I veicoli elettrici connessi raccolgono oggi dati di posizione, identità e comportamento in volumi che pochi anni fa sarebbero stati inimmaginabili. Mingjie Chen, privacy engineer con un master in Information Technology e Privacy Engineering alla Carnegie Mellon University e certificazione CIPT dell’International Association of Privacy Professionals, ha pubblicato una ricerca che affronta il problema con metodo: applicare il modello LINDDUN all’intero ciclo di vita del dato automobilistico, dalla raccolta a bordo fino al trasferimento verso piattaforme cloud e servizi di terze parti.
Il paper, pubblicato su Engineering Advances, si chiama “Exploration of the Application of the LINDDUN Model in Privacy Protection for Electric Vehicle Users” e contiene quattro tabelle di threat-modeling che organizzano entità, archivi di dati, flussi e processi. Non è teoria: è uno strumento operativo che i team di ingegneria e conformità possono adattare ai propri sistemi senza partire da zero. La struttura modulare è la scelta che distingue questo lavoro da analisi più generiche: ogni componente del flusso dati viene mappato rispetto alle categorie di rischio previste dal framework, rendendo identificabili le vulnerabilità in modo sistematico.
Le contromisure tecniche raccomandate da Chen includono cifratura end-to-end, anonimizzazione e de-identificazione, controllo degli accessi dinamico, autenticazione a più fattori, monitoraggio in tempo reale, crittografia omomorfica e privacy differenziale. Sul fronte della governance, il ricercatore chiede che ogni raccolta di dati passi prima per una verifica di legittimità, che si applichi il principio di minimizzazione, che vengano condotti audit periodici e che le aziende istituiscano comitati dedicati alla gestione della privacy. Ai guidatori vanno garantiti il diritto a essere informati, il diritto di scelta e il diritto alla cancellazione dei propri dati.
Il contesto regolatorio americano è quello in cui si inserisce la ricerca, ma il problema è globale. I costruttori di auto elettriche raccolgono dati che in molti casi viaggiano verso fornitori esterni: aggiornamenti software over-the-air, sistemi di navigazione, servizi di ricarica, assicurazioni connesse. Ogni passaggio è un potenziale punto di esposizione. La crescita delle flotte di EV connessi rende il tema sempre meno di nicchia: si tratta di milioni di profili comportamentali generati ogni giorno, spesso senza che il conducente sappia esattamente cosa viene trasmesso e a chi.
Chen ha un profilo interdisciplinare che abbraccia ingegneria del software, machine learning e privacy engineering. Il suo lavoro più ampio include ricerca su addestramento AI con federated learning per preservare la privacy e su strumenti di conformità orientati all’AI. Quella degli EV è quindi solo una delle aree in cui applica questi strumenti, ma è tra le più urgenti: i dati di guida sono granulari, continui e potenzialmente rivelatori di abitudini, salute e relazioni personali.
Se questo tipo di approccio strutturato venisse adottato come standard di settore, cambierebbe il modo in cui i costruttori progettano i sistemi di raccolta dati: la privacy smette di essere un requisito aggiunto a valle e diventa un vincolo di progettazione. Non è un risultato automatico, ma la disponibilità di framework operativi come quello descritto da Chen abbassa la barriera all’adozione. Il passo successivo è che le autorità di regolamentazione — europee comprese — lo traducano in obblighi concreti prima che il volume di dati prodotti dagli EV diventi ingestibile da qualsiasi meccanismo di controllo.
