基于分级分类的数据采集和千亿级规模的车联网数据安全解决方案与实践-II.突破车联网数据安全的薄弱环节

针对上述数据安全薄弱环节，企业如何破局？派拉软件认为将用户管理、数据管理与AI应用三者联合可以很好应对上面车联网数据安全问题。

首先，结合用户身份治理体系，加强权限管控，让安全堡垒不从内部攻破；

其次，加强数据管理，将数据分类分级策略应用到车联数据采集管理活动中，实现车联数据全生命周期的可管可控；

最后，应用AI技术，加强用户管理与数据管理能力，提升业务流程操作和流转效率，增进风险管控能力，实现更多业务场景支撑。 

具体怎么做？

1、One-ID身份治理

对车联网数据与应用的使用者进行分析，使用者可能包含经销商、员工、客户以及合作伙伴等。基于实际分析结果，建立身份治理体系。这个体系的核心是用户的One-ID身份模型。

后续，所有用户访问车联网应用、获取使用底层数据，都需要通过统一身份认证管理平台。这样可以保证用户发生的所有数据操作都是可管理、可控制、可审计、可分析的。

2、基于分类分级的数据安全治理

其次，针对采集到的数据进行分类分级，可参照《数据安全法》以及相关数据管理条例；结合企业自身业务特点和业务经验，完成第一步的分类分级标准制定。

接下来，确定对应的数据管理策略，将数据进行打标签并输出，实现数据分类分级，并应用到对应管理策略与流程中；最终融入到企业运营中，形成常态化业务管控。 

3、应用AI加强安全治理

最后，加入AI能力，大大提升前面两个目标的实现能力，并降低业务成本。AI具备一系列能力，例如支持多源异构数据、自动发现数据联系、自动发现问题等，可增强企业对身份、数据的管理能力与使用价值。AI自我学习能力更是让AI及时获得新的特性与功能，做到让AI越用越聪明，越用越好用。