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来源：购彩大厅Welcome网投2024-02-17 17:48

铁警裴志才：春运安保战线上的“老兵”******

　　中新网北京2月3日电题：铁警裴志才：春运安保战线上的“老兵”

　　作者邓有林

　　“老王，明天就立春了，最近几天风开始大了，树木上的枯枝容易吹上线路，平时还得多留意及时清理。”2月3日一大早，民警裴志才巡查到通州西站往南一公里的林场区段时，迎面撞见了北京工务段通州西林场工长王东明。

　　老哥俩年龄相仿，都扎根通州西站多年，林场靠近京承铁路线，虽说去年林场外侧加装了一道防护网，但确保线路通畅、列车平稳运行，两人都牵挂着安全。

　　今年55岁的裴志才是北京铁路公安处通州西站派出所的一名普通民警，1990年参加公安工作，33年来始终坚守在京承铁路线上，是一名扎根铁路沿线的“老兵”。

　　33年从警路，裴志才一步步走出了“平安心得”。维护沿线铁路安全，民警线路督导检查很重要，但也不能忽视基层群众的力量，广泛发动沿线村民共治共管，才能长治久安。朝着这个目标，裴志才走村入户，“跑断腿、磨破嘴”地开展安全宣传，长此以往他也成了辖区的“百家熟” 、村民的“贴心人”。

　　张辛站是通州西站派出所下辖的一个驻站点，位于顺义区李桥镇张辛庄村，从派出所开车到这里需要半个小时。虽然每次线路督导检查时间紧任务重，但裴志才总要抽空到村民高老太太家坐坐，为她讲解反诈防骗常识。

铁警裴志才(左)帮助旅客北京铁路公安局供图

　　老太太今年70岁，是村里的留守老人，还经营着一家商店。“防范电信网络诈骗一个也不能少，老人更要常提醒，帮他们捂好‘钱袋子’ 。”有时候，裴志才工作太忙顾不上过去，他就定期给老太太打个电话。

　　从铁路沿线到站区，裴志才的工作任务有变化，但守护平安的初心始终如一。2020年，通州西站增开了密云、怀柔方向的市郊列车，通勤旅客一下子多了起来。

　　在日复一日的工作中，裴志才发现，和长途旅客列车不同，通勤旅客客流不大，但流动很快，旅客们大都踩着点进站乘车，候车时间很短，一旦有旅客遗落行李物品，很难第一时间归还失主。为此，勤巡视、多提醒成了他的习惯。

　　今年春运期间，通州西站每天发送、到达旅客列车11趟，列车都集中在早中晚上下班的时间段，每每赶上食堂开饭，他还坚守在工作岗位上。在他看来，饭可以晚点吃，但守护旅客平安不能有空档。

　　让在岗的每一分钟都有意义，裴志才执勤巡逻并不是走马观花的兜兜转转。时刻保持警觉，仔细观察发现，才能及时剔除安全隐患。有一次裴志才在站区出站口执勤时，发现一名瘦高个、长头发的男子通过地下通道，见出口有民警便刻意躲避，低着头紧贴身前旅客。裴志才立即察觉出异样，迅速上前拦住该男子，经询问盘查，原来该男子因涉嫌诈骗被公安机关网上通缉。

　　实战练精兵，多年的一线工作经历，让裴志强成了警务技能“多面手”。从站区执勤巡逻到线路督导检查，追缉网逃人员到治安打击，案件办理到内勤事务，每一项工作到了他手里总能游刃有余。

　　前不久，裴志才参加值乘的G915次列车抵达吉林站。旅客都下车后，他巡视车厢，发现行李架上有人遗落了一个行李袋，里面装了一打病历单和一些杂物，虽然没有贵重物品，但他还是立即联系了列车工作人员，通过病历单上的信息找到了失主。

　　当得知失主已经出站，而且年纪大了腿脚不好后，他便一路小跑将行李袋送到出站口物归原主。等他气喘吁吁再返回站台时，列车已变更为返京列车G916次，旅客们也已陆续开始上车。遇到有的旅客携带行李较多，热心肠的裴志才连忙上前“搭把手” ，将行李搬上列车。见到带小孩的旅客时，他还不忘提醒注意站台与列车之间的缝隙。

　　东北的天气虽冷，但裴志才贴心的服务、温暖的话语却让旅客们感到心里很暖、很踏实。(完)

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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)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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