
大数据时代我们都成了“透明人”
有这样一个例子:
客服人员马上报出了电话和家庭住址,一个客户打电话订购比萨。推荐了喜欢的口味,报出他最近去图书馆借过什么书,信用卡已经被刷爆,解他房贷还款金额,知道他丈母娘刚动过心脏搭桥手术,甚至还准确定位出他正在离比萨店20分钟路程的地方骑着一辆摩托车…
但如果把它深入整合、挖掘,分散在各个系统中的海量数据乍一看价值不大。就能知道一名消费者的性格、喜好以及消费习惯等信息,这些信息对商家非常有价值。但对消费者来说,宁静生活却从此被打破。
没有必要去界定隐私;但业内人士也承认,数据如果是相同业务范围内使用。大数据交易过程中,用户的隐私存在泄露风险。一旦形成大数据模式,各个系统之间发生的数据就会互联互通,数据被用于他途,用户隐私泄露的可能性就会加大。
怎么防止信息泄露?有业内人士认为,直接过滤掉个人信息。大数据在涉及交换、分析、挖掘时,个人信息是无法直接过滤的
不同商家的所谓信息共享也会让你隐私信息有被整合、挖掘的危险”这些个人隐私数据散落在中介、银行、安全、航空公司等机构间,此外。危险性可能不大,但如果被共享之后,又被系统整合、相互印证的话,消费者的个人基本信息,甚至性格、喜好以及生活轨迹等信息将被他人一览无余,很多普通人在面前将变成“透明人”
信息时代,大数据平台承载了巨大数据资源,肯定成为黑客组织、各类敌对势力网络攻击的重要目标。因此,大数据时代的网络平安问题,将是所有大数据利用的前提条件。
除在基础数据库安全软硬件设施建设、网络攻击监测、防护等方面努力之外,鉴于大数据资源在国家平安方面的战略价值。针对国内大数据服务及大数据应用方面还有如下建议。
应纳入国家网络平安审查的范畴,对重要大数据应用或服务进行国家网络平安审查。对于涉及国计民生、政府执政的重要大数据应用或服务。尽快制定明确的平安评估规范,确保这些大数据平台具备严格可靠的平安保证措施。
应避免、限制使用社交网络工具作为日常办公的通信工具,合理约束敏感和重要部门对社交网络工具的使用。政府部门、央企及重要信息系统单位。并做到办公用移动终端和个人移动终端的隔离,以防止国家重要和机密信息的泄露。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30