根据《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规，智能网联汽车企业在搭建数据合规体系时，应遵循以下原则：

指数据控制人必须只收集和处理相关的、必要的和足以完成其被处理的目的的个人数据。这个原则的目的是保护个人信息不被过度收集或滥用，同时也减少了数据泄露或侵权的风险。应用这个原则的方法包括：

● 在收集个人信息之前，明确收集的目的、范围、方式和期限，并征得用户同意。

● 在处理个人信息时，遵循最小必要性原则，不超出收集目的所需。

● 在存储个人信息时，及时删除不再需要的数据，对不需要识别个人身份的数据进行假名化或匿名化处理。

● 在共享或转让个人信息时，评估风险和必要性，并与接收方签订保密协议。

● 在使用大数据分析或算法决策时，注意避免对用户造成歧视或不利影响。

这个原则对智能网联汽车企业有很大的意义，因为智能网联汽车涉及到大量的个人信息和行为数据的收集、处理和使用，如果不遵循数据最小化原则，可能会导致用户的隐私权益受到侵犯，或者引发法律风险和社会争议。

因此，智能网联汽车企业应该在设计产品和服务时，充分考虑用户的需求和期望，合理确定数据收集的目的和范围，并通过技术手段或管理措施保证数据的安全性和合法性。

是指数据控制人在收集、处理和使用个人信息时，应明确收集的目的、范围、方式和期限，并告知并征得信息主体的同意。这个原则的目的是保障个人信息主体的知情权和选择权，防止数据控制人对个人信息进行超范围或不合理的收集、处理和使用。应用这个原则的方法包括：

● 在设计产品和服务时，充分考虑用户的需求和期望，合理确定数据收集的目标和依据。

● 在收集个人信息之前，通过隐私政策或其他方式向用户清晰地说明数据收集的目的、范围、方式和期限，并获取用户的明示同意。

● 在处理或使用个人信息时，遵守最小必要性原则，不超出收集目的所需。

● 在变更数据收集目的或范围时，重新向用户说明变更内容，并获取用户的再次同意。

指数据控制人在收集、处理和使用个人信息时，应采取合理的技术和管理措施，保护个人信息不被泄露、篡改或丢失。应用这个原则的方法包括：

● 建立健全数据安全治理机制，明确数据安全责任主体，制定并执行数据安全政策和标准。

● 加强数据安全风险评估和监测，及时发现并处置数据安全事件，防止或减少损害后果。

● 建立有效的用户投诉与反馈渠道，及时响应用户关切，并妥善解决用户纠纷。

指数据控制人在收集、处理和使用个人信息时，应采取合理的技术和管理措施，保护个人信息不被泄露、篡改或丢失。应用这个原则的方法包括：

● 建立健全数据安全责任制度，明确各级管理人员和工作人员的数据安全职责和义务，定期进行数据安全培训和考核。

● 建立完善的数据安全审计机制，定期对数据收集、处理和使用情况进行内部审查，并接受外部监督检查。

●  建立有效的数据安全应急机制，及时报告并处置发生或可能发生的数据安全事件，采取补救措施并承担相应赔偿责任。

具体而言，智能网联汽车企业在搭建数据合规体系时，应包括以下几个方面：

指根据数据的重要性、敏感性和安全风险等因素，将数据划分为不同的类别和等级，并采取相应的安全保护措施。智能网联汽车企业应当搭建数据分类分级体系的方法包括：

● 明确数据分类分级的目标、原则、标准和流程，建立专门的组织机构和人员负责数据分类分级工作。

● 对智能网联汽车涉及的所有数据进行全面的识别、收集和登记，确定数据的来源、属性、用途和流向。

● 根据相关标准，对数据进行合理的分类和分级，确定每种类型和等级的数据所需遵守的安全要求和保护措施。

● 定期对数据分类分级情况进行审查和更新，及时调整数据安全策略和措施，防止数据泄露、篡改或丢失。

数据分类分级体系的搭建对智能网联汽车行业具有重要意义，一方面有助于提高数据安全水平，保护数据主体的合法权益，避免数据泄露、滥用或损害造成的法律风险和经济损失；另一方面有助于优化数据管理效率，实现数据资源的合理利用和价值挖掘，促进智能网联汽车的创新发展和服务质量提升。从而履行国家相关法律法规的要求，建立良好的社会信誉和形象，增强智能网联汽车企业的竞争力和可持续发展能力。

指对数据的生产、流动、使用和消亡等全过程进行规范、协调和监督的制度安排。智能网联汽车企业应当搭建数据治理机制的方法包括：

●  明确数据治理的目标、范围、责任和流程，建立健全数据治理的组织架构和人员配置，制定并执行数据治理的规章制度和技术标准。

●  建立完善的数据管理台账，对智能网联汽车涉及的所有数据进行识别、收集、存储、处理和销毁等操作的记录和追溯。

● 实施数据分类分级管理，根据数据的重要性、敏感性和安全风险等因素，将数据划分为不同的类别和等级，并采取相应的安全保护措施。

● 加强个人信息与重要数据保护，遵守国家相关法律法规的要求，尊重并保障数据主体的合法权益，防止数据泄露、滥用或损害造成的法律风险和经济损失。

● 实现数据资源的合理利用和价值挖掘，促进智能网联汽车行业内外部之间的有效沟通与协作，支持智能网联汽车创新发展与服务质量提升。

但由于数据治理的标准和规范尚不完善，而智能网联汽车涉及的数据类型和范围复杂多样，难以形成统一的数据定义、分类、分级和安全要求。同时，现阶段的数据治理的技术和能力不足，而智能网联汽车产生和处理的数据量巨大，需要高效的数据采集、存储、分析和共享技术，这也导致智能网联汽车企业在搭建数据治理机制时，往往需要面临很多困难和成本。

