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)

一周网事 | 英国《卫报》评出2022年十大科学进展 欧盟委员会认定脸书母公司滥用市场支配地位******

一周网事

2022.12.16-2022.12.22

　　01行业动态

　　英国《卫报》评出2022年十大科学进展

　　2022年已接近尾声，而科研成果却永不落幕。近日，英国《卫报》发布了由十位科学家选出的2022年度十项重大科学进展：从重返月球任务到快速充电电池技术突破，从推动全球平等获得早期天气预警到包容性科学的发展，成果涵盖了各个领域。其中，中国的吸入式新冠疫苗以及中国科学院马越等人利用AI发现抗生素两项成果入选。

图源：《卫报》

　　人工智能将建筑物冷却能源成本降一成

　　据英国《新科学家》杂志网站报道，英国“深度思维”等公司开发了一种人工智能（AI）来优化建筑物的冷却系统，其能在不同天气条件下控制建筑物冷却系统的同时，最大限度地减少能源消耗。测试结果表明，它将冷却建筑物的能源成本降低了10%左右。据悉，“深度思维”公司、谷歌公司和建筑控制系统制造商特灵科技公司合作，开发了这款AI系统，用于控制大学校园建筑以及拥有公寓、餐厅和商店等设施的建筑的冷却系统。

　　欧盟委员会修订新法案，手机可拆卸电池或被迫回归

　　欧盟委员会新修订的一项法案旨在提高电池可复用性和持续性，或许要迫使可拆卸电池再度回归。该法案要求消费品牌将设备设计成可轻松更换电池的方式，或是通过移除电池后盖，或者只需要拧掉即可显而易见的螺丝。欧盟委员会认为，当更换电池变得更容易后，会延长消费者使用设备的周期寿命，从而减少电子垃圾浪费。

　　水凝胶电子器件首次3D打印制备

　　植入生命体的电子器件，可以是柔软而有温度的。西湖大学工学院特聘研究员周南嘉团队开发了一种水凝胶支撑基质和一种银—水凝胶复合导电墨水，在国际上首次通过3D打印制备出封装内部电路的一体化水凝胶电子器件。相关研究成果12月20日发表在国际期刊《自然·电子学》上。西湖大学博士后、论文第一作者惠岳表示，这一套技术方法，可以在个性化定制可植入电子器件领域发挥重要作用。

　　2023年云计算领域五大趋势

　　云计算的大规模应用一直是许多最具变革性技术——如人工智能、物联网等的关键驱动力，未来也将进一步推动虚拟现实和增强现实（VR/AR）、元宇宙、量子计算等技术的发展。美国《福布斯》网站在近日的报道中，列出了2023年云计算领域的五大主要趋势，包括多云战略方兴未艾、人工智能提供助力、安全投资不可或缺、人工智能和机器学习驱动、低代码/无代码云服务、云游戏创新等。

　　机器学习助力更好理解水的行为

　　美国研究团队在《物理评论快报》上刊发论文称，他们借助机器学习技术来理解水在零下100℃的行为。最新研究不仅能让科学家更好地理解水，也为更好地从理论上理解各种物质开辟了更多途径。他们还使用机器学习算法计算了水分子之间相互作用的能量，该模型执行计算的速度明显快于传统技术，从而使模拟能更有效地进行。

图源：佐治亚理工学院

　　02企业资讯

　　投票超半数，马斯克或将卸任推特CEO

　　近日，特斯拉CEO埃隆·马斯克在推特上发布了一则关于“自己是否应该辞去推特CEO一职”的投票，并表示将遵守投票结果。超1750万网友参与了投票，最终结果显示，57.5%的网友认为他应该卸任，超过半数。若马斯克遵守该结果，他将辞去推特CEO一职。

图源：推特

　　欧盟委员会认定脸书母公司滥用市场支配地位

　　当地时间2022年12月19日，欧盟委员会初步认定，美国社交平台脸书的母公司Meta在整个欧洲的个人社交网络市场以及社交媒体在线广告市场中占据主导地位，而该公司将其在线分类广告服务与其社交网络挂钩，从而排挤对手。该公司还涉嫌单方面对在脸书或照片墙上投放广告的竞争性在线分类广告服务施加不公平的交易条件。欧盟委员会认为，这些做法违反了《欧盟运作条约》第102条，该条款禁止滥用市场支配地位。

　　Meta在2023年将向元宇宙部门投入20%成本

　　Meta首席技术官安德鲁 博斯沃思宣布，2023年Meta会将总支出成本的20%用于元宇宙部门Reality Labs。据了解，今年前九个月Reality Labs运营亏损达94亿美元，Meta的元宇宙策略也受到了越来越多的质疑。对此，博斯沃思表示，“Meta核心业务面临的压力，导致人们对我们进行的投资有所怀疑。但如果停止押注，只专注于短期目标可能会产生‘灾难性的后果’”。

　　苹果将允许用户从第三方应用商店下载软件

　　为满足欧盟委员会的严格新规，苹果计划于2024年允许其iPhone和iPad用户使用第三方应用商店替代App Store。客户最终可以在不使用该公司的App Store的情况下，将第三方软件下载到其iPhone和iPad上，从而避开苹果公司的限制及其对付款金额收取的高达30%的佣金。

　　整理 | 李飞

　　来源 | 科技日报、环球时报、中国新闻网、环球网、新浪