6.3.2 事故责任判定...........................................................................115 7. 数据共享与隐私保护................................................................................117 7.1 交通数据共享平台 7.2 隐私保护技术....................................................................................125 7.2.1 数据匿名化处理.......................................................................127 7.2.2 用户隐私权保障 理中心已经开始部署基于 AI 的系统，以自动识别交通违章和事 故，及时处理并通知相关部门。 然而，尽管在人工智能与交通领域的结合上已有一定的进展， 实际部署和广泛应用仍面临一些挑战，如数据隐私与安全、技术标 准化、以及公众接受度等问题。各国政府和相关企业正在积极探索 解决方案，以推动 AI 技术在交通领域的落地应用。 综上所述，人工智能在交通领域的发展潜力巨大，未来的交通 系统有望更加智能、高效和安全。因此，将

的可验证、可追溯，引入持续的安全监控措施，确保风险管控的有效闭环。我们相信，HCIST 不 仅能为 AI 时代的数据处理提供坚实底座，更将为全球数字经济的可持续发展注入新动能。 杨晓宁 华为网络安全与隐私保护官 i 人工智能正处于跨越式发展的新阶段，从基础大模型的快速迭代，到各行业智能化应用的广 泛落地，我们正见证一场深刻的技术革命。这场革命不仅改变了人类的工作与生活方式，也在重 然而，随着智能化进程的加速，诸多挑战也逐渐显现。一方面，算力需求持续攀升，供需失 衡已成为大模型规模化落地的重要瓶颈；另一方面，数据作为 AI 的关键生产要素，在跨组织、跨 场景流转中面临安全与隐私挑战，如何在保障安全可信的前提下最大化释放数据价值，已成为产 业共同面对的核心议题。 华为始终致力于为智能社会构建安全、可信、开放的算力基础设施。为此，我们构建了华为 算力基础设施安全可信技 CPU 到 NPU 的全面 安全防护；在数据管理方面，提供机密存储、隐私计算与远程证明等关键能力；在网络层面，支 持跨设备、跨地域的安全协议和加密传输，构建可信任的数据流通环境。通过持续的技术创新和 华为全栈软硬件能力，HCIST 逐步发展成为体系化的安全框架，从单点设备到超大规模集群全面 赋能，支撑多样化的安全与隐私需求。 展望未来，华为将继续与产业伙伴协同共进，不断推动异构、跨域协同的安全防护架构和标

.......................................................................................50 4. 数据安全与隐私保护................................................................................................. ...........................................................................................53 4.2 隐私保护策略............................................................................................... 然而，智慧城市建设仍面临诸多挑战。首先，数据孤岛问题依 然存在，不同部门之间的数据难以实现有效共享，导致资源浪费和 决策滞后。其次，技术标准不统一，各系统之间的兼容性较差，增 加了系统集成和维护的难度。再次，隐私和安全问题日益凸显，如 何在保障数据安全的前提下实现数据的开放共享成为亟需解决的难 题。 在当前智慧城市建设中，以下几个领域的应用尤为突出： 1. 智能交通：通过实时交通监控、智能信号灯控制和自动驾驶技

........................................................................................103 7. 安全与隐私保护................................................................................................. ...110 7.2 用户隐私保护...........................................................................................................................................................111 7.2.1 隐私政策制定.......... 支持后续功能的灵活添加和硬件设备的无缝接入。同时，系统遵循 信息安全标准，通过数据加密、身份认证和访问控制等措施，保障 数据的安全性和隐私性。  支持多模态数据融合，提高数据采集准确性  采用边缘与云端协同处理，降低响应延迟  模块化设计，易于功能扩展和设备接入  符合信息安全标准，保障数据隐私和系统安全 2.2 硬件设备选型与部署 在硬件设备选型与部署阶段，首先需要根据景区的实际需求和 预算，综合

