京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代怎么保护个人隐私
我国大数据应用面临着数据资源难以开放共享、数据安全和隐私急需保护、大数据技术创新人才不足等诸多挑战,其中个人隐私如何保护,是大众最为关注的问题。
事实上,真正好用的大数据技术,应该是用加工实现增值,用分析来指导决策,而非贩卖用户个性化隐私这种原始数据信息本身的低层次滥用。
中兴通讯首席架构师、业务总工程师罗圣美表示:“使用这些数据的企业,其实有两大类,一类是互联网企业,第二类是电信企业。企业有安全保护措施,有技术解决方案,做只针对群体,而不针对个体的信息挖掘,这是应遵循的基本原则。”
率鹏认为,在隐私保护问题上,大数据技术要重点强调符号化和用户特征这两个概念。“符号化,是当我们去识别一个用户时,用和他真实信息不相关的符号标记这个用户。符号通过算法来保证,是单向的识别,使我们能识别出两次登录的是同一个用户,却无法通过此符号反推出该用户在真实生活中的姓名、电话和住址,这就基本享受了大数据带来的优势,同时又规避了信息安全的风险。用户特征,是在大数据时代,企业感兴趣的往往是这个用户的特征,而不是家庭地址、电话号码真正敏感的信息。比如说,我希望知道你是一个20岁到30岁年龄段,生育过子女,有高等教育学历的女性,这些都是你的特征,但是我并不想知道你姓甚名谁,今年多大,有几个小孩。如果在数据使用过程中严格遵循符号化和用户特征原则,我们就能规避掉不良风险。”
除了技术以外,政策和立法才是大数据时代个人隐私保障的重要凭借。2012年12月28日,《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》审议通过。2013年,工信部根据全国人大的决定,出台了关于互联网和电信网个人信息保护的条例,提出了数据保护的一系列要求。
数据需要保护,数据也需要交易。大数据的保护与交易需要遵循什么样的标准,是当前政策制定者面临的挑战。
张新生说:“有价值的数据是非常重要的资源,但前提是要建立交易规则。我国的几大互联网运营企业都在做大数据分析,并且都想把数据作为可交易的产品,这需要我们尽快建立数据交易有关的法律法规。”
何宝宏认为,目前的大数据分为两类。一类是公共数据,比如政府所掌握的数据,或者公益企业的数据,公共数据面临的是开放和共享的问题。一类是商业数据,商业性数据需交易,因为这是资产,交易产生新的价值。“标准和政策的制定是不断摸索的过程,需要随着市场去探索,我们已经深度地介入到关于目前国内数据交易的活动中,去探讨这方面的政策、标准制定。”
对于用户来说,提高信息安全意识、注意个人隐私保护也十分重要。不过,鉴于大数据时代个人隐私保护的困难程度,已有专家提出了“遗忘”的必要性。牛津大学教授、大数据领域权威专家维克托就在他的著作《删除》中表示,对于人类而言,遗忘一直是常态,而记忆才是例外。然而,由于数字技术与全球网络的发展,这种平衡已经被打破了。大量数字化的私人信息不仅可能在今天被滥用,在几年甚至几十年后仍然可能被滥用。
罗圣美说:“在大数据时代,建议国家相关部门在制定产业政策时,需要重点考虑涉及个人隐私的信息,采取删除、锁定,或者安全加密等多种级别的保密措施,避免个人隐私被检索、发现、滥用和扩散。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12