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大数据培训学习思考之大数据信息隐私

人类社会的大数据时代已经到来。大数据革命在驱动我们在挖掘数据真相、处理复杂事件、增强预测精准度,以及提升决策能力方面获得巨大进步的同时,也滋生着人类前所未遇的各种

  人类社会的“大数据”时代已经到来。大数据革命在驱动我们在挖掘数据真相、处理复杂事件、增强预测精准度,以及提升决策能力方面获得巨大进步的同时,也滋生着人类前所未遇的各种网络犯罪和信息伦理问题,随着个人数据的被广泛应用,网络用户对个人隐私安全的关切也随之增长。
大数据培训学习思考之大数据信息隐私
  《韦氏词典》将隐私(privacy)定义为一种私人的免于公众注意和观察的状态,其对应的是主体享有免于被打扰的自由。历史地看,隐私一词的含义是不断变化的。19世纪末,“隐私”主要是指他人的房间或者财产不受侵犯。而到20世纪末,互联网的发展使“隐私”一词变得更具“信息丰富性”,其内涵也随之扩展为限制或控制他人访问私人信息。科技伦理学家塔瓦尼(H.T.Tavani)就将隐私权所涉及的隐私分做四大类:身体隐私、心理隐私、社会隐私和信息隐私。其中,信息隐私主要涉及个人信息的收集、存储、控制和传播,常见的信息隐私包括信用隐私、医疗隐私、社交隐私和工作隐私等。
  在网络空间,“信息隐私体现了隐私的实质性方面或者说至少是主要方面”。尤其在大数据时代,隐私的丧失更容易发生。首先,为实现更高效益的精准营销,商业组织往往会运用大数据关联分析技术来寻找零星数据之间潜在联系,而这常常会触及数据隐私。比如,2012年2月16日《纽约时报》报道,Target公司在其数据库中将25项与怀孕高度相关的商品制作成“怀孕预测”指数,能够通过分析女性客户购买记录确定顾客是否怀孕。根据这一系统,该公司获取了一名高中女生的妊娠隐私,这比她的父亲知道该消息还要早一个月。其次,大数据联动挖掘模式与传统数据挖掘技术相区别的关键在于,它通过复杂运算法则所采集到的非结构性数据单独来看是完全不涉及隐私的。
  但是,恶意分析者完全可以从马赛克理论出发,通过多种数据挖掘技术的组合轰炸来发掘隐藏在各种网络交互活动中的特殊关联性,并“提取到隐含的先前未知的有潜在价值的信息。”最后,多元搜索条件并行的分析技术使得网络服务商存在无意间泄露用户隐私的可能。例如,为了帮助相关学者对搜索引擎关键词进行研究,美国在线(AOL)共享了来自于65.8万名用户的近2000万条搜索关键词。在发布这些信息前,用户名和网际协议地址等身份性隐私数据已经被统一清除,仅随机分配安全标识符进行简单区分。但凭借强大的数据挖掘工具,这些看似匿名的数据记录还是被还原成了用户的真实隐私。
  《纽约时报》通过研究标识符为4417749的用户数据,从“麻木的手指”、“60岁单身汉”和“到处撒尿的狗”等搜索主题出发,并综合分析其提交的“加州里尔伯恩市”、“老年斑淡化”等记录,成功推断出该用户为名叫赛洛玛·阿诺德的一名老年妇女。大规模复杂数据关联挖掘技术通过对碎片化的、看似无关联的简单数据进行复合运算,就会有意或无意地披露用户隐私,这不仅会“降低用户对于隐私数据匿名存取的信任和参与热情,”而且会迫使大量使用者因惧怕安静生活被干扰而最终叛离数据服务。
  科多大数据提醒大家一定要保护好自己的数据隐私,以免被不法分子利用。想要学习大数据的小伙伴们快来勾搭科多君吧~
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