很多消費(fèi)者習(xí)慣貨比三家，比對(duì)完價(jià)格以后殺回第一家，結(jié)果第一家平臺(tái)非常狡猾地告知消費(fèi)者已售罄，但是價(jià)格更高的還可以購(gòu)買，諸如此類的大數(shù)據(jù)殺熟事件見(jiàn)怪不怪。如果說(shuō)平臺(tái)利用消費(fèi)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(wú)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(duì)國(guó)家安全的危害性非同小可。
隨著商品市場(chǎng)的日益繁盛，在一堆商品里挑選一個(gè)自己滿意的將花費(fèi)越來(lái)越多的時(shí)間，大數(shù)據(jù)針對(duì)消費(fèi)者的喜好推薦反而幫助消費(fèi)者提高效率。當(dāng)初創(chuàng)企業(yè)需要新開(kāi)展某項(xiàng)業(yè)務(wù)，但是沒(méi)有熟悉的服務(wù)商渠道，打開(kāi)瀏覽器就會(huì)有平臺(tái)推送相關(guān)信息，卻能更高效實(shí)現(xiàn)買賣交易。因此，令消費(fèi)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(jī)會(huì)。消費(fèi)者不完全信任大數(shù)據(jù)是否真的篩選了無(wú)用信息，還是有意篩掉了不想讓消費(fèi)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(huì)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(shuō)明使用范圍，從具體操作上有困難性。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)時(shí)代不同于IT時(shí)代，并不是先設(shè)定好程序，再將信息填進(jìn)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(tái)交換數(shù)據(jù)，實(shí)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(chǎng)景下，數(shù)據(jù)的合理使用反而保護(hù)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(duì)于隱私和數(shù)據(jù)安全的概念認(rèn)識(shí)不深。對(duì)于隱私的界定，不同的人有不同的概念。隨著時(shí)間推移，同一個(gè)人對(duì)于自己的隱私衡量標(biāo)準(zhǔn)也會(huì)改變。即使是大型經(jīng)營(yíng)成熟的公司也不知道應(yīng)該對(duì)誰(shuí)的隱私負(fù)責(zé)。隱私是不愿意公開(kāi)的信息，不愿意公開(kāi)的對(duì)象更多是其他自然人或者機(jī)構(gòu)。擔(dān)心有別有用心的人通過(guò)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)個(gè)人或個(gè)別機(jī)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(jī)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(huì)影響模型輸出正確預(yù)測(cè)的能力，破壞機(jī)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(duì)安全。愛(ài)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(kāi)透明”、“集體維護(hù)”等特征?；谶@些特征，區(qū)塊鏈技術(shù)奠定了堅(jiān)實(shí)的“信任”基礎(chǔ)。從企業(yè)層面來(lái)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(xiǎn)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(jué)和數(shù)據(jù)管理平臺(tái)并不可靠，涉及重大公共安全等數(shù)據(jù)，政府應(yīng)該嚴(yán)格管理。從行政機(jī)構(gòu)層面，采用數(shù)據(jù)管理采用分級(jí)制更為有效。
（部分觀點(diǎn)引用賽迪智庫(kù)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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