Lượng dữ liệu được thu thập, xử lý và lưu trữ trên ô tô đang bùng nổ và giá trị của dữ liệu đó cũng vậy. Điều đó đặt ra những câu hỏi vẫn chưa được trả lời đầy đủ về cách dữ liệu đó sẽ được sử dụng, bởi ai và nó sẽ được bảo mật như thế nào.

Các nhà sản xuất ô tô đang cạnh tranh dựa trên các phiên bản mới nhất của công nghệ tiên tiến như ADAS, 5G và V2X, nhưng ECU, phương tiện được xác định bằng phần mềm và giám sát trong cabin cũng yêu cầu ngày càng nhiều dữ liệu hơn và họ đang sử dụng dữ liệu đó cho các mục đích mở rộng ra ngoài việc đưa xe từ điểm A đến điểm B một cách an toàn. Hiện họ đang cạnh tranh để cung cấp thêm các dịch vụ dựa trên đăng ký theo sở thích của khách hàng, vì nhiều đơn vị khác nhau, bao gồm cả các công ty bảo hiểm, sẵn sàng trả tiền để có thông tin về thói quen của người lái xe.

Việc thu thập dữ liệu này có thể giúp các OEM hiểu rõ hơn và có khả năng tạo thêm doanh thu. Tuy nhiên, việc thu thập nó làm tăng mối lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật về việc ai sẽ sở hữu lượng dữ liệu khổng lồ này cũng như cách quản lý và sử dụng dữ liệu đó. Và khi việc sử dụng dữ liệu ô tô tăng lên, nó sẽ tác động như thế nào đến thiết kế ô tô trong tương lai?

Hình 1: Các phương tiện được kết nối dựa vào phần mềm để liên lạc giữa phương tiện và đám mây. Nguồn: McKinsey & Co.

Sven Kopacz, giám đốc bộ phận xe tự lái tại cho biết: “Phần lớn dữ liệu được tạo ra trong xe sẽ có giá trị to lớn đối với các OEM và đối tác của họ trong việc phân tích hành vi của người lái và hiệu suất của xe cũng như để phát triển các tính năng mới hoặc nâng cao”. Công nghệ Keysight. “Mặt khác, quyền riêng tư trong việc sử dụng dữ liệu có thể được coi là rủi ro đối với một số người. Nhưng giá trị thực – như đã được Tesla và những người khác triển khai và sử dụng – là phản hồi liên tục để cải thiện các thuật toán ADAS đó, kích hoạt mô hình phát triển phần mềm CI/CD DevOps và cho phép tải xuống nhanh chóng các bản cập nhật. Chỉ có thời gian mới biết được liệu cơ quan thực thi pháp luật và tòa án có yêu cầu dữ liệu này hay không và các nhà lập pháp sẽ phản hồi như thế nào.”

Các loại dữ liệu được tạo
Theo Precedence Research, quy mô thị trường dữ liệu ô tô toàn cầu sẽ tăng từ 2.19 tỷ USD vào năm 2022 lên 14.29 tỷ USD vào năm 2032, với nhiều loại dữ liệu được thu thập, bao gồm:

• Lái xe tự động: Dữ liệu ở tất cả các cấp độ, từ L1 đến L5, bao gồm cả dữ liệu được thu thập từ nhiều cảm biến được lắp đặt trên xe.
• Cơ sở hạ tầng: Giám sát từ xa, cập nhật OTA và dữ liệu được sử dụng để điều khiển từ xa bởi các trung tâm điều khiển, V2X và các mẫu lưu lượng.
• Thông tin giải trí: Thông tin về cách khách hàng đang sử dụng các ứng dụng, chẳng hạn như điều khiển bằng giọng nói, cử chỉ, bản đồ và đỗ xe.
• Thông tin được kết nối: Thông tin về thanh toán cho ứng dụng đỗ xe của bên thứ ba, thông tin tai nạn, dữ liệu từ camera trên bảng điều khiển, thiết bị cầm tay, ứng dụng di động và giám sát hành vi của người lái xe.
• Tình trạng xe: Hồ sơ sửa chữa và bảo trì, bảo lãnh bảo hiểm, tiêu thụ nhiên liệu, viễn thông.