2 5G+MEC 边缘计算实现安全及隐私保护 隐私保护在“5G+AI”智慧养老服务平台系统中至 关重要,特别是摄像机传感器会记录大量个人活动的 详细信息,最可能触及到人们的个人隐私,使用 5G+ MEC 边缘计算系统,确保视频等数据存储本地并处 理,暂不上传云端,在进行隐私属性删除后,再将数据 送达云端服务器,实现数据安全和隐私保护。 3. 3 火柴人传感器技术 火柴人智能行为识别传感器能在传感器内运行多 当检测到异常行为(例如老人跌倒、挥手求 救、离开安全区域等) 时,可以自动通过智慧养老平台 向监管机构、服务机构、家人或护理人员的手机 APP 进行报警,以便能及时处理。 为了保护老年用户群体 的个人隐私,平台报警信号只包含人体的骨架动画,而 不包括原始图像和视频,因此即使在居住卧室等私密 生活场所也可放心使用。 3. 4 智能无感科技缩小数字鸿沟 “5G+AI”智慧养老服务平台充分考虑老年人的实 台人工智能算法模型可无感判断识别跌倒、求救等行 为,有效防止老年群体意外事故发生;日常生活中智能 统计健康活动数据,预警较长时间段没有活动的老人; 整个监控、统计过程平台仅显示人体骨架动画,实现人 员的百分之百保护隐私,可满足各类居家场景的全覆 盖,全天不间断保障安全。 3. 5 AI 大数据自动生成风险区域热力图 通过 AI 大数据自动生成风险区域热力图,预防跌 倒事件,为居家适老化改造提供数据支持。

数据库设计.................................................................................51 2.3.2 数据安全与隐私保护..................................................................54 3. AI 大模型构建................ 9.2 面临的挑战与解决方案.....................................................................215 9.2.1 数据安全与隐私保护................................................................217 9.2.2 技术瓶颈与突破............... 为实现这些目标，系统需要集成多个模块，包括数据采集模 块、模型训练模块、决策生成模块和执行反馈模块。通过闭环反馈 机制，系统能够不断学习和优化，逐步提升自适应能力。 此外，方案设计还应考虑以下关键因素： - 数据安全与隐私保 护：确保采集和处理的交通数据符合相关法律法规，防止数据泄露 和滥用。 - 系统可扩展性：设计模块化的架构，便于未来功能的扩 展和升级。 - 跨部门协同：实现与城市规划、公共安全等部门的协

1 、数据分类 标准化 参考 eTOM SID 模型按 7 大主题域初步分类原 始数据，并进行标准的格式转换 数 据 汇 聚 、 融 合 行业化数据 城市物联网数据 互联网域数据 安全隐私算法 数据标准 数据质量标准 数据展示 总体架构 应用场景 数据汇聚 数据分析 数据治理 数据安全 数据管理 中国经济 发展大环境 国家政策对 本地的影响 领 导 国家管理者 \ 相关专家 数据管理安全 4. 安全分析 智能监测 威胁预测 智能响应 可视化分析 3. 隐私保护 匿名化 / 假名化 隐私还原管理 隐私策略管理 校验与监控 隐私风险识别 安全 合规 风险 管控 开放 策略 合作 安全 态势 感知 认证 授权 面向用户需求领域，聚焦基础设施安全、数据的隐私保护、数据管理安全和大数 据安全分析，推动大数据安全合规和认证，全面使能支撑客户数据安全。 户数据安全。 5. 数据开放安全 政务大数据安全保障体系架构 数据隐私保护原则 1. 合法性原则 2. 透明原则 3. 数据主体参与原则 4. 目的限制原则 5. 最小化原则 6. 准确原则 7. 安全原则 8. 可追溯原则 数据生命周期安全 数据安全分析与运营 数据展示 总体架构 应用场景 数据汇聚 数据分析 数据治理 数据安全 数据管理 Hadoop 体系安全加固的部件体系

