在網絡上，每個人都或多或少，或主動或動地泄露某些碎片信。這些信息被大數據掘，就存在隱私泄露風險，引發(fā)信息安全題。面對洶涌而來的5G時代，大眾對自己的隱如犬保護感到越來越茫，甚至有點不知所。那么，你的隱私，數據是怎么知道的呢大家又該如何自我保呢？1.“已知、未知”大數據都知道大數時代，每個人都有可成為安徒生童話中那“穿新衣”的皇帝。大數據面前，你說過么話，它知道；你做什么事，它知道；你什么愛好，它知道；生過什么病，它知道你家住哪里，它知道你的親朋好友都有誰它也知道……總之，自己知道的，它幾乎知道，或者說它都能知道，至少可以說，遲早會知道！甚至，你自己都不知道的事，大數據也可能知道例如，它能夠發(fā)現你許多潛意識習慣：集照相時你喜歡站哪里，跨門檻時喜歡先邁腳還是右腳呀，你喜與什么樣的人打交道，你的性格特點都有么呀，哪位朋友與你觀點不相同呀……再一步說，今后將要發(fā)的事情，大數據還是可能知道。例如，根你“飲食多、運動少等信息，它就能夠推出，你可能會“三高。當你與許多人都在立地購買感冒藥時，數據就知道：流感即暴發(fā)了！其實，大數已經成功地預測了包世界杯比賽結果、股的波動、物價趨勢、戶行為、交通情況等當然，這里的“你”非僅僅指“你個人”包括但不限于，你的庭，你的單位，你的族，甚至你的國家等至于這些你知道的、知道的或今后才知道隱私信息，將會把你造成什么，是英雄還狗熊？這卻難以預知2.數據挖掘就像“垃圾處理鯢山什么是大數？形象地說，所謂大據，就是由許多千奇怪的數據，雜亂無章堆積在一起。例如，在網上說的話、發(fā)的信、收發(fā)的電子郵件，都是大數據的組成分。在不知道的情況被采集的眾多信息，如被馬路攝像頭獲取視頻、手機定位系統(tǒng)下的路線圖、駕車的航信號等被動信息，都是大數據的組成部。還有，各種傳感器備自動采集的有關溫、濕度、速度等萬物息，仍然是大數據的成部分?？傊?，每個、每種通信和控制類備，無論它是軟件還硬件，其實都是大數之源。大數據利用了種名叫“大數據挖掘的技術，采用諸如神網絡、遺傳算法、決樹、粗糙集、覆蓋正排斥反例、統(tǒng)計分析模糊集等方法挖掘信。大數據挖掘的過程可以分為數據收集、據集成、數據規(guī)約、據清理、數據變換、掘分析、模式評估、識表示等八大步驟。過，這些聽起來高大的大數據產業(yè)，幾乎同于垃圾處理和廢品收。這并不是在開玩。廢品收購和垃圾收，可算作“數據收集；將廢品和垃圾送往中處理場所，可算作數據集成”；將廢品垃圾初步分類，可算“數據規(guī)約”；將廢和垃圾適當清潔和整，可算作“數據清理；將破沙發(fā)拆成木、、布等原料，可算作數據變換”；認真分如何將這些原料賣個價錢，可算作“數據析”；不斷總結經驗選擇并固定上下游賣和買家，可算作“模評估”；最后，把這技巧整理成口訣，可作“知識表示”。再原料結構。大數據具異構特性，就像垃圾樣千奇百怪。如果非在垃圾和大數據之間出本質差別的話，那在于垃圾是有實體的再利用的次數有限；大數據是虛擬的，可反復處理，反復利用例如，大數據專家能數據(廢品)中挖掘出的旅客出行規(guī)律交給空公司，將某群體的費習慣賣給百貨商店。總之，大數據專家全可以“一菜多吃”反復利用，而且時間久，價值越大。換句說，大數據是很值錢“垃圾”。3.大數據挖掘永遠沒有盡頭大據挖掘，雖然能從正創(chuàng)造價值，但是也有負面影響，即存在泄隱私的風險。隱私是何被泄露的呢？這其很簡單，我們先來分一下“人肉搜索”是何侵犯隱私的吧！