Thông tin này có thể hữu ích cho việc thiết kế ô tô trong tương lai, bảo trì dự đoán và cải tiến an toàn, đồng thời các công ty bảo hiểm dự kiến ​​​​sẽ có thể giảm chi phí bảo lãnh phát hành với thông tin toàn diện hơn về các vụ tai nạn. Dựa trên thông tin được thu thập, các OEM sẽ có thể thiết kế những chiếc xe đáng tin cậy hơn và an toàn hơn, đồng thời luôn bám sát mong muốn của khách hàng. Ví dụ: các thử nghiệm có thể được tiến hành để đánh giá nhu cầu của khách hàng đối với các dịch vụ dựa trên đăng ký như đỗ xe tự động cũng như các lệnh và nhập lệnh bằng giọng nói phức tạp hơn.

Lorin Kennedy, giám đốc quản lý sản phẩm nhân viên cấp cao về phân tích tại chỗ SLM tại cho biết: “Dữ liệu chẩn đoán cho dịch vụ và sửa chữa đã là cốt lõi của phân tích dữ liệu ô tô trong nhiều thập kỷ”. Synopsys. “Với sự ra đời của các phương tiện được kết nối và phân tích máy học (ML) tiên tiến, cho phép xử lý thường xuyên một lượng lớn dữ liệu hơn, dữ liệu này đã tăng giá trị theo cấp số nhân. Khi ổ dữ liệu có những cải tiến như trải nghiệm giống như thiết bị di động và khả năng hỗ trợ trình điều khiển nâng cao, các OEM ngày càng cần hiểu rõ hơn về độ tin cậy và độ tin cậy của hệ thống bán dẫn hỗ trợ các tính năng mới này. Việc thu thập dữ liệu giám sát và cảm biến từ các linh kiện điện tử và chất bán dẫn sẽ là yêu cầu dữ liệu chẩn đoán ngày càng tăng trên tất cả các loại công nghệ ô tô như ADAS, IVI, ECU, v.v. để đảm bảo chất lượng và độ tin cậy trên các nút tiên tiến hơn này.”

Những cập nhật dự kiến ISO 26262 các quy định liên quan đến việc áp dụng bảo trì dự đoán cho phần cứng, xác định các lỗi xuống cấp không liên tục do lão hóa silicon và các điều kiện quá căng thẳng tại hiện trường cũng là những lĩnh vực cần được giải quyết. Chúng có thể bao gồm các công nghệ quản lý vòng đời silicon (SLM), có thể cung cấp kiến ​​thức toàn diện hơn về sức khỏe và thời gian sử dụng hữu ích còn lại của silicon khi nó già đi.

Kennedy cho biết: “Kiến thức đó sẽ cho phép cập nhật dịch vụ và phát hành OTA trong tương lai nhằm tận dụng sức mạnh tính toán bán dẫn bổ sung”. “Hiệu suất tổng thể của đội tàu sẽ được hưởng lợi, đồng thời quy trình thiết kế hệ thống và chất bán dẫn cũng sẽ được hưởng lợi vì những hiểu biết mới giúp đạt được hiệu quả cao hơn. Sự hợp tác của OEM, Tier One và nhà cung cấp chất bán dẫn về những gì dữ liệu mang lại – từ silicon đến hiệu suất hệ thống phần mềm – sẽ cho phép các phương tiện đáp ứng các thông số thiết kế an toàn chức năng ngày càng trở nên quan trọng trong các thiết bị điện tử tiên tiến.”

Tuy nhiên, đối với dữ liệu được tạo ra trên xe, các OEM sẽ cần ưu tiên dữ liệu nào có thể mang lại giá trị cho người lái xe ngay lập tức và dữ liệu nào sẽ được gửi lên đám mây thông qua kết nối 5G.

