
百度总裁谈"大数据隐私":"你的秘密只有机器知道"
博鳌亚洲论坛今年连续第三年设置“大数据”相关分论坛,在27日的论坛年会“大数据的局限、误区与真相”电视辩论分论坛上,全球最大的中文搜索引擎——百度公司总裁张亚勤就公众对数据隐私的担忧回应称,“从整体上看,大数据云计算是安全的,可以放心使用。”
据IDC(互联网数据中心)预测,到2020年,全球大数据总量将相当于地球上所有海滩上沙粒总和的57倍,每两年数据就会翻倍。但海量的大数据也带来诸多方面的挑战,其中一项重要议题就是个人隐私安全保护。
“数据是百度的血液,在百度,每天有50到60亿次的搜索请求,有超过100亿次的位置请求,所以我们可能有中国最大的数据。”张亚勤从产品开发者和科研人员的角度解释了搜索引擎获得的大数据的用途与去向,“百度接收到的搜索请求中确实有很多隐私信息,但是这些信息都是被存放在服务器上,我们是不知道的,只有机器知道,我们不会去接触这些信息。”他进一步解释说,这些信息本身也是被加密的,百度是通过机器算法找到所匹配的信息。“大家不要误解,我们不会利用这些隐私去追踪个人。”
那么百度会不会通过操控机器来操控网民隐私?面对提问,张亚勤回应说,首先,从技术和人力角度看,百度没有能力看到每个人的隐私;更重要的是,不仅对于百度,对于所有互联网公司来说,都必须遵守所在国的法律规定。不过用户也可以选择告诉百度自己是谁,“用户需要得到信息的时候,我们可以提供不同的服务方式。”
张亚勤认为,真正理解和解决隐私和安全问题,有三个维度:其一是数据是否可靠;其二是隐私,尽管隐私涉及到技术、法规、用户使用习惯等,但对于互联网企业而言,负责任的态度和做法至关重要;其三则是安全问题。
但张亚勤指出,事情总是存在两面性,“斯诺登事件”之后,绝对隐私已经不存在。从整体上来看,大数据带来的正面效应肯定是大于负面影响。
“把钱放到银行安全还是藏在枕头底下、在家里挖个洞放起来更安全?整体来讲,肯定是前者更安全。”张亚勤通过形象举例表明态度:“虽然大家对大数据时代的隐私安全存有一些顾虑,但是整体来讲,大数据、云计算是更安全的,可以放心使用。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 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在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23