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        無人駕駛汽車每秒可產生 100 GB 的數據,如何保護?
        發布時間:2021-09-22 08:46:18   閱讀次數:

        無人駕駛汽車每秒可產生 100 GB 的數據,如何保護?(圖1)

        全自動駕駛汽車可能永遠不會出現太多問題,但它們提出的許多隱私問題在今天與在任何高科技無人駕駛相比,一樣突出。


        假設新科學家最近的一篇文章是錯誤的,無人駕駛汽車不會很快“走上噴氣背包的道路” ,但至少在此之前,全自動無人駕駛汽車似乎很可能不會成為發達國家的日?,F實2030 年。這與 2020 年人類駕駛將成為過去的預測背道而馳,這在很大程度上可以歸因于人工智能的發展跟不上許多技術傳播者在上個年代。


        但這并不是說,朝著這個可能無法實現的目標邁出了重要的一步。例如,自去年 10 月以來,谷歌的姊妹公司 Waymo 一直在亞利桑那州鳳凰城的某些地區運營商業無人駕駛出租車或機器人出租車服務。


        與此同時,眾多汽車制造商,尤其是特斯拉,已經推出了多種先進的駕駛輔助系統。這些系統雖然離提供全自動駕駛還有很長的路要走,但仍然被一些人吹捧,其中最著名的是特斯拉的“技術專家”和首席執行官埃隆·馬斯克,預示著這種技術將進入流行領域。


        實際應用

        當然,遠離大眾媒體的關注,無人駕駛汽車正日益成為倉庫、港口和工業設施等領域的常態。例如,德國的巴斯夫正在使用 32 輪自動導引車 (AGV)在其城市規模的路德維希港周圍以 30 公里/小時的速度運輸高達 73,000 升的化學品。


        此外,雖然無人駕駛無人機在地球另一端殺死人的想法現在已經成為戰爭的現實,但航運業中有許多人牢牢地瞄準了一個基本上沒有水手的航運業。


        如果這似乎難以理解,請記住,在日本這個已經大力致力于機器人化的國家,已經有行業主導的計劃,到2040 年使該國 50% 的國內機隊無人值守。順便說一下,懷有這種野心的遠不止日本一個。

        無人駕駛汽車每秒可產生 100 GB 的數據,如何保護?(圖2)


        更重要的是,雖然持續發動機維護的需要可能會在未來一段時間內阻礙深海商業航運領域的完全自主,但許多無人水面艦艇 (USV) 已經在執行越來越廣泛的現實生活任務,從科學研究到港口安全。


        事實上,在 7 月底,總部位于美國的人工智能公司 Buffalo Automation 和替代運輸運營商 Future Mobility Network 在荷蘭推出了他們所說的“歐洲第一個全自動機器人出租車服務”。該系統并沒有像 Waymo 選擇的那樣在路上行駛,而是在南荷蘭省 Teylingen 市提供太陽能河輪渡輪服務,通過拼車應用程序歡呼,“為整個歐盟的城市打開了大門采用這種開創性的替代交通方式?!?/p>


        海量數據

        但無論是陸路、海路還是空中,4 級(高度自動化)和 5 級(全自動化)車輛在超越科幻小說之前仍有許多技術障礙需要克服,尤其是在它們的數據量方面將不得不收集、傳輸和處理。戴爾負責非結構化數據解決方案的首席技術官查爾斯·塞維爾 (Charles Sevior )在 8 月份告訴《判決》(Verdict) ,對此給出了一個數字,就自動駕駛汽車而言,僅測試車輛每天通常會產生 20 到 40 TB 的數據。然而,在野外,真實數字很可能要高得多。


        例如,美光科技嵌入式業務部汽車系統架構和產品規劃高級總監 Robert Bielby 在去年 2 月估計,雖然美國的自動駕駛汽車平均每天可能產生 1 到 15 TB 的數據,但基于道路的機器人出租車的日容量很可能躍升至 450 TB。


        與此同時,美國律師事務所 Baum Hedlund 在 2019 年斷言,無人駕駛汽車最終每秒可產生約 100 GB 的數據。


        如果正確并且車輛要 24 小時不間斷運行,那么每天的計算量將達到 8,437.5 TB。目前,要說這些數字中哪些更可能準確還為時過早。


        盡管如此,可以公平地說,如果 4 級和 5 級車輛成為日?,F實,它們顯然會產生大量數據。雖然消費者可能不必太擔心科技巨頭打算如何實際存儲和處理所有這些數字花絮,但他們或許應該想知道所有這些和零頭都在說什么。


        到 2030 年 95% 的汽車實現車聯網?