Kopacz của Keysight cho biết: “Sự cân bằng giữa quá trình xử lý trên bo mạch để giảm khối lượng dữ liệu và chi phí mạng truyền dữ liệu có thể sẽ quyết định mức độ ưu tiên”. “Ví dụ: dữ liệu cảm biến camera, lidar và radar cho các ứng dụng ADAS có thể có giá trị để đào tạo các thuật toán ADAS, nhưng khối lượng dữ liệu thô sẽ rất tốn kém để truyền và lưu trữ. Tương tự, dữ liệu về sự chú ý của người lái xe có thể có giá trị cao trong thiết kế giao diện người dùng và tốt nhất nên được thu thập ở dạng siêu dữ liệu. Dữ liệu V2X có khối lượng dữ liệu tương đối thấp hơn và cuối cùng sẽ là nguồn dữ liệu chính cho ADAS, cung cấp khả năng hiển thị không theo đường thẳng trong xe của các phương tiện khác, cơ sở hạ tầng đường bộ và tình trạng đường xá. Việc chia sẻ điều này qua các liên kết V2N có thể cho phép các ứng dụng an toàn hiệu quả, nhưng dữ liệu cảm biến bước đi ngẫu nhiên theo góc (ARW) cần được xem xét cẩn thận hơn do tính chất phức tạp của nó. Nội dung thông tin giải trí truyền trực tiếp vào xe cũng có thể là một nguồn doanh thu có giá trị cho các OEM cũng như các nhà cung cấp nội dung cũng như các nhà khai thác mạng làm việc cùng nhau.”

Tác động đến an ninh mạng ô tô
Khi các phương tiện trở nên tự chủ và kết nối hơn, việc sử dụng dữ liệu sẽ tăng lên và giá trị của dữ liệu đó cũng vậy. Điều này làm tăng mối lo ngại về an ninh mạng và quyền riêng tư dữ liệu. Tin tặc muốn đánh cắp dữ liệu cá nhân do phương tiện thu thập và có thể sử dụng ransomware cũng như các cuộc tấn công khác để làm điều đó. Ý tưởng chiếm quyền kiểm soát phương tiện - hoặc tệ hơn là đánh cắp chúng - cũng thu hút tin tặc. Các kỹ thuật được sử dụng bao gồm hack các ứng dụng trên xe và kết nối không dây trên xe (chẩn đoán, tấn công bằng chìa khóa thông minh và gây nhiễu không cần chìa khóa). Bảo vệ quyền truy cập dữ liệu, phương tiện và cơ sở hạ tầng khỏi các cuộc tấn công ngày càng quan trọng và đầy thách thức.

Rủi ro an ninh mạng gia tăng với các phương tiện được xác định bằng phần mềm. Đặc biệt trí nhớ sẽ cần được bảo vệ.

Ilia Stolov, giám đốc trung tâm giải pháp bộ nhớ an toàn tại cho biết: “Việc tích hợp công nghệ tiên tiến vào xe điện đặt ra những thách thức an ninh mạng đáng kể, đòi hỏi sự chú ý ngay lập tức và các giải pháp phức tạp”. winbond. “Trọng tâm của các pháo đài kỹ thuật số trong các nền tảng điện tử hiện đại là những ký ức flash bất biến, chứa những tài sản vô giá như mã, dữ liệu riêng tư và thông tin xác thực của công ty. Thật không may, sự phổ biến của chúng đã khiến chúng trở thành mục tiêu hấp dẫn cho các tin tặc tìm cách truy cập trái phép vào thông tin nhạy cảm.”

Stolov lưu ý rằng Winbond đã tích cực làm việc để bảo vệ bộ nhớ flash khỏi bị hack.

Ngoài ra, còn có những cân nhắc quan trọng trong việc đảm bảo thiết kế bộ nhớ, chẳng hạn như:

