很多消費者習(xí)慣貨比三家，比對完價格以后殺回第一家，結(jié)果第一家平臺非常狡猾地告知消費者已售罄，但是價格更高的還可以購買，諸如此類的大數(shù)據(jù)殺熟事件見怪不怪。如果說平臺利用消費者數(shù)據(jù)分析出了用戶習(xí)慣從而精準(zhǔn)盈利的方式令人反感又無力反抗，那么俄羅斯黑客在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上分析用戶心理，在Facebook上精準(zhǔn)投放信息，從而引導(dǎo)輿論，干擾選舉，對國家安全的危害性非同小可。
隨著商品市場的日益繁盛，在一堆商品里挑選一個自己滿意的將花費越來越多的時間，大數(shù)據(jù)針對消費者的喜好推薦反而幫助消費者提高效率。當(dāng)初創(chuàng)企業(yè)需要新開展某項業(yè)務(wù)，但是沒有熟悉的服務(wù)商渠道，打開瀏覽器就會有平臺推送相關(guān)信息，卻能更高效實現(xiàn)買賣交易。因此，令消費者不滿的不完全是這種“精準(zhǔn)服務(wù)”，更多的是不滿自己被剝奪了一定的選擇權(quán)，屏蔽了接觸其他信息的機會。消費者不完全信任大數(shù)據(jù)是否真的篩選了無用信息，還是有意篩掉了不想讓消費者看到的信息。所以，大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)服務(wù)并不能等同于侵犯隱私。
為避免大數(shù)據(jù)侵犯隱私，用限制數(shù)據(jù)采集的辦法并不能保證數(shù)據(jù)安全。因噎廢食的做法很大程度上會限制大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。數(shù)據(jù)采集前就向用戶說明使用范圍，從具體操作上有困難性。因為大數(shù)據(jù)時代不同于IT時代，并不是先設(shè)定好程序，再將信息填進去，而是先擁有大量數(shù)據(jù)才能產(chǎn)生應(yīng)用。而不同平臺交換數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)更新，更有利于人工智能深度學(xué)習(xí)。某些特定的場景下，數(shù)據(jù)的合理使用反而保護安全。例如AI大數(shù)據(jù)尋人，缺少數(shù)據(jù)支撐，尋人系統(tǒng)并不能發(fā)揮作用。
而多數(shù)人對于隱私和數(shù)據(jù)安全的概念認識不深。對于隱私的界定，不同的人有不同的概念。隨著時間推移，同一個人對于自己的隱私衡量標(biāo)準(zhǔn)也會改變。即使是大型經(jīng)營成熟的公司也不知道應(yīng)該對誰的隱私負責(zé)。隱私是不愿意公開的信息，不愿意公開的對象更多是其他自然人或者機構(gòu)。擔(dān)心有別有用心的人通過機構(gòu)的數(shù)據(jù)庫提取到自己的數(shù)據(jù)加以利用。因此，大眾更恐懼的是針對個人或個別機構(gòu)的數(shù)據(jù)泄露和隱私攻擊。
十年前黑客攻擊更多的是原始數(shù)據(jù)，而現(xiàn)在黑客有可能污染機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，篡改訓(xùn)練數(shù)據(jù)會影響模型輸出正確預(yù)測的能力，破壞機器學(xué)習(xí)模型。從目前的技術(shù)層面，數(shù)據(jù)管理使用區(qū)塊鏈技術(shù)相對安全。愛沙尼亞政府曾受到俄羅斯黑客的網(wǎng)絡(luò)攻擊幾近癱瘓，如今政府網(wǎng)絡(luò)幾乎全部使用區(qū)塊鏈，避免了當(dāng)年重創(chuàng)重演。區(qū)塊鏈具有“不可偽造”、“全程留痕”、“可以追溯”、“公開透明”、“集體維護”等特征。基于這些特征，區(qū)塊鏈技術(shù)奠定了堅實的“信任”基礎(chǔ)。從企業(yè)層面來看，選擇有數(shù)據(jù)安全管理能力的企業(yè)，做好數(shù)據(jù)備案、建立好數(shù)據(jù)風(fēng)險預(yù)警、數(shù)據(jù)泄露后即刻通知也能起到一定作用。當(dāng)然，完全依賴企業(yè)自覺和數(shù)據(jù)管理平臺并不可靠，涉及重大公共安全等數(shù)據(jù)，政府應(yīng)該嚴格管理。從行政機構(gòu)層面，采用數(shù)據(jù)管理采用分級制更為有效。
（部分觀點引用賽迪智庫網(wǎng)絡(luò)安全研究所《數(shù)據(jù)安全治理白皮書》、阿里研究院《數(shù)據(jù)安全治理的基本原則》。）
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