關於大數據於隱私保護的關系

❶ 什麼是大數據大數據面臨哪些安全與隱私問題

什麼叫做大數據大數據這個問題你問的太好了，大數據就是指的是通過一個人日常回生活中在網答絡上使用的數據，然後給他記錄下來，這個就叫做大數據。而大數據面臨的安全和隱私問題，也是有大數據的運營商們進行保護的，對大數據的防護是非常的認真，這對大數據來講是十分安全的。

❷ 大數據時代,隱私保護比信息挖掘更重要

大數據時代,隱私保護比信息挖掘更重要

伴隨著《綱要》的發布，中國大數據發展將迎來頂層設計，正式上升為國家戰略。不論我們稱之為大數據時代、互聯網時代，還是物聯網時代、智能穿戴時代，它們之間都有一個共同的特徵，就是信息數據化。當人與物都被數據化之後，就意味著巨大的商機蘊藏到了這些數據中間，而國務院所出台的這個關於大數據的指導意見也足以證明大數據的價值。

面對大數據所蘊含的巨大價值，我並不擔心其商業價值挖掘不出來，擔心的是如何把握好商業挖掘的尺寸與公民隱私權之間的關系。今天，大數據的商業化已經形成。當我們通過PC登錄或者訪問了相關的網站，瀏覽了某些信息的時候，我們在電腦上的這種行為都將被記錄下來。當我們再次登錄一些網站，打開相關頁面的時候，一些「牛皮癬」廣告就會被推送到我們的眼前。

那麼，有誰在推送這些「牛皮癬」廣告的時候徵求過用戶的意見？追蹤用戶使用行為的商業挖掘邊界到底在哪裡？這些問題或許比當前推動大數據商業挖掘來說更為重要。

首先，從目前的實際情況來看，大數據商業的前端很繁華，而商業後端的法律法規則相對滯後。過度的商業化挖掘，如果在沒有相關隱私權保障的情況下發生，必然會招致用戶的反感。那麼，商家到底應該將數據商業化到什麼程度，這個尺度如何把控，也就成為當前有關部門著重關注的焦點問題。

其次，對於企業來說，哪些數據是可以挖掘，哪些數據在商業化中是不能挖掘的；對於行政部門來說，什麼部門可以擁有什麼樣的數據使用許可權……這些都存在著關鍵尺度問題。如果相關法律法規和政策能夠及時出台，那麼公民隱私安全問題就可以緩解很多；反之，如果這個指導規范一直出不來，那麼公民隱私就很危險了。

尤其是在智能穿戴時代的萬物數據化之後，包括人的一切行為與生命體態特徵都被數據化，網路安全、數據安全，就是擺在眼前最急迫、最重大的事情。可以預見，在進入智能穿戴時代，人與物，人與互聯網之間的識別關系一定不是當前的這種數字密碼，而是更為復雜的生物識別技術，如步態、靜脈、視網膜、心率等，藉助於可穿戴設備將人與設備連接、綁定在一起。由此通過人的生理特徵識別後，建立一種唯一性的身份識別特徵和獨一無二的ID。

顯然，這種識別特徵的建議就相對比較安全，尤其是對於金融系統來說，未來的支付就很安全，一旦你的設備被偷了，離開你就自動失效了。深度數據化背後的商業價值將隨之放大，而同時被放大的，還有數據安全風險。不過，我們不能因為大數據的安全存在風險，就讓科技發展的腳步停下來。

我們需要謹慎地對待數據安全，但亦非謹小慎微。就像我們知道網路網銀不安全，但我們還是會謹慎地用，此時對於銀行等機構來說就是如何通過技術來最大限度地保障用戶財產安全；我們知道美國槍支泛濫，但很多人依然很「嚮往」美國，此時對於美國政府來說就是如何通過法律法規來杜絕這些案件的發生。面對大數據也是如此，需要政府提高監管的水平和方式，盡可能地把犯罪的風險系數和危害降到一個合理的范圍。當然社會上總有一些人想著賺歪門邪道、旁門左道的錢，這就是需要政府作為的問題，怎樣有效控制。盡管目前我們還沒有完全進入大數據時代，但相關的弊端、問題與安全風險已經或多或少地初露端倪。

隨著國務院關於大數據文件的出台，一方面會加速大數據產業的形成，也必然會加速商業價值的挖掘。但是在這個過程中，我們尤其不能忽略了對公民隱私權的重視。所以，發展大數據產業很重要，但對於公民來說或許保護比挖掘更為重要。