        2017 年 6 月,美國聯邦貿易委員會 (FTC) 和國家公路交通安全管理局 (NHTSA) 舉辦了一個研討會,討論與聯網汽車相關的問題。


        PYMNTS.com 預計,到 2030 年,聯網汽車將占全球新車銷量的 95% 左右,而目前這一比例約為 50%。


        雖然研討會與會者指出,“許多公司在整個互聯的汽車生態系統將收集車輛數據”,FTC說,在隨后的報告,這在很大程度上將包括可能被相當良性用于聚合和非敏感數據尤其是管理/監控擁堵或車輛性能。

        無人駕駛汽車每秒可產生 100 GB 的數據,如何保護?(圖3)


        盡管如此,由聯網汽車生成的其他類型的數據將更加敏感且可識別個人身份,可能包括“用于身份驗證的指紋或虹膜圖案”或有關車輛的導航和其他信息,以及乘員的實時位置.


        “鑒于所有這些數據收集,消費者可能會擔心此類數據的次要、意外用途?!薄摪钯Q易委員會報告


        “例如,”它繼續說道,“有關使用車輛信息娛樂系統的車輛乘員的個人信息,例如有關他們的瀏覽習慣或應用程序使用情況的信息,可能會出售給第三方,第三方可能會使用這些信息將產品定位給消費者?!?盡管有些人可能會覺得這很有幫助,但“其他人可能會對基于(例如)跟蹤他們的應用程序使用情況的推薦感到擔憂?!?/p>


        問題是,與 4 級和 5 級車輛需要積累的數據量相比,聯網汽車收集的數據量相形見絀,例如通過一系列外部攝像頭和其他傳感器收集的數據,以提供計算機視覺并確定其周圍環境,其他道路使用者、潛在危險甚至潛在的偷車賊。當然,過往車輛可能使用雷達、激光雷達或熱成像系統可能造成的隱私風險到底有多大尚有爭議。然而,可以理解的是,車輛的攝像頭捕捉到了其他人寧愿他們沒有的東西的概念引起了許多擔憂,這是可以理解的。


        龐大的數據集

        但這些恐懼有道理嗎?好吧,當談到他公司的水上機器人出租車上的攝像頭識別公眾成員時,Buffalo Automation 的首席執行官 Thiru Vikram 不這么認為。


        “我們確實有一個龐大的數據集,我們可以收集和注釋,但這主要是為了查看框架中可能存在哪些類型的其他車輛,這些車輛可能會導致我們的導航系統出現問題,”他告訴CyberNews ?!拔覀儾]有積極嘗試進行面部識別,因此我們不知道可能在我們的數據中發現自己的人是誰?!?/p>


        接受面部識別軟件可以應用于此類數據的可能性,他還指出,如果需要,對圖像進行匿名處理同樣非常簡單?!拔覀兊娜斯ぶ悄芊浅I瞄L知道何時看到人臉,”他說?!八砸粋€簡單的解決方案是讓我們模糊圖像中個人的臉?!?/p>


        這非常讓人想起谷歌推出街景時遇到的隱私問題,這導致該公司模糊了它捕捉到的任何人臉。當然,應用這一點的技術障礙似乎相對較少,例如,奧地利的 Celantur 運營著一個基于云的平臺,它聲稱每天能夠匿名處理大約 200,000 張全景圖,每小時處理 90,000 個視頻幀。


        但面部識別可以說不是這里唯一的潛在問題,我國最近決定禁止特斯拉汽車進入軍事和其他敏感場所似乎證明了這一點。雖然此舉可能部分是出于政治和/或經濟動機,但彭博社今年 3 月的一份報告中引用的主要原因是擔心這些車輛的自動駕駛輔助系統使用的環繞攝像頭會給中國軍隊帶來不可接受的安全風險. 他們的想法是他們可以收集有關設施而不是面孔的信息。


        無論如何,當涉及到自動駕駛汽車時,隱私問題絕不僅限于外部事務。


        雖然 Thiru 報告說 Buffalo Automation 的機器人出租車收集的唯一乘客信息“是處理付款”,但“這一切都是通過第三方完成的”,其他自動駕駛汽車可能不會就此止步。


