彩神彩票走势图 - 互动百科

习近平寄语中青年干部：勤掸“思想尘”、多思“贪欲害”、常破“心中贼”******

　　2022年春季学期中央党校(国家行政学院)中青年干部培训班3月1日上午在中央党校开班。中共中央总书记、国家主席 、中央军委主席习近平在开班式上发表重要讲话强调——

你 的隐私 ，大数据怎知道******

　　作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）

　　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。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）