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❸ 淺析大數據隱私問題

淺析大數據隱私問題
為什麼要使用大數據？
大數據不同於過去的數據倉庫，因為它幾乎分析所有類型的數據文件或格式，包括圖像、視頻以及從社交媒體收集的數據。大數據的另一個特點是它沒有像伺服器對數據存儲的「一對一」的關系，而是依賴虛擬化架構，從大型內容商店和檔案中提取內容作為單一全球資源。

在企業管理人員和業務線經理中，使用大數據的最大動機是形成更准確、詳細的預測或者推測，從而為企業提供潛在的優勢。大數據帶來的業務優勢很廣泛，從新產品開發和改進到最佳定價，再到篩選求職簡歷和設計有效的營銷活動等。事實上，政治運動已經開始利用大數據分析：2012年奧巴馬競選就利用了大數據分析來確定可能投票的選民，然後影響他們，通過他們來籌集競選資金，並獲得選票，這是奧巴馬獲得最終勝利的關鍵戰略。
大數據隱私問題
FTC最近採取的行動是專門針對數據經紀公司：這種公司收集和分析特定消費者行為數據，然後將分析結果賣給希望提高營銷和銷售業績的公司。然而，需要承認的是，使用大數據帶來越來越多的隱私問題，這並不僅限於這些傳統的數據經紀公司。經濟學人信息部（經濟學人集團內獨立的業務部）公布了使用大數據最多的19個行業領域，包括製造業、IT和技術、金融服務、專業服務、醫療保健、制葯和生物技術以及消費品等。毫無疑問，大數據革命已經開始。
根據大數據的特點，以及大數據使用的業務動機，最關鍵的隱私問題是，簡單地說，數據的質量或者准確性；以及企業使用這些數據來作出決定而可能會對個人產生的負面影響。例如，從社交媒體獲取的個人信息的准確性？從社交媒體或者其他網路來源的信息可以用於篩選或者排名求職申請，或者提高醫療保險的價格嗎？基本的個人資料，例如年齡、婚姻狀況、教育或者就業情況通常都是未經驗證的。在免費電子郵件服務中同樣也沒有這些驗證，幾乎所有用戶都會點選接受使用條款和私隱聲明，表明同意放棄用於數據匯總的一定程度的隱私權利。
另一個質量問題是，當收集互聯網搜索字詞或短語時，可能會對它們存在誤解。企業利用大數據不佳的例子包括使用互聯網搜索詞條來評估產品定價，或者潛在目標客戶。要知道，在家庭計算機中可能有多個用戶，並且有很多原因某人在網上搜索與他們無關的主題。這種類型的數據收集、分析和使用可能產生有問題的分析結果，從而導致錯誤的決策，而最終造成個人和分析數據的企業兩敗俱傷的局面。這種缺乏對大數據質量的控制將我們指向另一個隱私保護原則，即收集符合且適合既定目標的個人數據。

❹ 大數據時代如何保護個人隱私

大數據時代如何保護個人隱私？

1.不要隨便注冊那種各種的app網站，這種app網站就容易索取個人的信息。

2.不要隨便在網上留下自己的聯系方式或者是身份證號碼。

3.不要隨便填寫各種各樣的調查問卷。現在在街上、校園、網上都會遇到各種問卷調查，那麼此時一定要注意防範，不要輕易填寫個人信息。

4.朋友圈不要經常曬自己的生活照片，尤其是家裡有孩子的，這對於孩子的安全是有很大的隱患的。

❺ 什麼是大數據安全及隱私保護

個人感覺所謂的大數據安全就是不要早陌生的軟體中去填寫個人信息等，不要隨意的注意賬號；而且在企業中，管理者都是很注重數據安全這塊的，這時候我們就可以選擇域之盾來進行對電腦文件加密、U盤管理及員工上網行為管控等，挺方便的。

