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百姓彩票软件-百姓彩票下载app

来源 :百姓彩票玩法1871-11-11 17:48

  

俄罗斯确诊首例奥密克戎变异株XBB.1.5感染病例******

  中新网1月12日电 据俄罗斯卫星通讯社报道,俄罗斯联邦消费者权益保护和公益监督局新闻处12日发布消息称,俄罗斯确诊首例奥密克戎变异株XBB.1.5感染病例。

  该新闻处指出,奔萨州确诊该国首例奥密克戎变异株XBB.1.5的感染病例。

  据悉,目前奥密克戎BA.5毒株 是俄罗斯主要的流行毒株。

  11日 ,世卫组织曾发布首份针对XBB.1.5变异株 的风险评估,称XBB.1.5变异株或造成感染率增加 ,但尚未发现其带有已知 的可能改变致病严重程度 的突变。

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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)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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