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大数据隐私问题与挑战

文章来源:多媒体会议室 发布日期:2016年12月23日    浏览次数:365

大数据研究的前提是数据开放与共享。然而在现实情况中,大量数据处于闲置、孤岛状态,因为数据的开放和共享可能会导致隐私的泄露,很多数据拥有者或者管理者不敢或不愿开放、共享数据,导致工业界有数据、缺技术,而学术界有技术、缺数据。在这样的背景下,隐私保护被提出,其是大数据应用成功的关键。通过隐私保护技术,寻求一些使用数据的方法,既不妨碍第三方从带有敏感信息的数据集中获取信息,同时又避免隐私资料的泄露。

大数据时代给隐私保护技术带来极大的挑战。现如今,各式各样的网络媒体为数据的收集提供了便捷,然而这些数据中却蕴含了大量的个人信息,如购物模式、家庭住址、医疗信息和社交信息等。直接对这些蕴含敏感信息的数据进行分析无可避免会产生社会歧视等问题。

针对隐私保护问题,已经提出了诸如加密、访问控制、匿名化、变换和差分隐私等方法。大数据带来更加便捷的服务,然而其与数据隐私却存在着矛盾的关系。随着技术的发展,为了获取个性化的服务,或是为了发展创新,常常以牺牲隐私为代价。那么,对于其中的矛盾关系真的如此不可调和吗?在大数据的背景下,我们应该着眼于探索以可用性为导向的隐私保护方法。此外,数据隐私应该包括个人和组织对数据收集、使用和分析,甚至是交易的控制权。

在大数据应用背景下,对大数据隐私保护问题进行重新定位与思考,并试图从数据管理的角度探讨主动隐私管理技术,为大数据隐私技术提供新思路和理论依据。

隐私问题:大数据时代的隐私源于数据融合、数据分析、数据过度收集等造成的,这与传统的隐私泄露问题有本质的不同。大数据隐私管理要服务于数据治理的需要,其本质是要保证数据的正确使用和交易。

隐私模型:在此问题背景下报告提出将隐私重新分类为显式隐私(用户自身公开的匿名的敏感信息)和隐式隐私(由第三方所搜集的用户自身并不了解的敏感信息)。有其隐私构成要素的不同提出P(U,C,A,D)模型,由此定义了A-U隐私、A-C隐私、C-U隐私、C-C隐私、U-C隐私等。

隐私技术:基于新的隐私模型,在大数据时代,报告指出隐私技术应变被动保护(Protection)为主动保护(Prevention),为此提出了Privacy-Trinity架构,包括隐私风险监测与评估、主动保护、问责技术。其中,风险监测与评估达到事前预警的目的,主动保护提供事中整体防御措施,问责技术提供事后溯源和追踪。三者三位一体,形成一个完整的主动防御体系。

隐私悖论:报告的最后提出隐私问题永远是一个开放的问题,当下所构筑的网络空间在Privacy(隐私性)、Share(共享性)、Connection(关联性)三者之间形成某种悖论。人们一方面要开放共享,互联互通,一方面又要隐私权。到底是在共享互联诱惑下“消灭”隐私权,还是在隐私前提下限制共享互联的“盛宴”,还需拭目以待。

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