❻ 大數據時代無隱私與自由有什麼關系

當前，數據的數量時刻都在飛速增長。信息分享在全世界范圍內越廣泛，確保數據安全和保護人們隱私的任務就越難完成。現如今，人與人之間交流產生的流量遠遠大於文件傳輸產生的流量，但是，人與人之間的交流可以界定為隱私，屬於比較敏感的范疇。由此看來，整個互聯網都是隱私的，是不可公開的。但是，現有的互聯網結構下，你的所有應用對於服務提供商，其實都是透明的。那麼，人們既想要藉助互聯網的平台與別人交流，又想要自己的空間不被窺探，這是完全不可能的。
我們只能希望政府加大立法制度的同時，企業自身也設定相關規則實現自我管控。
自由（freedom/liberty）是一個政治哲學（political philosophy）概念，在此條件下人類可以自我支配，憑借自由意志而行動，並為自身的行為負責。學術上存在對自由概念的不同見解，在對個人與社會的關系認識上有所不同。自由的最基本含義是不受限制和阻礙（束縛、控制、強迫或強制），或者說限制或阻礙的不存在。「自由」在中國古文里的意思是「由於自己」， 就是不由於外力，是自己作主。在歐洲文字里,，「自由」含有「解放」之意，是從外力制裁之下解放出來，才能自己作主[1][2]。「自由」的精闢解釋是：沒有外在障礙而能夠按照自己的意志進行的行為。據阿克頓勛爵（John Emerich Edward Dalberg-Acton）統計，眾多思想家對「自由」的界定竟有 200餘種之多。所以，薩托利（Giovanni Sartori）說「自由是一個變色龍似的語」。自由廣義的來說是動植物在法律范圍內一切不受約束的行為。

❼ 大數據時代隱私如何保護

大數據時代隱私如何保護

大數據時代來了，個人隱私如何保護？在中國科協今天舉辦的第36期科學家與媒體面對面活動中，專家給出具體建議。

IPO臨近，券商「鉚牢」高凈值客戶，粘度有望增加。

專家們說，大數據是當下熱詞，它憑借超乎想像的海量資訊數據，正深刻地改變著人們的生產和生活。在國外，大數據在農業研究、金融市場、氣象預報、交通管理、新聞報道等方面廣泛應用。沃爾瑪用每個月網購的數量判斷客戶的喜好，優化櫃台排列，銷量猛增。印第安納大學學者從成千上萬的留言中把微博分為6種心情，從中算出的道瓊斯指數准確率高達87%。

我國對大數據的搜集利用主要體現在電子商務領域：電商通過物流掌握用戶數據，進行線上線下聯動；通過分析購買商品的數據，精確進行商品推薦等。

針對媒體最關注的個人隱私如何保護問題，中國通信學會副理事長兼秘書長張新生介紹，在美國等大數據發展比較快的國家，已經制定了關於大數據保護，特別是針對老百姓隱私保護的大數據保護的法律法規。從國外的相關政策看，如果企業在使用大數據時讓老百姓的隱私發生了泄漏，企業承擔完全責任。

張新生說，國外企業在使用大數據時，往往不是把一個人的信息作為分析的依據，而是把一千人為基礎、一萬人為基礎的日誌信息打包之後進行統計分析，這樣就對個人隱私起到了一定的防止外泄作用。

中國聯通(,問診)網路技術研究院首席專家唐雄燕則表示，對個人來說，還是要相信大的企業。大企業在隱私保護上相對有比較完善的手段，也不敢輕易去作惡。運營商其實有非常多的數據，為什麼現在不敢去挖掘、使用？因為很多事情在國家的法律法規沒有允許的情況下不敢輕易做。

網路公司發展研究中心副主任率鵬認為，個人隱私比如說用戶的登陸信息泄漏，其實這不是大數據帶來的問題，而是企業沒有盡到相關信息保護責任。在法律法規的約束下，如果企業盡到責任的話，還是有能力保障大數據時代用戶信息安全問題的。

