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技术文章
《通用数据保护条例》（GDPR）旨在确保企业和组织妥善处理个人数据，尊重个人隐私。作为全球严格的数据保护法规之一，它适用于所有收集、处理或存储欧盟公民个人数据的企业与组织。
GDPR 对违规行为处以高额罚款，因此充分理解其条款至关重要 —— 若未能合规，企业不仅可能声誉受损，还会面临经济损失。接下来，我们就来拆解汽车行业中关于 GDPR 的 5 个最常见误区。
“数据最小化" 是 GDPR 的核心原则，但其含义常被误解。实际上，“数据最小化" 是指企业仅能收集、处理和存储为实现特定目的所必需的个人数据：既不能收集超出需求的信息，也不能将数据留存超过必要期限。
这一原则的核心目标是保护个人隐私 —— 确保企业不囤积多余个人数据，且不将数据用于个人未授权的用途。但需注意，“数据最小化" 并不意味着可以跳过匿名化步骤：对于那些与既定目的无关、无需使用的个人数据，企业仍有义务进行匿名化处理。
举个例子：在开发高级驾驶辅助系统（ADAS）时，企业需要大量视频数据，但多数情况下，仅需采集周边车辆的行驶轨迹、动作行为等信息，无需保留真实人脸和车牌。即使采集到的人脸、车牌与 ADAS 开发的核心目标无关，这类数据仍然需要进行匿名化。
很多企业认为 “海量数据里，识别个人既没风险也没价值"，但这一想法并不成立。首先，所有数据对个人或第三方都有内在价值 —— 即便在街道、公园等公共场所采集的影像，人们也会在意自身隐私是否被侵犯、数据被如何使用。
或许会有人说：“作为数据收集方，我们并不关注特定个人。" 但问题在于：如果某人出现在其不愿被曝光的敏感场所，有谁能预判这会对他的生活造成何种影响吗？GDPR 默认企业无法做出这种预判。
更关键的是，任何能接触到数据集或视频数据的第三方，都可能有自己的 “识别人" 动机。现实中很可能出现这样的场景：研究人员或媒体从业者，要么出于好奇，要么刻意为之（类似 PimEyes 的操作），在海量数据中筛选、识别特定个人，进而引发隐私泄露风险。
不少企业将加密等同于匿名化，但根据 GDPR 定义，加密实际属于 “假名化"—— 它只是让数据暂时无法直接使用，却保留了可恢复的标识符，只要有对应 “钥匙" 就能解锁。
即便企业销毁了加密密钥，有能力的攻击者仍可能找到其他破解方式；而且当前无法破解的加密算法，未来也可能因技术发展失效。因此，加密不能替代匿名化，二者本质不同。
有些企业觉得，在采集视频的车辆上贴提示贴纸，就能默认获得用户的 “数据处理授权"，但这不符合 GDPR 要求。GDPR 明确规定，数据处理必须获得 “明确同意"，仅靠车辆贴纸或网站通知，远达不到 “明确同意" 的标准，自然也不能以此为由拒绝匿名化。
结合汽车行业实际场景来看：ADAS 视频采集会涉及大量路人，要找到每个人并获取书面同意几乎不可能，“靠贴纸获授权" 本身就不具备可行性。
“数据只在内部用，不用匿名化" 是典型误区。即便数据仅用于企业内部处理，不匿名化人脸、车牌仍有风险 —— 不仅外部恶意第三方可能入侵获取数据、识别个人，企业内部员工也可能接触到这些信息，进而辨认出特定个体。
GDPR 已明确列出医院、宗教场所等敏感区域，且没有任何数据处理方能精准判断 “哪些信息对个人敏感"。一旦因未匿名化导致个人信息泄露，即便企业并非故意，也会面临罚款、声誉崩塌、业务开发中断等严重后果。
梳理完这 5 个误区不难发现，它们都无法规避 GDPR 的合规要求 —— 即便 “数据最小化" 原则，也不意味着 “数据为特定目的服务就不用匿名化"。
对汽车行业而言，匿名化已是必然要求，而匿名化质量直接影响 ADAS 等基于 AI 和机器学习的系统效果，因此选对工具至关重要。
Brighter AI 的精准模糊、全身模糊、深度自然匿名化技术（DNAT）合规，同时兼具高速与高精度优势。
除了传统高效的模糊化遮挡技术，基于生成式 AI 可以生成随机的虚拟人脸和模拟车牌，能有效避免原始对象被识别，帮助企业既满足 GDPR 合规要求，又能灵活运用数据 —— 既能支撑当前业务，也可留存以备未来使用。
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