Los vehículos autónomos (VA) han revolucionado la industria automotriz al aprovechar los datos para percibir e interactuar con su entorno de manera efectiva. La seguridad de los datos es esencial para apoyar la toma de decisiones de los VA y garantizar la fiabilidad en entornos complejos. Los VA recopilan continuamente datos de múltiples fuentes como LiDAR, RADAR, cámaras y sensores ultrasónicos para monitorear las condiciones de la carretera, las señales de tráfico y los movimientos de los peatones. Un marco de clasificación de datos efectivo es crucial para gestionar grandes cantidades de información y proteger los sistemas de VA contra amenazas cibernéticas. Este documento propone un marco integral para la clasificación de datos de VA, categorizando los datos por sensibilidad, uso y fuente. Al integrar una revisión de la literatura, casos del mundo real y perspectivas prácticas, este estudio introduce un nuevo modelo de clasificación de datos y explora criterios de sensibilidad. Los hallazgos tienen como objetivo ayudar a las partes interesadas de la industria a crear ecosistemas de VA seguros, eficientes y sostenibles.