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来源:彩神彩票计划群0306-05-08 17:48

  

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云南“00后”铁路新警 的春运初体验******

  (新春走基层)云南“00后”铁路新警 的春运初体验

  中新网昆明1月31日电 题 :云南“00后”铁路新警的春运初体验

  作者 徐红 刘翔

  清晨,云南开远铁路公安处富宁站派出所 的“00后”铁路民警程清林穿好警服 、佩戴好警用装备,开始他一天 的春运执勤工作 。

  富宁县作为云南省的“东大门”,是通往广西 、广东等沿海发达地区的重要门户 ,而富宁火车站则 是辐射周边地区100余万人口的交通枢纽 。春运期间,该站旅客流明显增多 。

  这是程清林参加铁路公安工作以来 的第一个春运,对刚到派出所一个月 的他来说 是一次挑战 。在执勤的一天里,他没有一丝松懈,紧跟着“老铁警”张高义 的脚步穿梭在火车站的候车区 、售票厅、安检口等各个区域。

  上午8点 ,送走第一趟开往昆明 的始发列车 ,程清林来到安检口执勤,不时给在传送带上取行李 的旅客搭把手。一边执勤 ,他一边向张高义请教,加深对危险品识别 、普通报警处置 、查缉查堵等工作 的理解。

图为铁路民警程清林熟悉指挥室工作。 云南开远铁路公安处供图图为铁路民警程清林熟悉指挥室工作。 云南开远铁路公安处供图

  一波客流高峰过后 ,程清林又来到候车大厅 ,拿起防范电信网络诈骗 的宣传材料走向人群。提醒旅客注意电信诈骗的同时,他也不断提示正在低头看手机或闭眼休息 的旅客,小心看管好行李物品。春运以来 ,他已经帮助旅客找回遗失行李物品5件。

  春运期间,乘客携带烟花爆竹乘坐火车 的情况增多。一位老年旅客不理解禁止携带爆竹进站的规定,和安检员辩驳起来 。程清林见状连忙上前安抚老人 ,并耐心向其解释相关法律条文,并说明禁止携带物品带来的安全隐患 ,最终获得了乘客的理解和配合 。

  指挥室 是整个派出所工作的“中枢”和“大脑”,熟悉每一个系统与流程,学习接处警处理也是程清林的工作之一 。“我在学校的专业是网络安全与执法 ,工作之余,我也得精进专业学习,实践和理论相结合 ,才能干好公安工作。”他说 。

  晚上11点 ,冬夜的站前广场已鲜有人迹,程清林还没有结束工作 ,他跟随队伍在广场上巡查。今年 是他第一次春节与家人分隔两地 。“这次特别的春运执勤初体验 ,让我更加理解作为警察 的担当与责任 ,用我们 的坚守 ,守护万家团圆 。”(完)

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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