一群網友，出于某種目，利用自己的一切資渠道，盡可能多地收當事人或物的所有信；然后，將這些信息照自己的目的提煉成信息，反饋到網上與人分享。這就完成了一次“人肉迭代”。著，大家又在第一次肉迭代的基礎上，互取經，再接再厲，交重復進行信息的收集加工、整理等工作，是，便誕生了第二次人肉迭代”。如此循往復，經過多次不懈代后，當事人或物的像就躍然紙上了。如構成“滿意畫像”的材確實已經證實，至主體是事實，“人肉索”就成功了。幾乎以斷定，只要參與“肉搜索”的網友足夠，時間足夠長，大家毅力足夠強，那么任人都可能無處遁形。實，所謂的大數據挖，在某種意義上說，是由機器自動完成的殊“人肉搜索”而已只不過，這種搜索的的，不再限于抹黑或揚某人，而是有更加泛的目的，例如，為品銷售者尋找最佳買、為某類數據尋找規(guī)、為某些事物之間尋關聯等?？傊灰?的明確，那么，大數挖掘就會有用武之地如果將“人肉搜索”大數據挖掘相比，網被電腦所替代；網友收集的信息，被數據中的海量異構數據所代；網友尋找各種人關聯的技巧，被相應智能算法替代；網友相互借鑒、彼此啟發(fā)做法，被各種同步運所替代。各次迭代過仍然照例進行，只不機器的迭代次數更多速度更快，每次迭代實就是機器的一次“習”過程。網友們的終“滿意畫像”，被時的挖掘結果所替代之所以說是暫時，那因為對大數據挖掘來，永遠沒有盡頭，結會越來越精準，智慧度會越來越高，用戶需根據自己的標準，時選擇滿意的結果就了。當然，除了相似外，“人肉搜索”與大數據挖掘”肯定也許多重大的區(qū)別。例，機器不會累，它們集的數據會更多、更，數據的渠道來源會廣泛?？傊?，網友的人肉搜索”，最終將給機器的“大數據挖”。4.隱私保護與數據挖掘“?！焙郎綑C”存必須承認，就當前現實情況來說，大數隱私挖掘的“殺傷力，已經遠遠超過了大據隱私保護的能力；句話說，在大數據挖面前，當前人類有點知所措。這確實是一意外。自互聯網誕生后，在過去幾十年，們都不遺余力地將碎信息永遠留在網上。中的每個碎片雖然都全無害，可誰也不曾識到，至少沒有刻意關注，當眾多無害碎融合起來，竟然后患窮！不過，大家也沒要過于擔心。在人類史上，類似的被動局已經出現過不止一次。從以往的經驗來看隱私保護與數據挖掘間總是像“走馬燈”樣輪換的——人類通對隱私的“挖掘”，得空前好處，產生了多需要保護的“隱私，于是，不得不再回頭來，認真研究如何護這些隱私。當隱私累得越來越多時，“掘”它們就會變得越越有利可圖，于是，一輪的“挖掘”又開了。歷史地來看，人在自身隱私保護方面整體處于優(yōu)勢地位，網絡大數據挖掘之前“隱私泄露”并不是個突出的問題。但是現在人類需要面對一棘手的問題——對過遺留在網上的海量碎信息，如何進行隱私護呢？單靠技術，顯不行，甚至還會越“護”，就越“泄露隱”。因此，必須多管下。例如從法律上，止以“人肉搜索”為的的大數據挖掘行為從管理角度，發(fā)現惡的大數據搜索行為，其進行必要的監(jiān)督和控。另外，在必要的候，還需要重塑“隱”概念，畢竟“隱私本身就是一個與時間地點、民族、文化等關的約定俗成的概念對于個人的網絡行為言，在大數據時代，該如何保護隱私呢？者說，至少不要把過包含個人隱私的碎片息遺留在網上呢？答只有兩個字：匿名！要做好匿名工作，就在一定程度上，保護隱私了。也就是說，大數據技術出現之前隱私就是把“私”藏來，個人身份可公開而大數據時代，隱私護則是把“私”公開(實際上是沒法不公開)，而把個人身份隱藏來，即匿名。(作者：楊義先、鈕心忻，均北京郵電大學教授)