指为了防止数据被非法获取、使用、泄露或损毁，而采取的技术、管理和法律等方面的措施，如加密、脱敏、匿名化等技术手段。

智能网联汽车企业应当采取的数据保护措施包括：

●  遵守国家相关法律法规和行业标准，明确数据保护的责任主体、范围和要求。

● 建立健全数据安全管理制度，如数据分类分级制度、数据安全审计制度、数据泄露应急响应制度等，规范数据的收集、存储、传输、处理和销毁等操作。

● 加强数据安全技术防护，如采用加密、脱敏、匿名化等技术手段，保障数据在传输和存储过程中的完整性和可信性，防止数据被篡改或窃取。

● 提升数据安全人员素质，如培训和考核相关人员的网络安全知识和技能，提高他们对数据保护的意识和能力。

● 加强与外部合作伙伴的沟通协调，如签订合同或协议明确双方在数据保护方面的权利义务，并定期进行监督检查。

指对数据的收集、存储、处理、使用和传输等环节进行安全风险和合规性的检查和评价的过程。智能网联汽车企业应当根据相关规定，开展数据安全风险评估、数据安全合规性评估和数据出境安全评估，并向相关部门报备。

（1）如何进行数据安全风险性评估？

智能网联汽车数据安全风险评估是指，针对智能网联汽车数据处理活动，识别、分析和评价可能导致数据泄露、破坏、篡改等威胁的风险因素，评估企业数据安全管理措施有效性的过程，重在反映数据处理行为所面临的风险程度。智能网联汽车数据安全风险评估主要包括以下步骤：

● 确定评估范围和目标：明确评估对象、评估内容、评估方法和输出结果。

● 收集信息和资料：收集与评估对象相关的信息和资料，包括组织结构、业务流程、技术架构、系统功能等。

● 识别风险因素：识别可能影响智能网联汽车数据安全的内部和外部风险因素，包括威胁源、威胁事件、易受攻击资产等。

● 分析风险影响：分析不同风险因素对智能网联汽车数据安全造成的影响程度，包括影响范围、影响类型、影响级别等。

● 评价风险水平：综合考虑不同风险因素的发生概率和影响程度，确定每个风险因素的综合水平，并进行排序。

● 制定应对措施：根据不同级别的风险因素，制定相应的应对措施，包括预防措施、缓解措施、转移措施等，并确定责任主体和执行时间。

● 编写评估报告：编写详尽完整的评估报告，反映整个评估过程和结果，并提出建议和改进意见。

（2）如何进行数据安全合规性评估？

智能网联汽车企业进行数据安全合规性评估，通常可按照以下步骤：

● 根据相关标准，确定评估的范围、目标和方法：

-评估的范围是指智能网联汽车数据处理活动涉及的数据种类、数据处理者类型、数据处理环节等；

-评估的目标是指评估的期望结果和输出内容，例如评估报告、改进计划等；

-评估的方法是指评估所采用的技术手段和工具，例如问卷调查、现场检查、专家咨询等。

● 对智能网联汽车数据处理活动进行分析，识别数据处理者的角色、责任和权利，以及数据的类型、来源、流向和用途：

- 数据处理活动是指智能网联汽车在生产运营过程中，对数据进行收集、存储、使用、传输、共享等操作；

- 数据处理者是指参与或影响数据处理活动的主体，包括制造商、运营商、服务商等；数据类型是指智能网联汽车涉及到的各种信息，包括个人信息（如驾驶员身份信息）、非个人信息（如车辆状态信息）、敏感信息（如位置信息）等；

- 数据来源是指数据产生或获取的渠道，包括车载设备（如传感器）、外部设备（如手机）、第三方平台（如地图）等；数据流向是指数据在不同主体之间的流通路径，包括内部流转（如本地存储）、外部流出（如云端上传）、外部流入（如远程下载）等；

- 数据用途是指数据为实现某种功能或目标而被利用的方式，包括业务支持（如导航服务）、产品优化（如故障诊断）、市场推广（如广告投放）等。

● 依据相关法律、法规、标准和管理要求，制定数据安全保障措施的基础要求，包括组织管理、技术保护、人员培训等方面：基础要求是指为保护智能网联汽车数据安全性而必须遵守和执行的规则和措施，主要来源于相关法律法规和行业标准。

对比现有的数据处理实践与基础要求之间的差距，评估企业数据安全管理措施的合规性水平，并提出改进建议：差距分析是指将企业当前实际开展的数据处理活动与基础要求进行对照比较，发现存在哪些不符合或不足之处，并根据差距大小和影响程度给出相应评分或评级。