• DICE gốc của niềm tin: Nên sử dụng Công cụ Thành phần Nhận dạng Thiết bị (DICE) để tạo gốc tin cậy flash an toàn để bảo mật phần cứng. Danh tính an toàn này tạo cơ sở cho việc xây dựng niềm tin vào phần cứng. Do đó, các biện pháp bảo mật khác có thể dựa vào tính xác thực và tính toàn vẹn của mã khởi động, bảo vệ khỏi các cuộc tấn công phần sụn và phần mềm. Quá trình khởi động ban đầu và quá trình thực thi phần mềm tiếp theo đều dựa trên các phép đo đáng tin cậy và đã được xác minh, giúp ngăn chặn việc tiêm mã độc vào hệ thống.
• Bảo vệ mã và dữ liệu: Bảo vệ mã và dữ liệu là rất quan trọng để duy trì tính toàn vẹn trên toàn hệ thống. Việc sửa đổi trái phép mã hoặc dữ liệu có thể dẫn đến trục trặc, mất ổn định hệ thống hoặc đưa mã độc vào, làm ảnh hưởng đến chức năng dự định của phần cứng hoặc khai thác các lỗ hổng hệ thống.
• Các giao thức xác thực: Xác thực là thành phần cơ bản và quan trọng của an ninh mạng, đóng vai trò là biện pháp phòng thủ tuyến đầu chống lại truy cập trái phép và các vi phạm an ninh tiềm ẩn. Việc sử dụng các giao thức xác thực để hạn chế quyền truy cập vào các tác nhân được ủy quyền và các lớp phần mềm được phê duyệt chỉ sử dụng thông tin xác thực bằng mật mã là điều quan trọng.
• Bảo mật cập nhật phần mềm với tính năng bảo vệ khôi phục: Các bản cập nhật thường xuyên không chỉ dừng lại ở việc sửa lỗi, bao gồm cập nhật chương trình cơ sở từ xa qua mạng (OTA), bảo vệ chống lại các cuộc tấn công khôi phục và đảm bảo chỉ thực thi các bản cập nhật hợp pháp.
• Mật mã hậu lượng tử: Dự đoán kỷ nguyên điện toán hậu lượng tử sẽ bao gồm mật mã NIST 800-208 Leighton-Micali Signature (LMS) để bảo vệ xe điện trước các mối đe dọa tiềm tàng do máy tính lượng tử trong tương lai gây ra.
• Khả năng phục hồi của nền tảng: Tự động phát hiện các thay đổi mã trái phép cho phép khôi phục nhanh chóng về trạng thái an toàn, ngăn chặn hiệu quả các mối đe dọa mạng tiềm ẩn. Việc tuân thủ các khuyến nghị của NIST 800-193 về khả năng phục hồi của nền tảng sẽ đảm bảo cơ chế bảo vệ mạnh mẽ.
• Chuỗi cung ứng an toàn: Đảm bảo nguồn gốc và tính toàn vẹn của nội dung flash trong toàn bộ chuỗi cung ứng, các thiết bị flash an toàn này ngăn chặn việc giả mạo nội dung và cấu hình sai trong quá trình lắp ráp, vận chuyển và cấu hình nền tảng. Điều này lần lượt bảo vệ chống lại các kẻ thù trên mạng.

Xem xét việc chuyển đổi sang SDV và ô tô được kết nối, lỗ hổng dữ liệu càng trở nên nghiêm trọng hơn.

Kopacz của Keysight cho biết: “Tùy thuộc vào nơi lưu trữ dữ liệu, các biện pháp bảo vệ khác nhau sẽ được áp dụng”. “Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS), dịch vụ mật mã và quản lý khóa đang trở thành giải pháp tiêu chuẩn trên phương tiện. Đặc biệt là dữ liệu nhạy cảm về tính năng an toàn cần được bảo vệ và xác minh. Vì vậy, sự dư thừa trở nên phù hợp hơn. Với SDV, phần mềm của xe được cập nhật hoặc thay đổi liên tục trong suốt vòng đời của xe. Các mối đe dọa mạng ngày càng phát triển đặc biệt khó khăn. Theo đó, toàn bộ phần mềm của xe phải liên tục được kiểm tra các lỗ hổng bảo mật mới. Các OEM sẽ cần các giải pháp thử nghiệm toàn diện để giảm thiểu các mối đe dọa bảo mật. Điều này sẽ cần bao gồm việc kiểm tra an ninh mạng trên toàn bộ bề mặt tấn công, bao gồm tất cả các giao diện phương tiện – mạng liên lạc có dây trên phương tiện như CAN hoặc Ethernet ô tô hoặc kết nối không dây qua Wi-Fi, Bluetooth hoặc liên lạc di động. Các OEM cũng sẽ cần kiểm tra phần phụ trợ cung cấp các bản cập nhật phần mềm qua mạng (OTA). Những giải pháp như vậy có thể làm giảm nguy cơ thiệt hại hoặc đánh cắp dữ liệu của tội phạm mạng.”