.........................................................................................87 5.1.1 隐私保护技术............................................................................................... 68%，系统自动分类准确率达 92%  风险预警前置：重点区域异常行为识别响应时间缩短至 40 秒，2023 年试点区域盗窃类警情同比下降 19.3% 在数据治理层面，系统建立了分级授权机制确保隐私安全，关 键数据指标如下表： 指标类别 基准值 现行值 提升幅度 事件处置周期 72 小时 28 小时 61% 重复报警率 17% 6% 65% 群众参与留存率 季度环比 8% 季度环比 60% o 实现重大案件线索 30 分钟内推送至辖区民警的快速响应 链路 3. 打造动态进化的系统能力 o 建立反馈驱动的模型优化机制，每周迭代更新识别算法 o 通过联邦学习技术，在保证数据隐私前提下实现跨区域 特征共享 o 系统误报率控制在 8%以下，并保持每年 15%的持续下 降幅度 系统建成后，预期实现重点区域治安事件发现效率提升 3 倍， 基层民警视频处理工作量减少 40%，群众参与度提高至辖区人口的

的一体化智慧养老 模式 [8] 和面向老年人群体的智慧社区健康信息服务 模式 [9] 等。 事实上, 智慧养老在实践中往往是叫好 不叫座, 面临着难以普及推广的难题, 如老年人因担 忧智慧养老服务会对隐私和自身安全造成影响而持有 消极态度, 在政策、 标准、 运营平台、 技术与研发等 方面存在着发展瓶颈等 [10]。 综合既有研究发现, 学者们对智慧养老的核心要 素如概念、 价值、 模式等都已进行了深入研究 数字赋能智慧养老在技术层面上的局限性 是一项复杂而重要的议题, 其中之一便是数据安全性 问题。 随着智慧养老系统的不断演进, 涉及到的个人 隐私数据和医疗健康信息呈现逐渐增多的趋势。 然 而, 当前数字化技术在数据安全性方面存在一系列漏 洞和风险, 如数据泄露、 信息篡改等问题。 这些潜在 的安全隐患不仅对老年人的个人隐私构成威胁, 同时 还可能被不法分子利用以进行诈骗和侵害。 其次, 数字赋能智慧养老在技术层面上的另一个 致了政策执行的不连贯性和效果的不确定性, 阻碍了 数字技术在智慧养老领域的全面应用和发展。 此外, 随着数字技术在智慧养老中的广泛应用, 个人隐私保 护和数据安全问题日益突出, 相关的隐私保护和数据 安全法规尚不完善, 无法有效保障老年人在智慧养老 服务中的隐私权和数据安全。 缺乏明确的法律规范和 监管机制, 容易导致个人信息泄露和数据滥用问题, 影响老年人对数字技术的信任度和使用意愿。 数字技 术

竞品无法准确匹配泊位，造成入离位混乱， 无法离位引发投诉 ) 2. 停稳检测 ( 大多竞品有车辆正常行驶导致重 复入位的问题 ) 3. 人脸马赛克 ( 高清图片，人脸过于清晰， 容易引发隐私问题 ) 4. 同时支持违停抓拍 ( 一次建设，两大功 能 ) 5. 软件定义设备 ( 根据需求可在线更新模型， 实现多样化需求 ) 基本功能特点 1. 车辆检测 2. 车牌检测与识别 离位持续计费的问题 停稳检测 支持 大多无 竞品无停稳检测，容易导致过路车重复入离，数据误报多 遮挡过滤 支持 大多无 / 弱 我方有效避免过路车或行人的干扰，降低误报 隐私保护 支持 大多无 高清摄像头下，人脸非常清晰，隐私保护非常关键 违停检测 支持 需要单独增加违停设备 我方违停和停车二合一可有效避免重复建设 本地录像存储 支持 需要单独配备录像机 本地录像可有效降低网络带宽需求，存储成本低 方案特 点 05 软件支 撑 智能主机 智能主机 基本功能：停车分析 + 多媒体 N1( 标准版 ):1 拖 2+ 基本功能 增强功能：隐私保护 + 视频裁 NX ( 旗舰版 ):1 拖 6+ 增强功能 剪 + 定制需求 X1( 标准版 - 已停产 ):1 拖 2+ 基 本功能