaktiviert wird.

Nicht alle OEMs vertreten die gleiche Philosophie in Bezug auf den Datenschutz. Laut einer Studie über 25 Marken, die von der Mozilla Foundation, einer gemeinnützigen Organisation, durchgeführt wurde, geben 56 % als Reaktion auf eine informelle Anfrage Daten an Strafverfolgungsbehörden weiter, 84 % geben persönliche Daten weiter oder verkaufen sie und 100 % verdienten sich die „Privatsphäre nicht inbegriffen“. ” Warnschild.

Noch wichtiger: Werden die Kunden über das Datenschutzproblem aufgeklärt oder informiert?

Abb. 2: Sobald Daten von einem Fahrzeug gesammelt wurden, kann es ohne Wissen der Kunden zu mehreren Zielen fahren. Quelle: Mozilla, *Datenschutz nicht inbegriffen.

Anwendung von Daten auf das Automobildesign der Zukunft
OEMs sammeln viele verschiedene Arten von Automobildaten in Bezug auf autonomes Fahren, Infrastruktur, Infotainment, vernetzte Fahrzeuge sowie Fahrzeugzustand und -wartung. Das ultimative Ziel besteht jedoch nicht nur darin, riesige Rohdaten zu sammeln; Vielmehr geht es darum, daraus einen Mehrwert zu ziehen. Eine der Fragen, die sich OEMs stellen müssen, ist, wie man Technologie einsetzen kann, um Informationen zu extrahieren, die für das zukünftige Automobildesign wirklich nützlich sind.

„OEMs versuchen, die verschiedenen Funktionen ihrer Fahrzeuge zu testen und zu validieren“, sagte David Fritz, Vizepräsident für virtuelle und hybride Systeme bei Siemens EDA. „Dabei kann es sich um Millionen Terabyte an Daten handeln. Manchmal ist ein großer Teil der Daten redundant und nutzlos. Der wahre Wert der Daten liegt, sobald sie destilliert sind, darin, dass sie in einer Form vorliegen, in der Menschen die Bedeutung der Daten nachvollziehen können, und dass sie auch in die Systeme übertragen werden können, während diese entwickelt und getestet werden und noch vor den Fahrzeugen sind sogar am Boden. Wir wissen seit geraumer Zeit, dass viele Länder und Aufsichtsbehörden auf der ganzen Welt eine sogenannte Unfalldatenbank sammeln. Bei einem Unfall ist die Polizei vor Ort und sammelt relevante Daten. „Hier war eine Kreuzung, dort ein Stoppschild.“ Und dieses Auto fuhr ungefähr so ​​viele Meilen pro Stunde in diese Richtung. Die Wetterbedingungen sind folgende. Das Auto fuhr bei Gelb über die Kreuzung und verursachte einen Unfall usw. Dies ist ein Unfallszenario. Es stehen Technologien zur Verfügung, um diese Szenarien in eine Standardform namens „Open Scenario“ umzuwandeln. Basierend auf den Informationen kann ein neuer Datensatz generiert werden, um zu bestimmen, was die Sensoren in diesen Unfallsituationen sehen würden, und ihn dann sowohl durch eine virtuelle Version des Fahrzeugs und der Umgebung als auch in der Zukunft zu übertragen und diese Szenarien durchzusetzen die Sensoren in diesem physischen Fahrzeug selbst. Dabei handelt es sich in Wirklichkeit um die Destillation dieser Daten in eine Form, mit der sich ein Mensch befassen kann. Andernfalls könnten Sie Milliarden Terabyte an Rohdaten sammeln und versuchen, diese in diese Systeme zu übertragen, und es würde Ihnen tatsächlich nicht mehr helfen, als wenn jemand in einem Auto säße und diese über Milliarden von Kilometern schleppte.“

Aber diese Daten können auch sehr nützlich sein. „Wenn ein OEM beispielsweise in Deutschland eine Sicherheitszertifizierung erhalten möchte, kann der OEM eine Reihe von Szenariodaten zur Navigation des Fahrzeugs bereitstellen“, sagte Fritz. „Ein OEM kann der deutschen Behörde eine Reihe von Daten mit einer Reihe von Szenarien zur Verfügung stellen, um zu beweisen, dass das Fahrzeug unter verschiedenen Bedingungen sicher navigieren wird. Durch den Vergleich mit den Daten in der Unfalldatenbank kann die Bundesregierung sagen, dass man zertifiziert ist, solange man 95 % der Unfälle in dieser Datenbank vermeidet. Dies ist aus der Perspektive menschlicher Fahrer, Versicherungen, Ingenieurwesen und visueller Simulation umsetzbar. Die Daten belegen, dass sich das Fahrzeug wie erwartet verhält. Die Alternative besteht darin, herumzufahren, wie es bei autonomen Fahrzeugen der Fall ist, und zu versuchen, zu rechtfertigen, dass der Unfall nicht durch das Fahrzeug verursacht wurde, während man mit der Klage konfrontiert wird. Es scheint keinen Sinn zu ergeben, aber genau das passiert heute.“

Weiterführende Literatur
Eindämmung von Cybersicherheitsangriffen im Automobilbereich
Eine wachsende Zahl von Standards und Vorschriften im Automobil-Ökosystem verspricht, durch die Abwehr von Cyberangriffen Entwicklungskosten einzusparen.
Softwaredefinierte Fahrzeuge bereit zum Fahren
Ein neuer Ansatz könnte große Auswirkungen auf Kosten, Sicherheit und Markteinführungszeit haben.

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• Quelle: https://semiengineering.com/increased-automotive-data-use-raises-privacy-security-concerns/