Quản lý dữ liệu và mối quan tâm về quyền riêng tư
Một vấn đề khác cần giải quyết là lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập sẽ được quản lý và sử dụng như thế nào. Lý tưởng nhất là dữ liệu sẽ được phân tích để mang lại giá trị thương mại mà không gây lo ngại về quyền riêng tư. Ví dụ: dữ liệu nền tảng thông tin giải trí có thể tiết lộ loại nhạc nào phổ biến nhất, giúp ngành công nghiệp âm nhạc cải thiện chiến lược tiếp thị. Tuy nhiên, ai sẽ giám sát việc chuyển dữ liệu đó? Khách hàng sẽ được thông báo như thế nào về việc thu thập dữ liệu? Và liệu họ có cơ hội từ chối bán dữ liệu của mình không?

Cũng như máy bay, hộp đen của phương tiện được lắp đặt để ghi lại thông tin phân tích dữ liệu sau khi xảy ra tai nạn. Thông tin được ghi lại bao gồm tốc độ xe, tình huống phanh và kích hoạt túi khí, cùng những thông tin khác. Nếu một tai nạn xảy ra dẫn đến tử vong và dữ liệu từ ADAS và ECU phát hiện ra lỗ hổng trong thiết kế, dữ liệu đó có thể được sử dụng làm bằng chứng trước tòa chống lại các nhà sản xuất hoặc chuỗi cung ứng của họ không? Được trang bị thông tin này, ngành bảo hiểm có thể từ chối yêu cầu bồi thường. Liệu một hoặc nhiều nhà sản xuất ADAS/ECU có được yêu cầu bàn giao dữ liệu khi có lệnh của cơ quan chức năng không?

Guy Cortez lưu ý: “Các yêu cầu về chất lượng đối với các bộ phận điện tử phức tạp sẽ tiếp tục trở nên cứng nhắc và nghiêm ngặt hơn, chỉ cho phép một số bộ phận bị lỗi trên một tỷ (DPPB) do tác động của các bộ phận bị hỏng có thể gây ra đối với sự an toàn và hạnh phúc của cuộc sống con người”. , giám đốc quản lý sản phẩm nhân viên cấp cao về phân tích SLM tại Synopsys. “Phân tích dữ liệu SLM sẽ tiếp tục đóng một vai trò quan trọng đối với tình trạng, khả năng bảo trì và tính bền vững của các thiết bị này trong suốt vòng đời của chúng trong xe. Thông qua sức mạnh của phân tích, bạn có thể thực hiện phân tích nguyên nhân cốt lõi thích hợp của bất kỳ thiết bị bị lỗi nào (ví dụ: ủy quyền trả lại hàng hóa hoặc RMA). Hơn nữa, bạn cũng sẽ có thể tìm thấy các thiết bị 'tương tự' mà cuối cùng có thể biểu hiện hành vi lỗi tương tự theo thời gian. Do đó, được trao quyền, bạn có thể chủ động thu hồi các thiết bị tương tự này trước khi chúng bị hỏng trong quá trình vận hành tại hiện trường. Sau khi phân tích sâu hơn, (các) thiết bị được đề cập có thể yêu cầu nhà phát triển thiết bị quay lại thiết kế để khắc phục mọi sự cố đã xác định. Với giải pháp SLM phù hợp được triển khai trong toàn bộ hệ sinh thái ô tô, bạn có thể đạt được mức độ dự đoán cao hơn, nhờ đó chất lượng và độ an toàn cao hơn cho nhà sản xuất ô tô và người tiêu dùng.”

tác động OEM
Trong khi những chiếc ô tô hiện đại được mô tả như những chiếc máy tính trên bánh xe, thì giờ đây chúng lại giống những chiếc điện thoại di động trên bánh xe hơn. Các OEM đang thiết kế những chiếc xe không hề tiết kiệm các tính năng. Hệ thống lái xe bán tự động, hệ thống thông tin giải trí điều khiển bằng giọng nói và giám sát nhiều chức năng, bao gồm cả hành vi của người lái xe, đang mang lại một lượng lớn dữ liệu. Trong khi dữ liệu đó có thể được sử dụng để cải thiện các thiết kế trong tương lai. Các phương pháp tiếp cận bảo mật và quyền riêng tư của OEM khác nhau, trong đó một số cung cấp khả năng bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật mạnh mẽ hơn các phương pháp khác.

