大数据时代的隐私:边界正变得暧昧不清

大数据
人们重视隐私的保护,但同时也相信未来是一个由数据推动的时代。不过,大数据使用的普及必然会涉及到侵犯隐私的问题,这听起来的确是相互矛盾的事情。
人们重视隐私的保护,但同时也相信未来是一个由数据推动的时代。不过,大数据使用的普及必然会涉及到侵犯隐私的问题,这听起来的确是相互矛盾的事情。
 

[[146360]]

不可否认,大数据是座金矿,通过数据挖掘,人类所表现出的数据整合与控制力量远超以往。但大数据又是把双刃剑,国家和企业因大数据获益的同时,个人隐私保护的话题却变得暧昧不清,也使业内外对隐私保护的争论延绵不绝。

大数据打破宁静

说到个人隐私,有这样一个段子:一个客户打电话订购比萨,客服人员马上报出了他的电话和家庭住址,推荐了他喜欢的口味,报出他最近去图书馆借过什么书,信用卡已经被刷爆,了解他房贷还款金额,知道他丈母娘刚动过心脏搭桥手术,甚至还准确定位出他正在离比萨店20分钟路程的地方骑着一辆摩托车……

分散在各个系统中的海量数据乍一看价值不大,但如果把它们深入整合、挖掘,就能知道一名消费者的性格、爱好以及消费习惯等信息,这些信息对商家非常有价值。但对消费者来说,你的宁静生活却从此被打破。

数据如果是在相同业务范围内使用,没有必要去界定隐私;但业内人士也承认,在大数据交易过程中,用户的隐私存在泄露风险。一旦形成大数据模式,各个系统之间产生的数据就会互联互通,数据被用于他途,用户隐私泄露的可能性就会加大。

直接过滤掉个人信息,是否就能防止信息泄露?有业内人士认为,大数据在涉及交换、分析、挖掘时,个人信息是无法直接过滤的。

此外,不同商家的所谓信息共享也会让你的隐私信息有被整合、挖掘的“危险”。这些个人隐私数据散落在中介、银行、保险、航空公司等机构间,危险性可能不大,但如果被共享之后,又被系统整合、相互印证的话,消费者的个人基本信息,甚至性格、爱好以及生活轨迹等信息将被他人一览无余,很多普通人在他们面前将变成“透明人”。

隐私保护应跟上步伐

大数据系统与传统数据系统不同,区别在于,前者包含了很多外源性数据,这些数据本身存在价值。比如你在淘宝购物创造了一个数据,这个数据对于淘宝而言就是外源性的。当无数外源性的数据整合并被分析之后,便构成了大数据系统。一旦形成大数据模式,各个系统之间产生的数据就会互联互通,从而产生极大价值。因此,传统数据时代的“隐私”与大数据语境下的“隐私”,无论是内涵还是外延,均有极大不同。

一般而言,人们对于隐私的定义是:一种与公共利益、群体利益无关,当事人不愿他人知道或他人不便知道的个人信息。其本身并不涉及公共、群体利益。业界有一种声音认为,随着大数据时代的深入,这个社会对隐私的定义一定会逐渐改变,考虑到技术的发展,眼下认为是隐私的信息,或许几年后就不再敏感。

在监管层面,由于现阶段《民法通则》没有完整的关于“隐私”的概念,国家也无明文规定来规范大数据交易市场,诸如云计算和大数据应用都或多或少在灰色地带游走。

上海杜跃平律师事务所律师杜跃平向《每日经济新闻》记者表示,可以从源头上抓起,即默认禁止状态,未列举的内容默认为不被允许。

美国目前仍在使用的是1970年就通过的《公平信用报告法》(TheFairCreditreportingAct),旨在对大型主机侵犯人们的隐私进行防护。该法案允许信用咨询公司收集个人财务信息,但收集所得信息只能用在三个方面:信用、保险以及就业。

很显然,美国的法律在大数据时代滞后了。我国关于个人隐私的保护,也未跟上大数据技术的发展步伐。

杜跃平指出,许多网站和电子商务平台对用户进行行为习惯分析,然后推送相关商品信息,这本身已涉嫌侵犯用户隐私。解决办法是,网站必须尽告知义务,“网站在采集信息前应告知和征询消费者,消费有权授权或不授权。”即使在授权之后,电商平台也不能将消费者行为信息用于商业用途。

 
 
 
责任编辑:李英杰 来源: 赛迪网
相关推荐

2017-01-03 10:23:18

大数据隐私保护

2013-02-27 10:56:39

大数据

2017-02-23 09:30:29

大数据隐私数字化

2021-07-30 20:45:13

大数据大数据安全

2013-08-14 10:07:19

大数据隐私保护大数据分析

2017-11-06 13:39:20

大数据隐私个人信息

2015-07-29 17:02:27

大数据隐私

2019-08-14 16:08:43

大数据安全互联网

2021-04-26 23:06:03

大数据安全信息

2013-03-26 10:09:16

2011-11-04 09:31:43

云计算大数据

2012-11-02 09:37:06

大数据云安全奇虎360

2022-03-21 15:29:53

大数据隐私数据分析

2016-09-28 14:52:03

2013-06-20 09:43:31

2012-06-12 09:33:59

2013-06-19 10:08:54

2020-07-23 09:38:26

大数据隐私技术

2019-08-28 17:23:20

2015-08-05 15:46:56

点赞
收藏

51CTO技术栈公众号