        除了監控車輛的狀態以及是否需要維護或維修之外,還可能會對乘員進行大量的攝像頭、麥克風和其他傳感器的培訓,以分析從他們的喜好和習慣到他們是如何坐著或躺著的?;蛘?,正如 Guidehouse Insights 的電動汽車首席研究分析師 Sam Abuelsamid在 2019 年所說的那樣:“[自動駕駛汽車] 的外部將布滿攝像頭、雷達、激光雷達和其他傳感器,客艙也是如此?!?/p>


        此外,正如波蘭科技公司 Summa Linguae指出的那樣,4 級和 5 級車輛還將嚴重依賴高級語音識別軟件來做出決策,不僅基于特定命令,而且還基于更微妙的推理,例如“哦,不!我把物品 X 留在家里了?!?因此,將此類車輛設計為可以收聽每一個口語,而不僅僅是乘客可能選擇在車載信息娛樂系統上選擇的應用程序范圍,這似乎并非不可想象。


        雖然有些人可能喜歡成為關注中心的想法,但其他看過 2001:太空漫游或閱讀奧威爾1984 年的人可能會發現這種持續的監視至少可以說有點令人不安。然而,對于美國國際律師事務所 Cooley 合伙人兼其網絡/數據/隱私業務副主席 David Navetta 而言,最大的隱私問題涉及基于位置的信息以及隨后確定人們在哪里、去過哪里的能力,他們正在拜訪誰以及他們何時何地不在家。


        他說,將這等同于有人跟蹤你的手機,這種情況并不是無人駕駛汽車獨有的,而是“特定于汽車的”,可能會導致嚴重的身體問題。Navetta 說:“如果有人離開他們的房子并且知道他們已經走了,那可能會使他們的房子暴露在外,”他補充說,一般來說,當公司或其他第三方通過任何方式知道一個人的位置時,他們可以跟蹤他們并為他們提供廣告。也許不出所料,“有些人可能會對這種類型的活動提出異議?!?/p>


        就是現在

        那么人們應該如何關注無人駕駛汽車帶來的各種隱私挑戰呢?“我認為消費者不應比現在的汽車更關心 4 級和 5 級車輛,因為 [這些汽車] 已經在收集、生成和共享大量數據,”Chelsey Colbert 說,未來隱私論壇的政策顧問,以及總部位于華盛頓特區的智囊團和倡導組織在移動性和位置數據方面的投資組合的負責人。


        不過,這當然不是說他們不應該擔心。相反,解決這些問題不應推遲到 Total Recall 的 Johnny Cabs 實際啟動并運行并且少數派報告被視為紀錄片的那一天?!拔覀儸F在應該考慮一下,”她說。


        話雖如此,科爾伯特認為,消費者面臨的巨大挑戰是“跟上汽車中的所有技術”,并及時了解正在共享哪些數據,以及與誰共享這些數據,然后將如何處理這些數據。為此,Navetta 似乎同意。


        他不僅要閱讀車輛隨附的隱私聲明及其越來越多的界面,還敦促人們嘗試了解相關技術?!霸絹碓蕉嗟墓菊谒麄兊漠a品和服務中構建功能,”他說?!耙虼?,如果人們擔心隱私,了解您正在使用的技術變得越來越重要?!?/p>


        與當前的手機和社交媒體相比較,Navetta 建議人們更深入地了解臨時用戶可能不太明顯的設置和選項。


        “如果你稍微探索一下,你實際上比你想象的擁有更多的控制權,”他說。然而,要做到這一點,個人首先需要找到這些選項和設置,同時還要學習如何運用它們。因此,對于希望保護隱私的人們來說,更大的圖景不僅僅是閱讀條款和條件,“而是了解技術的實際運作方式?!?/p>


        “作為消費者,我們真的需要改變我們的觀念,從汽車是我們購買的東西 [而且] 不會隨著時間的推移而真正改變,”科爾伯特說。此外,隨著越來越多的連接和自動化層被添加到車輛中,它們本質上變成了將硬件與不斷發展的軟件相結合的大型機器人?!艾F代汽車已經在進行無線軟件更新,”她說,并解釋說這不僅會影響數據流,還會“觸發新的隱私義務”。


        位置和使用

        當然,與隱私有關的許多問題將取決于相關車輛的運行地點,科爾伯特觀察到。例如,歐盟已經維持了相當嚴格的隱私和數據保護法,最顯著的是在通用數據保護條例 (GDPR) 的幌子下。


