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乐发彩票手机版-乐发彩票官网

来源:乐发彩票必赚方案2021-02-12 17:48

  

你的隐私,大数据怎知道?我们又该如何自我保护?******

  在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?

  1.“已知、未知”大数据都知道

  大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!

  甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……

  再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

  当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。

  2.数据挖掘就像“垃圾处理”

  什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。

  大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

  不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

  这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。

  再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。

  3.大数据挖掘永远没有尽头

  大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!

  一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

  接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。

  几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。

  其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。

  如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。

  各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。

  当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。

  4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

  必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!

  不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

  但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

  因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

  对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。

  (作者:杨义先、钮心忻,均为北京邮电大学教授)

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气候变化真的存在吗?还是仅仅是理论预测?******

  当地时间12月7日,卡托维兹气候大会中国角“气候传播与公众意识”边会正式举行。来自不同国家的政界、业界和学界人士在边会上围绕气候变化与气候传播、传播干预低碳消费、电影艺术与气候传播等议题展开了热烈讨论。

  中新社编委、经济部主任俞岚在边会上发表致辞时表示,全球变暖和气候变化是正在发生并且愈来愈严峻的现实,任何所谓的反证和否认或许只是掩耳盗铃般的自欺欺人。

  俞岚认为,当前气候传播应该传递三个重要信息,第一是把公共意义和愿景带入有关气候变化的绿色事业,第二是从两端发力相向而行实现绿色目标,第三是深度运用相关技术使绿色经济流程平滑高效。

  在俞岚看来,我们的首要担当是倡导气候变化共识,首要任务是提升公共意义和愿景,首要主张则是强化技术驱动,最终目标是让全球气候治理更有效率。

中新社编委、经济部主任俞岚 中新社 陈溯/摄中新社编委、经济部主任俞岚 中新社 陈溯/摄

  以下是俞岚致辞全文:

  尊敬的解振华特别代表,尊敬的各位来宾,女士们,先生们:

  下午好。欢迎大家参加由中国新闻社和国家应对气候变化战略研究和国际合作中心联合主办的“气候传播和公众意识”主题边会。这是我们连续第六年在联合国气候大会“中国角”主办这一主题的边会,也是解振华主任今天凌晨抵达卡托维茨后参加的首场边会,足以可见中国政府对于气候传播和提升公众应对气候变化意识的高度重视。

  我本人从2011年德班气候大会开始跟踪全球气候谈判进程,8年来,我和我的同事笔下记录了许许多多的气候人、气候事,见证了全球气候治理的积极进展,也目睹了绿色低碳转型的艰难和困惑。

  当前,全球政治经济格局面临强烈不确定,作为媒体人,我们比以往更加迫切地需要向公众讲好气候故事,鼓励更多人自觉加入到应对气候变化的行动中。在新的数字化时代,媒体在应对气候变化中的角色和定位也应该与时俱进,在我看来,我们的首要担当是倡导气候变化共识,首要任务是提升公共意义和愿景,首要主张则是强化技术驱动,最终目标是让全球气候治理更有效率。

  在陈述我的观点之前,有一个问题跃然而出,那就是“气候变化是现实发生还是理论预测?”如果答案不是一目了然,那么让我们直观回忆一下近期肆虐的飓风麦克,加利福尼亚山火,印尼的海啸以及很多美妙名称的极端天气现象,比如厄尔尼诺。所以,无需复杂论证,气候变化确实在发生,并且发生的频度和烈度均超出我们的预期。显然,我们需要达成的第一个共识是,全球变暖和气候变化是正在发生并且愈来愈严峻的现实,任何所谓的反证和否认或许只是掩耳盗铃般的自欺欺人。在此次气候大会上发布的一份报告称,全球二氧化碳排放在经过了连续三年的平稳表现后,2017年、2018年再度反弹。到底是我们做错了什么还是做得远远不够?1.5度或2度的目标如何才能按进度实现呢?或许,我们需要做得更多,更加坚定,并且更加有指向性。

  以下几个问题,尤其值得关注,也应该是当前气候传播中的要传递的重要信息:

  第一,把公共意义和愿景带入有关气候变化的绿色事业。任何经济实体,在财务收益的必然选项基础上,必须把环境、社会效益和公共责任纳入目标和愿景;任何投资活动,除经济回报外,ESG、责任投资和可持续性投资等必须自动成为投资决策的关键要素;公共意义和愿景必须是人类财富创造活动有机且不可或缺的组成部分;绿色必须始终成为人类活动的底色。进入新经济时代,绿色代表价值,绿色创造价值,没有绿色内涵的所谓经济价值在扣除社会成本、环境成本和代际成本等之后所剩无几,所以,公共意义和愿景并非经济不可持续,很多实证研究已经充分说明了这一点。

  第二,从两端发力相向而行实现绿色目标。全球多边协议是“从上而下”的制度安排,需要广泛协调参与国的利益和诉求,参与国以民生、发展、福利和成本等因素,都能相对容易地拒绝协议或执行时消极应对。协议本身立意高远,结构缜密,但症结却在执行层面,没有一定强制力的执行机制,国际协议全面落地的可能性不高。那么,为何不可以考虑同步采用“自下而上”的方法呢?就是建立规则导向的气候要素市场和发明并推广有益于可持续发展的技术。绿色技术一旦经济上可行,它的系统性推广就会提速,而广泛运用也就水到渠成。在所谓的第四次工业革命时代,技术不仅是催化剂,而且是主要推动力,一旦通过市场使技术可定价、可交易,那么,即便出于经济考量,市场主体也会理性判断并调整其碳排放和碳足迹,经济个体合成的结果是绿色经济整体收益的“帕累托改善”。

  第三,深度运用相关技术使绿色经济流程平滑高效。数字化时代,技术无处不在,绿色经济也不例外。绿色倡议在规范化和流程化的过程中,诸多环节存在瓶颈和制约,仅从制度安排的角度出发,可以一定程度上进行疏导和协调,但多元利益诉求的低程度披露和低精度量化始终约束效率的进一步焕发。假设换一个思路,把技术引入绿色经济流程。比如,区块链技术。运用区块链技术的分布式记账方法,把绿色经济活动和所有参与者的一举一动实时记录,任何修改都会同步呈现,信息在时间上和空间上高度对称,任何的“漂绿”(greenwash)和指标数据造假行为分毫毕现。因此,可核实的技术实现迎刃而解,其后的惩罚机制和强制措施也就有了充分的依据。

  这些在全球气候治理和应对气候变化上有争议或者有疑虑的问题,恰恰是媒体可以大有作为的空间。近些年来,我们看到在中国、在波兰、在欧洲,在全球各国,都有可喜的变化正在发生。然而,与此同时,IPCC最新发布的1.5摄氏度报告又一次给人类敲响了警钟。我们都在与时间赛跑,但跑步的速度还不够,记者与媒体的职责,或许就是一遍又一遍地指出这一点,并且用前瞻的眼光帮助厘清未来发展的方向。

  我看到,今天在座的有不少是曾并肩作战多年的老朋友,中国参与气候谈判、气候治理这么多年以来,政府、媒体、学界、企业、民间组织也形成了这样一个小小的“命运共同体”,我衷心希望,气候传播的朋友圈能够越来越大,气候传播的事业也能够不断地有“新鲜血液”参与其中。

  再次感谢各位参加今天的边会,谢谢!

                                                                                  •   (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                    [责编:天天中]
                                                                                    阅读剩余全文(

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