用户隐私该如何解决

            

         隐私问题的出现比大数据要早,但隐私真正成为家喻户晓的议题,却是在大数据成为热点之后。从斯诺登揭秘到苹果数据上传,随着越来越多媒体的爆料,大家对隐私的关心程度也与日俱增。隐私问题的最大矛盾在于,一方面数据被严严实实地包起来另一方面,它又要被运用来发现有用的东西,不得不将之开放和上传。

我们六业软件公司目前看来,数据隐私问题有三个考虑:1. 技术;2. 用户利益;3. 社会接受程度。

从技术上来说,以前有关数据的解决方式大都是把数据从终端迁移到计算端(如计算中心),得出结果后再把结果送到终端。这种方式无疑会引发隐私问题,因为一旦数据离开用户的个人终端,就无从保证谁将有权利接触数据,数据的隐私也就无从保护了。

要保护隐私,一种新的模式是计算随着数据走,也就是利用终端自身的强大计算功能,在终端算好一个结果(如一个预测模型,即本地模型),再把这个模型与某 一个通用模型加以整合。这种模式无疑会引入更多计算量与复杂性,目前还属于前沿研究领域。这种方法就像是有人要买股票,但又不想别人知道他自己的需求,只读取网上有关股票的信息,与自己知道的需求结合起来,做出买卖决策。只要每个人足够聪明,又有足够的计算能力,这样的系统就会最大程度地保护每个人的隐私。

另一种做法是,仍把数据传输到计算中心,但在传输之前,将数据加以改变,使其中的关键隐私信息在传输和计算中被隐藏起来让人无法反推原始的敏感数据(如用户性别、住址等),同时又保证计算结果的真实性和可用性。实际上,一个更难的问题是:无论如何隐藏和加密原始数据,用户心里总有不放心的一点阴影。由于这个阴影的存在,用户永远不会相信一个单纯靠技术的隐私保护。可以预见,在未来,隐私问题的解决程度将成为用户选取产品的重要依据。

可是,大数据已经来到人们身边。今天社会上的每个人,实际上都是大数据的使用者。同时,又在不断暴露自己的隐私。比如,用户使用免费的电子邮件账户,即便知道这些服务商在挖掘我们的邮件信息;用户使用搜索引擎询问各种问题,尽管这令我们的问题被记录在案。既然如此,为何用户在使用大数据服务的时候,依旧乐此不疲呢?答案在于用户利益与隐私暴露的费用比:如果用户得到的利益大于个人数据泄露的价值,用户还是会同意接受并分享这些数据的。因此,隐私问题的关键是,如何让系统和用户在矛盾中寻找到一个平衡点。

最后,随着技术的发展,社会对于数据分享的接受程度也会改变。上一代人所不能接受的事物,到下一代可能就不是大问题了。

 

 

上一篇:相比本地存储设备,云存储到底强... 下一篇:变了味的抖音!!...