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购彩大厅Welcome走势图 - 购彩大厅Welcome充值

来源:购彩大厅Welcome注册网2023-12-05 17:48

  

一图速览|这些数据告诉你,一年来世界与中国互联网发展态势******

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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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