        與此同時,美國的情況大不相同,由于缺乏任何聯邦級別的 GDPR 等效物,而是由各個州來決定什么是可接受的,什么是不可接受的,從而導致各州之間存在很大差異。同樣,隱私影響也可能取決于任何 4 級和 5 級車輛的實際使用方式。


        注意到許多人喜歡駕駛并且無論技術如何發展都不想停止駕駛,Thiru 認為私人空間,例如校園等,特別適合部署自動駕駛汽車。這本身也可能會模糊一些關于誰或什么擁有任何生成的數據的界限。


        與此同時,科爾伯特和其他評論員以這些車輛的高成本為由,認為 4 級和 5 級車輛最有可能用作機器人出租車或執行自動卡車運輸和送貨服務,例如構成 Waymo 的 Via 項目重點的那些。


        這意味著普通消費者不會與車輛建立直接關系并能夠從經銷商那里了解隱私問題,而是很可能在類似于他們今天使用叫車應用程序的情況下遇到這些車輛。


        Colbert 建議,在這種情況下,消費者最好首先查看適用的機器人出租車服務提供商的隱私政策,并充分注意車輛內說明可能收集哪些數據的任何通知。


        當然,消費者不應理所當然地認為任何此類車輛都不會收集、處理和共享大量信息。相反,假設他們會這樣做可能會更好。事實上,這可能已經發生了,例如,如果叫車應用程序驅動程序,或者實際上是傳統的出租車司機,正在操作行車記錄儀或類似的記錄設備。


        您的數據有多安全?

        這種使用場景也可能對網絡安全產生影響。雖然聯網汽車已被證明是可以被黑客入侵的,但當涉及到 4 級和 5 級車輛時,最大的威脅實際上可能并不涉及黑帽黑客試圖像接管手機或筆記本電腦那樣接管個別車輛。


        相反,勒索軟件和其他能夠破壞整個車輛網絡同時破壞大量數據的攻擊,可能更令人擔憂。


        也就是說,與其他潛在目標相比,4 級或 5 級車輛,無論是個人擁有的還是作為車隊的一部分,是否對網絡犯罪分子更具吸引力,并且確實容易受到網絡犯罪的影響仍然沒有定論。


        畢竟,正如 Thiru 所指出的,自治行業通常遵循更廣泛的網絡安全行業的標準,將其安全需求外包給成熟的參與者,而不是開發自己的特定安全軟件。因此,該行業可能會使用其他定期處理敏感數據的行業所采用的通用基礎設施,例如銀行和零售業。


        “我喜歡開玩笑說,[自動駕駛汽車] 和你的銀行賬戶一樣安全,”蒂魯說,并斷言無人駕駛汽車沒有什么比其他數字化系統更具風險的了?!帮L險狀況并不是我們獨有的,”他說。


        隱私設計

        這很可能是這樣,從安全的角度來看,4 級或 5 級車輛在任何一天生成的數 TB 數據很可能被認為在很大程度上是安全的,不會受到未經授權的攻擊者的注意。


        然而,在這個看似無休止的窺探、監視和數據挖掘的后斯諾登世界中,至少在某些人的腦海中仍然存在一個問題,即那些有權訪問該數據的參與者可能會選擇用它做什么。


        此外,關于首先收集哪些數據以及從功能和/或安全角度來看是否絕對必要,也存在問號。


        事實上,正如 Colbert 所相信的那樣,對于制造商來說,現在或許是問自己他們的相機和其他傳感器實際需要收集多少信息以及這些信息中有多少實際需要可識別的理想時機?!霸谠O計階段就提出這些問題至關重要,”她說,并表示謹慎樂觀地認為行業將接受設計隱私原則并從一開始就建立適當的保護措施。


        更重要的是,如果發生這種情況,可以說受益的不僅僅是消費者。例如,由自動駕駛汽車教育合作伙伴 (PAVE) 委托進行的2020 年調查發現,美國公民對無人駕駛汽車存在相當大的不信任感,大約四分之三的受訪者認為此類技術“尚未準備好迎接黃金時段”。 ”


        誠然,該調查更多地關注安全感而不是隱私。然而,該行業為減輕公眾恐懼而可能采取的任何措施都只會有助于推進其事業。畢竟,誰愿意叫一輛出租車,然后它可能會竊取您的所有數據?


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