Theo công ty, Mercedes-Benz đang chú ý đến bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu, đồng thời tuân thủ UN ECE R155 / R156, một tiêu chuẩn châu Âu về an ninh mạng và hệ thống quản lý cập nhật phần mềm. Dữ liệu nào được xử lý liên quan đến các dịch vụ xe kỹ thuật số sẽ tùy thuộc vào dịch vụ mà khách hàng lựa chọn. Chỉ những dữ liệu cần thiết cho dịch vụ tương ứng mới được xử lý. Ngoài ra, các điều khoản sử dụng và thông tin về quyền riêng tư của ứng dụng “Mercedes me connect” giúp khách hàng thấy rõ dữ liệu nào là cần thiết và cách xử lý dữ liệu đó. Khách hàng có thể xác định dịch vụ nào họ muốn sử dụng.

Huyndai cho biết họ sẽ tập trung vào người dùng, ưu tiên an toàn, bảo mật thông tin và quyền riêng tư dữ liệu với các kiến ​​trúc phần mềm có khả năng chịu lỗi để tăng cường an ninh mạng. Trung tâm phần mềm toàn cầu của Tập đoàn Hyundai Motor, 42dot, hiện đang phát triển các giải pháp bảo mật phần cứng/phần mềm tích hợp nhằm phát hiện và ngăn chặn hành vi giả mạo dữ liệu, hack và các mối đe dọa mạng bên ngoài, cũng như giao tiếp bất thường bằng cách sử dụng dữ liệu lớn và thuật toán AI.

Và theo Tập đoàn BMW, công ty quản lý một đội xe được kết nối với hơn 20 triệu xe trên toàn cầu. Hơn 6 triệu xe được cập nhật thường xuyên qua mạng. Cùng với các dịch vụ khác, hơn 110 terabyte lưu lượng dữ liệu mỗi ngày được xử lý giữa các phương tiện được kết nối và chương trình phụ trợ đám mây. Tất cả các giao diện xe BMW đều cho phép người tiêu dùng chọn tham gia hoặc không tham gia nhiều loại thu thập và xử lý dữ liệu khác nhau có thể xảy ra trên xe của họ. Nếu muốn, khách hàng BMW có thể chọn không tham gia tất cả việc thu thập dữ liệu tùy chọn liên quan đến xe của họ bất kỳ lúc nào bằng cách truy cập màn hình BMW iDrive trên xe của họ. Ngoài ra, để ngừng hoàn toàn việc chuyển bất kỳ dữ liệu nào từ xe BMW sang các dịch vụ của BMW, khách hàng có thể liên hệ với công ty để yêu cầu vô hiệu hóa SIM tích hợp trên xe của họ.

Không phải tất cả các OEM đều có cùng triết lý về quyền riêng tư. Theo một nghiên cứu trên 25 thương hiệu do Mozilla Foundation, một tổ chức phi lợi nhuận thực hiện, 56% sẽ chia sẻ dữ liệu với cơ quan thực thi pháp luật để đáp lại yêu cầu không chính thức, 84% chia sẻ hoặc bán dữ liệu cá nhân và 100% nhận được “quyền riêng tư không được bao gồm” của tổ chức. " nhãn cảnh báo.

Quan trọng hơn, khách hàng có được giáo dục hoặc thông báo về vấn đề quyền riêng tư không?

Hình 2: Sau khi dữ liệu được thu thập từ một phương tiện, dữ liệu có thể đi đến nhiều điểm đến mà khách hàng không hề hay biết. Nguồn: Mozilla, *Không bao gồm quyền riêng tư.

Ứng dụng dữ liệu vào thiết kế ô tô trong tương lai
Các OEM thu thập nhiều loại dữ liệu ô tô khác nhau liên quan đến lái xe tự động, cơ sở hạ tầng, thông tin giải trí, phương tiện được kết nối cũng như tình trạng và bảo trì phương tiện. Tuy nhiên, mục tiêu cuối cùng không chỉ là tổng hợp dữ liệu thô khổng lồ; đúng hơn, đó là trích xuất giá trị từ nó. Một trong những câu hỏi mà các OEM cần đặt ra là làm thế nào để áp dụng công nghệ để trích xuất thông tin thực sự hữu ích trong thiết kế ô tô trong tương lai.

