圖源：攝圖網

8月21日，根據美國緬因州總檢察長辦公室在上周五發布的通知，特斯拉公司在今年5月份發生的數據泄露事件影響了逾7.5萬人，其中包括與員工相關的記錄，這起事件源自“內部員工的不當行為”。

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據報道，今年5月，特斯拉舉報人向德國《商報》泄露了100GB數據，其中包含數千份客戶投訴。緬因州總檢察長辦公室的通知顯示，共有75,735人受到此次數據泄露事件的影響，其中包括緬因州的9名居民。這些人似乎是特斯拉的現任或前任雇員。

這次事件引發了人們對特斯拉全自動駕駛(FSD)功能安全性的嚴重擔憂。FSD是特斯拉多年研發的完全自動駕駛解決方案。前不久，特斯拉宣布將推動自動駕駛解決方案FSD在中國市場落地，初期計劃組建一個20人左右的本地運營團隊。與此同時，特斯拉還嘗試成立一個數據標注團隊，規模約上百人。這同樣是為訓練FSD的算法作準備。

自動駕駛數據的重要性

從自動駕駛數據的產生流程來看，首先，自動駕駛系統主要依賴感知、決策和執行三大模塊來實現，每個模塊在工作過程中會產生一系列數據，即為自動駕駛數據。自動駕駛數據既由各模塊的運行而產生，同時前一環節的數據也直接影響后一環節運行的準確性：

基于自動駕駛數據產生的流程和種類，使得自動駕駛數據具備多樣性、規模性、流動性等特點;同時，對于數據安全，自動駕駛數據則具備機密性、完整性和可用性。

自動駕駛的數據量大且種類多

與傳統燃油車不同，自動駕駛的數據量大且種類多，如果自動駕駛相關數據遭到竊取或篡改，會直接造成財產或生命損失，相比傳統數據破壞危害更大。

我國保障自動駕駛數據安全的法律法規

2021年全國兩會期間，全國人大代表、上汽集團黨委書記、董事長陳虹引用相關研究機構的數據表明，一輛自動駕駛測試車輛每天產生的數據量最高可達10TB，因此，著力構建智能網聯汽車數據安全體系，推進數據安全和個人隱私保護相關法律法規的研究制定，對于智能汽車產業發展來說十分的關鍵。

業內人士表示自動駕駛數據安全是一個復雜的問題，需要綜合考慮技術、法律、道德和隱私等方面的因素。一方面，自動駕駛系統需要具備強大的防護能力，以防止黑客攻擊和數據泄露。另一方面，需要建立相關法律法規和標準，保護用戶的隱私和數據安全，并確保數據在收集、存儲和傳輸過程中得到適當的保護。

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