你的隐私,大数据怎知道

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?

“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。

数据挖掘就像“垃圾处理”

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”。

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!

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。

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。

隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

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”。

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。

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9.4个步骤,构建一个有指导的数据挖掘模型腾讯云开发者社区数据挖掘的目的,就是从数据中找到更多的优质用户。什么是有指导的数据挖掘方法模型,以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型,首先要理解和定义一些模型试图估计的目标变量。一个典型的案例,二元响应模型,如为直接邮寄和电子邮件营销活动选择客户的模型。模型的构建选择历史客户数据,这些客户响应了以前类https://cloud.tencent.com/developer/article/1041871
10.王胜捷生成式人工智能文本与数据挖掘的合理边界与侵权规制其中,仅有使用作品构成“表达性使用”时方产生侵权风险。然而,现行著作权法对于该问题规定的缺失以及适用困难使得生成式人工智能文本与数据挖掘行为采用何种制度进行规制成为学界的争议焦点。基于“促进创新和文化繁荣”与“保护作者著作权”的“二元阶层”立法目标,以“是否具有商业目的”为标准设立分阶段豁免制度能够有效https://www.jfdaily.com/sgh/detail?id=1421857
11.大数据挖掘意义1、数据挖掘的目的和意义 2、数据挖掘的意义及价值 大数据挖掘是当今信息时代的一项重要技术,它的意义不仅仅局限于某个行业,而是在各个行业中都有着深远的影响和应用。 大数据挖掘在商业领域的意义非常重大。通过对大量的数据进行深入挖掘和分析,企业可以更好地了解市场需求和消费者行为,从而制定出更准确的营销策略和产http://chatgpt.cmpy.cn/article/5067927.html
12.版权立法中文本数据挖掘侵权例外规则的构建版权资讯摘要:以计算机软件和大数据为支撑的文本数据挖掘技术已成为数字时代各行各业智能化发展的基础工具。文本数据挖掘首先需要收集、复制海量数据或作品等受著作权法保护的信息建立数据库。为学术研究目的而复制他人作品进行文本数据挖掘,在越来越多的法域被视为合理使用。我国著作权立法中应尽快确立以论文查重为代表的文本数据http://www.ccct.net.cn/html/bqzx/2023/0601/4369.html
13.数据挖掘论文首先,档案是较为重要的信息记录,甚至有些档案的重要性大到无价,因此对于此类的珍贵档案,相关的档案管理人员也是希望档案本身及其价值一直保持下去。不过越是珍贵的档案,其使用率自然也就越高,所以其安全性就很难得到保障,在档案管理中运用数据挖掘技术,可以让档案的信息数据得到分析统计,归纳总结,不必次次实物查阅,https://www.unjs.com/lunwen/f/20220924130749_5650839.html
14.商战数据挖掘:你需要了解的数据科学与分析思维第一个问题是:“用户是否能自然地分成不同群组?”这个分组任务并没有任何明确的目标或目的,而这种没有目标的数据挖掘问题就被称为无监督的数据挖掘问题。另一个非常相似的问题是:“能否找到在合约到期后极有可能不续约的那群用户?”此处出现了特定目标:客户在合约到期后会不会续约?在此问题中,我们是出于“基于https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/28952
15.信息系统项目管理师高分考试答题技巧和复习重点大沈博客需求分析方法有: (1)结构化分析方法:包括面向数据流的结构化分析方法,面向数据流结构的Jackson方法和面向数据结构的结构化数据系统开发方法。 (2)面向对象的分析方法:从需求分析建立的模型的特性来分,需求分析方法又分为静态分析方法和动态分析方法。 结构化分析方法 https://ds.ink/2022/04/9432.html
16.数据挖掘的目的不在于数据采集策略,而在于对于已经存在的数据进行模型的数据挖掘的目的不在于数据采集策略,而在于对于已经存在的数据进行模型的发掘。 A.正确 B.错误 点击查看答案http://www.ppkao.com/wangke/daan/1a84d01b1be3444798ecd94a5916c6d5
17.数据挖掘的过程张杰整理数据挖掘过程中各步骤的大体内容如下: 第一步:确定挖掘目的。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结果是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的。不能盲目的为了数据挖掘而数据挖掘。 第二步:数据准备。数据准备分为三个阶段。①数据的选择:搜索所有与目标对象有关的内部和外部数据信息,并从中选https://maimai.cn/article/detail?fid=1405334297&efid=7lwV824VMzvaUfEhWMvd3A