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彩神iv争霸2023-01-31 16:05

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    你 的隐私,大数据怎知道 ?我们又该如何自我保护?******

      在网络上,每个人都会或多或少 ,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘 ,就存在隐私泄露 的风险 ,引发信息安全问题 。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己 的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措 。那么 ,你的隐私,大数据是怎么知道 的呢 ?大家又该如何自我保护呢?

      1.“已知 、未知”大数据都知道

      大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣” 的皇帝 。在大数据面前,你说过什么话 ,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道 ;你家住哪里 ,它知道;你的亲朋好友都有谁 ,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道 ,至少可以说,它迟早会知道!

      甚至,连你自己都不知道 的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀 ,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀 ,你喜欢与什么样 的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……

      再进一步说 ,今后将要发生的事情 ,大数据还 是有可能知道 。例如,根据你“饮食多 、运动少”等信息 ,它就能够推测出,你可能会“三高” 。当你与许多人都在独立地购买感冒药时 ,大数据就知道 :流感即将暴发了!其实 ,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果 、股票 的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等 。

      当然,这里 的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于 ,你的家庭 ,你 的单位,你的民族 ,甚至你 的国家等 。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道 的隐私信息,将会把你塑造成什么, 是英雄还 是狗熊 ?这却难以预知 。

      2.数据挖掘就像“垃圾处理”

      什么是大数据?形象地说,所谓大数据 ,就 是由许多千奇百怪 的数据,杂乱无章地堆积在一起 。例如,你在网上说 的话 、发的微信、收发的电子邮件等 ,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息 ,例如被马路摄像头获取 的视频 、手机定位系统留下 的路线图 、驾车 的导航信号等被动信息 ,也都是大数据 的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度 、湿度 、速度等万物信息 ,仍然 是大数据的组成部分。总之,每个人 、每种通信和控制类设备 ,无论它是软件还 是硬件,其实都 是大数据之源 。

      大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术 ,采用诸如神经网络、遗传算法 、决策树 、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息 。大数据挖掘 的过程,可以分为数据收集、数据集成 、数据规约、数据清理、数据变换 、挖掘分析、模式评估 、知识表示等八大步骤。

      不过,这些听起来高大上 的大数据产业 ,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

      这并不是在开玩笑 。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集” ;将废品和垃圾送往集中处理场所 ,可算作“数据集成” ;将废品和垃圾初步分类 ,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理 ,可算作“数据清理” ;将破沙发拆成木、铁 、布等原料 ,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱 ,可算作“数据分析”;不断总结经验 ,选择并固定上下游卖家和买家 ,可算作“模式评估”;最后 ,把这些技巧整理成口诀 ,可算作“知识表示”。

      再看原料结构 。大数据具有异构特性 ,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别 的话,那就在于垃圾 是有实体 的 ,再利用 的次数有限;而大数据是虚拟 的 ,可以反复处理,反复利用。例如 ,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体 的消费习惯卖给百货商店等 。总之 ,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用 ,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据 是很值钱 的“垃圾”。

      3.大数据挖掘永远没有尽头

      大数据挖掘 ,虽然能从正面创造价值 ,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险 。隐私 是如何被泄露的呢 ?这其实很简单 ,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私 的吧 !

      一大群网友 ,出于某种目的,利用自己 的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物 的所有信息;然后 ,将这些信息按照自己 的目的提炼成新信息 ,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代” 。

      接着,大家又在第一次人肉迭代 的基础上 ,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息 的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后 ,当事人或物 的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实 ,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。

      几乎可以断定 ,只要参与“人肉搜索” 的网友足够多,时间足够长 ,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。

      其实 ,所谓 的大数据挖掘,在某种意义上说 ,就是由机器自动完成 的特殊“人肉搜索”而已。只不过 ,这种搜索的目 的,不再限于抹黑或颂扬某人 ,而 是有更加广泛的目 的 ,例如 ,为商品销售者寻找最佳买家 、为某类数据寻找规律 、为某些事物之间寻找关联等 。总之,只要目 的明确 ,那么,大数据挖掘就会有用武之地 。

      如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代 ;网友们收集 的信息,被数据库中 的海量异构数据所替代 ;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应 的智能算法替代;网友们相互借鉴 、彼此启发的做法 ,被各种同步运算所替代 。

      各次迭代过程仍然照例进行 ,只不过机器 的迭代次数更多 ,速度更快,每次迭代其实就 是机器 的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像” ,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说 是暂时,那 是因为对大数据挖掘来说 ,永远没有尽头,结果会越来越精准 ,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准 ,随时选择满意的结果就行了。

      当然,除了相似性外 ,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别 。例如,机器不会累,它们收集 的数据会更多、更快 ,数据 的渠道来源会更广泛。总之 ,网友的“人肉搜索” ,最终将输给机器 的“大数据挖掘”。

      4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

      必须承认 ,就当前 的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力” ,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说 ,在大数据挖掘面前 ,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外 。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上 。其中 的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到 ,至少没有刻意去关注 ,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷 !

      不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了 。从以往 的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总 是像“走马灯”一样轮换 的——人类通过对隐私的“挖掘” ,获得空前好处 ,产生了更多需要保护的“隐私”,于 是 ,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私 。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于 是,新一轮 的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面 ,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出 的问题。

      但 是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息 ,如何进行隐私保护呢 ?单靠技术 ,显然不行 ,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

      因此,必须多管齐下 。例如从法律上 ,禁止以“人肉搜索”为目 的的大数据挖掘行为 ;从管理角度 ,发现恶意 的大数据搜索行为 ,对其进行必要的监督和管控 。另外,在必要的时候 ,还需要重塑“隐私”概念 ,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点 、民族 、文化等有关 的约定俗成 的概念。

      对于个人的网络行为而言 ,在大数据时代 ,应该如何保护隐私呢 ?或者说,至少不要把过多包含个人隐私 的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字 :匿名!只要做好匿名工作 ,就能在一定程度上,保护好隐私了 。也就 是说,在大数据技术出现之前,隐私就 是把“私”藏起来 ,个人身份可公开,而大数据时代 ,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来 ,即匿名。

      (作者:杨义先、钮心忻,均为北京邮电大学教授)

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