David Fritz, phó chủ tịch hệ thống ảo và hybrid tại cho biết: “Các OEM đang cố gắng kiểm tra và xác nhận các chức năng khác nhau trên xe của họ”. Điện thoại Siemens. “Điều này có thể liên quan đến hàng triệu terabyte dữ liệu. Đôi khi, một phần lớn dữ liệu là dư thừa và vô dụng. Giá trị thực của dữ liệu, sau khi được chắt lọc, sẽ ở dạng mà con người có thể liên hệ với ý nghĩa của dữ liệu và nó cũng có thể được đưa vào hệ thống trong khi chúng đang được phát triển và thử nghiệm cũng như trước khi xuất hiện các phương tiện giao thông. thậm chí còn ở trên mặt đất. Chúng ta đã biết từ lâu rằng nhiều quốc gia và cơ quan quản lý trên thế giới đang thu thập cái mà họ gọi là cơ sở dữ liệu tai nạn. Khi xảy ra tai nạn, cảnh sát có mặt tại hiện trường để thu thập dữ liệu liên quan. 'Ở đây có một ngã tư, có biển báo dừng ở đó. Và chiếc xe này đang di chuyển theo hướng này với tốc độ khoảng chừng này dặm một giờ. Điều kiện thời tiết là thế này. Xe đi vào giao lộ vượt đèn vàng và gây tai nạn…” Đây là một tình huống tai nạn. Các công nghệ sẵn có để xử lý các kịch bản đó và đưa chúng vào một dạng tiêu chuẩn gọi là Kịch bản mở. Dựa trên thông tin, một bộ dữ liệu mới có thể được tạo ra để xác định những gì cảm biến sẽ nhìn thấy trong các tình huống tai nạn đó, sau đó đẩy nó qua cả phiên bản ảo của phương tiện và môi trường cũng như trong tương lai, đồng thời đẩy các tình huống đó đi qua các cảm biến trong chính phương tiện vật lý này. Đây thực sự là quá trình chắt lọc dữ liệu đó thành một dạng mà con người có thể suy nghĩ được. Nếu không, bạn có thể thu thập hàng tỷ terabyte dữ liệu thô và cố gắng đẩy dữ liệu đó vào các hệ thống này, và điều đó thực sự sẽ không giúp ích gì cho bạn hơn là nếu ai đó ngồi trong ô tô và kéo chúng đi hàng tỷ dặm.”

Nhưng dữ liệu đó cũng có thể rất hữu ích. Fritz cho biết: “Nếu một OEM muốn đạt được chứng nhận an toàn, chẳng hạn như ở Đức, thì OEM có thể cung cấp một bộ dữ liệu về các tình huống về cách chiếc xe sẽ di chuyển”. “Một OEM có thể cung cấp một bộ dữ liệu cho chính quyền Đức, với một bộ các tình huống để chứng minh chiếc xe sẽ di chuyển an toàn trong nhiều điều kiện khác nhau. Bằng cách so sánh điều đó với dữ liệu trong cơ sở dữ liệu tai nạn, chính phủ Đức có thể nói rằng miễn là bạn tránh được 95% số vụ tai nạn trong cơ sở dữ liệu đó thì bạn đã được chứng nhận. Điều đó có thể thực hiện được từ góc độ của người lái xe, bảo hiểm, kỹ thuật và mô phỏng trực quan. Dữ liệu chứng minh chiếc xe sẽ hoạt động như mong đợi. Giải pháp thay thế là lái xe vòng quanh, như trong trường hợp xe tự lái, và cố gắng biện minh cho vụ tai nạn không phải do xe gây ra, trong khi đối mặt với vụ kiện. Có vẻ như điều đó không có ý nghĩa gì, nhưng đó chính là điều đang xảy ra ngày nay.”

Đọc liên quan
Kiềm chế các cuộc tấn công an ninh mạng ô tô
Ngày càng có nhiều tiêu chuẩn và quy định trong hệ sinh thái ô tô hứa hẹn sẽ tiết kiệm chi phí phát triển bằng cách chống lại các cuộc tấn công mạng.
Xe được xác định bằng phần mềm sẵn sàng lăn bánh
Cách tiếp cận mới có thể có tác động lớn đến chi phí, an toàn, bảo mật và thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://semiengineering.com/increased-automotive-data-use-raises-privacy-security-concerns/