Un’auto elettrica connessa raccoglie, elabora e trasmette quantità enormi di dati: posizione, identità, abitudini di guida, interazioni con servizi di terze parti. Mingjie Chen, ingegnere della privacy con un background che spazia dall’ingegneria del software al machine learning, ha pubblicato uno studio che affronta il problema con metodo: come identificare i rischi prima che diventino violazioni, e come strutturare le contromisure in modo che siano concretamente adottabili da chi progetta questi sistemi.
La ricerca, pubblicata sulla rivista Engineering Advances, applica il modello LINDDUN ai flussi di dati tipici dei veicoli elettrici connessi. LINDDUN è un framework consolidato di threat modeling orientato alla privacy — un metodo per mappare sistematicamente le minacce lungo l’intero ciclo di vita del dato, dalla raccolta alla condivisione con piattaforme cloud e servizi esterni. Applicarlo al settore automotive non è banale: i dati prodotti da un veicolo connesso attraversano più livelli — bordo, rete, cloud — e coinvolgono soggetti diversi, dal produttore dell’auto all’app di navigazione di terze parti.
Dal modello emergono rischi concreti su quattro assi: raccolta indiscriminata, gestione dell’identità, tracciamento della posizione e accesso da parte di soggetti terzi. Chen traduce queste criticità in un doppio livello di salvaguardie. Sul piano tecnico, lo studio indica cifratura end-to-end, anonimizzazione, controllo dinamico degli accessi, autenticazione a più fattori, monitoraggio in tempo reale, crittografia omomorfica e privacy differenziale. Sul piano della governance, la ricerca chiama in causa la verifica di legittimità prima della raccolta dei dati, la minimizzazione, gli audit periodici e la costituzione di comitati dedicati alla privacy. Non è una lista di desiderata: è una struttura operativa pensata per team di ingegneria e compliance.
Il contesto regolatorio americano rende questa ricerca tempestiva. Nel 2024, la Federal Trade Commission ha segnalato esplicitamente i rischi legali e di privacy legati alla raccolta, all’uso e alla condivisione dei dati dei veicoli connessi, spingendo per la minimizzazione. La pressione non viene solo dai regolatori: i costruttori automobilistici affrontano aspettative crescenti da parte degli utenti, che vogliono sapere cosa viene raccolto, con chi viene condiviso e come cancellarlo. Lo studio Chen affronta anche questi diritti — essere informati, scegliere, cancellare — come componenti non opzionali del sistema.
Il punto di forza del lavoro sta nel passaggio dall’astratto al pratico. LINDDUN esiste da anni, ma la sua applicazione specifica ai veicoli elettrici connessi — con le relative architetture di dati e i vincoli normativi — mancava. Chen costruisce un riferimento strutturato che i team possono adattare ai propri sistemi, senza partire ogni volta da zero. È esattamente il tipo di strumento che serve quando la complessità tecnica rischia di far passare la privacy in secondo piano rispetto alla velocità di sviluppo del prodotto.
Il settore dei veicoli connessi crescerà ancora, e con esso il volume di dati personali che questi sistemi generano ogni giorno. Se l’approccio delineato da Chen venisse adottato come standard di riferimento nelle fasi di progettazione, la privacy smetterebbe di essere un problema da gestire a posteriori — e diventerebbe parte integrante dell’architettura. La domanda è se i costruttori abbiano la volontà di farlo prima che una violazione grave li costringa a correre ai ripari.
