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彩神ap论坛|彩神ap邀请码

来源:彩神ap返点2024-07-23 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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应急管理部发布2021年全国十大自然灾害******

  中新网1月24日电 据应急管理部网站消息,应急管理部近日发布2021年全国十大自然灾害,河南特大暴雨灾害、江苏南通等地风雹灾害、青海玛多7.4级地震在列。

  2021年,我国自然灾害形势复杂严峻,极端天气气候事件多发,经应急管理部会同工业和信息化部、自然资源部、住房城乡建设部、交通运输部、水利部、农业农村部、卫生健康委、统计局、气象局、银保监会、粮食和储备局、林草局、中国红十字会总会、国铁集团等部门和单位对2021年全国重大自然灾害事件会商核定,全国十大自然灾害如下:

2021年7月25日,河南新乡,多支救援力量在当地受灾较为严重的小朱庄开展救援工作。资料图为救援人员在小朱庄转移民众。 中新社记者 崔楠 摄2021年7月25日,河南新乡,多支救援力量在当地受灾较为严重的小朱庄开展救援工作。资料图为救援人员在小朱庄转移民众。 中新社记者 崔楠 摄

  一、7月中下旬河南特大暴雨灾害

  7月17日–23日,河南省遭遇历史罕见特大暴雨,全省平均过程降雨量223毫米,有285个站超过500毫米;有20个国家级气象站日降水量突破建站以来历史极值,其中,郑州、新密、嵩山站均超其历史日极值1倍以上,郑州气象观测站最大小时降雨量(20日16–17时,201.9毫米)突破我国大陆有记录以来小时降雨量历史极值。多条河流发生超警以上洪水,郑州、新乡、鹤壁等多地遭受特大暴雨洪涝灾害,受灾范围广、灾害损失重、社会关注度高。灾害造成全省16市150个县(市、区)1478.6万人受灾,因灾死亡失踪398人,紧急转移安置149万人;倒塌房屋3.9万间,严重损坏17.1万间,一般损坏61.6万间;农作物受灾面积873.5千公顷;直接经济损失1200.6亿元。

  二、黄河中下游严重秋汛

  2021年入秋后,冷暖空气在黄河中游持续猛烈交汇、带来连续降雨,黄河流域9月份平均降水量179毫米,为1961年以来历史同期最多,造成黄河中下游发生1949年以来最大秋汛,中游干流9天时间连续发生3次编号洪水,支流洛河、汾河水位或流量超历史实测记录,黄河中下游河道高水位、大流量行洪持续同期一个月,山西、陕西、河南、山东等省局地洪涝灾害严重,造成4省32市232个县(市、区)666.8万人受灾,因灾死亡失踪41人,紧急转移安置46.7万人;倒塌房屋4.6万间,不同程度损坏17.5万间;农作物受灾面积498.6千公顷;直接经济损失153.4亿元。

  三、7月中下旬山西暴雨洪涝灾害

  7月10日–23日,山西省先后出现10日–11日、18日–23日两轮强降雨天气过程,间隔时间短、累计雨量大,引发严重洪涝灾害,造成晋城、忻州、长治等10市47个县(市、区)61.2万人受灾,因灾死亡失踪35人,紧急转移安置7.4万人;倒塌房屋2.1万间,不同程度损坏5.7万间;农作物受灾面积51千公顷;直接经济损失82.8亿元。

  四、8月上中旬湖北暴雨洪涝灾害

  8月8日–15日,湖北省部分地区出现强降雨,其中,11日–12日湖北襄阳和随州出现大到暴雨,局地特大暴雨,最大日雨量为随县柳林519毫米,引发严重洪涝灾害,造成随州、襄阳、孝感、黄冈等11市(州)58个县(市、区)和神农架林区158万人受灾,因灾死亡28人,紧急转移安置5.7万人;倒塌房屋1100余间,不同程度损坏1.7万间;农作物受灾面积126.5千公顷;直接经济损失31.2亿元。

  五、4月30日江苏南通等地风雹灾害

  4月30日,江苏沿江及以北大部地区遭受大风、冰雹等强对流天气袭击,南通沿海局地风力达13–15级,最大风速达47.9米/秒(15级),多地大风观测突破建站以来历史极值,引发严重风雹灾害,造成南通、泰州、淮安等8市36个县(市、区)2.7万人受灾,因灾死亡失踪28人,紧急转移安置3100余人;倒塌房屋397间,不同程度损坏1.3万间;农作物受灾面积11千公顷;直接经济损失1.6亿元。

  六、8月中下旬陕西暴雨洪涝灾害

  8月19日–25日,陕西省部分地区出现强降雨过程,其中,陕南地区暴雨持续时间长、影响范围广、累计雨量大、局地降水强度强,引发严重洪涝灾害,造成西安、汉中、安康、商洛等9市49个县(市、区)107.2万人受灾,因灾死亡失踪21人,紧急转移安置9.9万人;倒塌房屋2700余间,不同程度损坏2.4万间;农作物受灾面积26.6千公顷;直接经济损失91.8亿元。

  七、11月上旬东北华北局地雪灾

  11月4日–9日,我国大部地区出现寒潮天气过程,降温幅度大、雨雪范围广、极端性强,综合强度指数为1961年以来第四强,降温幅度超过16℃的国土面积达101万平方公里,华北、东北等地普降暴雪或大暴雪,局地出现特大暴雪,东北三省和内蒙古局地雪情较重。低温冷冻和雪灾造成内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江等9省(区、市)35.1万人受灾,因灾死亡7人(建筑物、树木倒压所致),农作物受灾面积19.3千公顷,大量农业大棚、牲畜棚舍、简易工业厂房倒损,直接经济损失69.4亿元。

  八、云南漾濞6.4级地震

  5月21日21时48分,云南大理州漾濞县(北纬25.67度,东经99.87度)发生6.4级地震,震源深度8公里,此后发生多次5级以上余震。地震造成大理、临沧2市(州)13个县(市)16.5万人受灾,因灾死亡3人,紧急转移安置2.8万人,倒塌房屋1854间,严重损坏1.9万间,一般损坏7.5万间,交通、道路、市政、教育等设施不同程度受损,直接经济损失33.2亿元。

  九、2021年第6号台风“烟花”

  2021第6号台风“烟花”于7月25日12时30分前后,在浙江舟山普陀区沿海登陆,登陆时中心附近最大风力13级(38米/秒),26日9点50分在浙江平湖市沿海以强热带风暴级(10级)再次登陆,30日晚8时停止编号。“烟花”具有移动速度慢、陆上滞留时间长、风雨强度大、影响范围广等特点,造成浙江、上海、江苏等8省(区、市)40市230个县(市、区、旗)482万人受灾,紧急转移安置143万人;倒塌房屋500余间,不同程度损坏8300余间;农作物受灾面积358.2千公顷;直接经济损失132亿元。

  十、青海玛多7.4级地震

  5月22日2时4分,青海果洛州玛多县(北纬34.59度,东经98.34度)发生7.4级地震,震源深度17公里,此后发生数次余震,最大余震5.1级。地震造成果洛、玉树2州7个县11.3万人受灾,19人受伤,紧急转移安置10.8万人,倒塌房屋1039间,严重损坏7600余间,一般损坏5万间,部分道路、桥梁等基础设施损毁,直接经济损失41亿元。

                                                                                                              •   (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                [责编:天天中]
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