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❽ 大數據面臨哪些安全與隱私問題

(一)大數據遭受異常流量攻擊
大數據所存儲的數據非常巨大，往往採用分布式的方式進行存儲，而正是由於這種存儲方式，存儲的路徑視圖相對清晰，而數據量過大，導致數據保護，相對簡單，黑客較為輕易利用相關漏洞，實施不法操作，造成安全問題。由於大數據環境下終端用戶非常多，且受眾類型較多，對客戶身份的認證環節需要耗費大量處理能力。由於APT攻擊具有很強的針對性，且攻擊時間長，一旦攻擊成功，大數據分析平台輸出的最終數據均會被獲取，容易造成的較大的信息安全隱患。
(二)大數據信息泄露風險
大數據平台的信息泄露風險在對大數據進行數據採集和信息挖掘的時候，要注重用戶隱私數據的安全問題，在不泄露用戶隱私數據的前提下進行數據挖掘。需要考慮的是在分布計算的信息傳輸和數據交換時保證各個存儲點內的用戶隱私數據不被非法泄露和使用是當前大數據背景下信息安全的主要問題。同時，當前的大數據數據量並不是固定的，而是在應用過程中動態增加的，但是，傳統的數據隱私保護技術大多是針對靜態數據的，所以，如何有效地應對大數據動態數據屬性和表現形式的數據隱私保護也是要注重的安全問題。最後，大數據的數據遠比傳統數據復雜，現有的敏感數據的隱私保護是否能夠滿足大數據復雜的數據信息也是應該考慮的安全問題。
(三)大數據傳輸過程中的安全隱患
數據生命周期安全問題。伴隨著大數據傳輸技術和應用的快速發展，在大數據傳輸生命周期的各個階段、各個環節，越來越多的安全隱患逐漸暴露出來。比如，大數據傳輸環節，除了存在泄漏、篡改等風險外，還可能被數據流攻擊者利用，數據在傳播中可能出現逐步失真等。又如，大數據傳輸處理環節，除數據非授權使用和被破壞的風險外，由於大數據傳輸的異構、多源、關聯等特點，即使多個數據集各自脫敏處理，數據集仍然存在因關聯分析而造成個人信息泄漏的風險。
基礎設施安全問題。作為大數據傳輸匯集的主要載體和基礎設施，雲計算為大數據傳輸提供了存儲場所、訪問通道、虛擬化的數據處理空間。因此，雲平台中存儲數據的安全問題也成為阻礙大數據傳輸發展的主要因素。
個人隱私安全問題。在現有隱私保護法規不健全、隱私保護技術不完善的條件下，互聯網上的個人隱私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交軟體掌握著用戶的社會關系，監控系統記錄著人們的聊天、上網、出行記錄，網上支付、購物網站記錄著人們的消費行為。但在大數據傳輸時代，人們面臨的威脅不僅限於個人隱私泄露，還在於基於大數據傳輸對人的狀態和行為的預測。近年來，國內多省社保系統個人信息泄露、12306賬號信息泄露等大數據傳輸安全事件表明，大數據傳輸未被妥善處理會對用戶隱私造成極大的侵害。因此，在大數據傳輸環境下，如何管理好數據，在保證數據使用效益的同時保護個人隱私，是大數據傳輸時代面臨的巨大挑戰之一。
(四)大數據的存儲管理風險
大數據的數據類型和數據結構是傳統數據不能比擬的，在大數據的存儲平台上，數據量是非線性甚至是指數級的速度增長的，各種類型和各種結構的數據進行數據存儲，勢必會引發多種應用進程的並發且頻繁無序的運行，極易造成數據存儲錯位和數據管理混亂，為大數據存儲和後期的處理帶來安全隱患。當前的數據存儲管理系統，能否滿足大數據背景下的海量數據的數據存儲需求，還有待考驗。不過，如果數據管理系統沒有相應的安全機制升級，出現問題後則為時已晚。

❾ 大數據時代與個人隱私之間有什麼矛盾

就大數據而言，海量數據聚集和挖掘，其商業價值不言而喻，然而商業價值和個人隱私保護之間如何平衡，這是所有人都將面對的問題。隨著大數據相關應用的日益普及和深入，更多的雲，更多的各類應用程序，更多的數據採集硬體，隱私收集，不知不覺已隨時隨地侵入人們的工作和生活，人們實際上已經處於幾近赤裸的狀態。

不可否認，大數據本身是柄雙刃劍，無論我們如何不願意自己的隱私被感知，被統計，我們還是受不了他所帶來的無論是商業價值和社會價值等方面的誘惑。信息完全不被採集，這基本無可能，一個人從出生、上幼兒園、上學、買手機、就業、結婚、開公司、體檢、買車、網上購物，在所有的這些過程中，我們的數據在各個環節就已經被收集。以網上購物為例，在一家電商購物，從賬號登錄開始，到瀏覽頁面，到購買完成支付，每一個細節都已經被記錄。至於是否很在意這些過程中信息被採集呢?其實大部分人已經習慣。如果說多數人有介意的地方的話，那就是當我們知道對方收集了不該收集的信息的時候。

同樣的，在信息的使用環節，其實我們在意的不是隱私被使用，而是隱私信息被濫用。比如亞馬遜通過對客戶的相關軌跡數據進行分析挖掘，提供個性化推薦的服務。在看到亞馬遜的推送的時候，第一感覺是這個網站比較貼心，給我的推送比較接近我的需求。我們知道我們的數據被使用了，但樣的使用方式是被認可的，因為他為我提供了更好的服務，而且這種服務是合理且適度的，並沒有把數據泄露或用在其他不該用的地方。其次，我們不太在意這樣的使用是因為被採集或被使用的不是我們一個人的信息，是所有人的信息，他不是針對我的，且個體的關鍵真實信息是被隱藏的。（摘自：中國客戶關系網）