大数据时代的隐私安全如何保护？

~ 在大数据时代，保护隐私安全是至关重要的。以下是一些常用的方法和措施，可用于保护个人隐私和确保数据安全：
1. 数据加密：对敏感的个人数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。使用强大的加密算法和安全协议，如SSL（Secure Sockets Layer）和TLS（Transport Layer Security）。
2. 访问控制和权限管理：实施严格的访问控制措施，仅允许授权人员访问敏感数据。确保只有经过身份验证的用户可以获取数据，并分配适当的权限和角色。
3. 匿名化和脱敏：对个人身份信息进行匿名化处理，例如使用哈希函数或数据脱敏技术，以防止直接识别个人身份。这样可以在保护隐私的同时，仍然可以进行数据分析和研究。
4. 数据备份和恢复：定期进行数据备份，并确保备份数据的安全存储和保护。在发生数据泄露或意外数据丢失时，可以及时恢复数据以减少损失。
5. 安全审计和监控：建立完善的安全审计机制和监控系统，对数据访问和使用进行监测和记录。及时发现异常活动和安全威胁，并采取相应的措施应对。
6. 合规与法律要求：遵守适用的隐私保护法律和法规，确保个人数据的合法收集、使用和处理。制定隐私政策和用户协议，明确告知用户数据的收集和处理方式。
7. 员工培训和意识提升：加强员工的安全意识和隐私保护培训，教育员工识别和应对安全风险，遵守数据安全和隐私保护的最佳实践。
8. 安全风险评估和漏洞管理：定期进行安全风险评估，发现和修复系统中的安全漏洞和弱点。采取必要的安全措施，如更新和修补软件、使用防火墙和入侵检测系统等。
这些是保护大数据时代隐私安全的一些常见方法和措施，但请注意，隐私保护是一个复杂的问题，需要综合考虑技术、法律和伦理等多个方面。根据具体情况，可能需要进一步的定制化解决方案和专业咨询。

大数据时代的弊端，就是被透明化的隐私安全。

我不知道大家有没有这样的生活经历：早上还在用浏览器搜“女生喜欢什么样的口红”，中午就看到了推送的口红广告；刚和朋友打完电话说旅行带什么背包，打开购物网站就看到了旅行包的推荐。

大数据时代的弊端，就是被透明化的隐私安全。

我不知道大家有没有这样的生活经历：早上还在用浏览器搜“女生喜欢什么样的口红”，中午就看到了推送的口红广告；刚和朋友打完电话说旅行带什么背包，打开购物网站就看到了旅行包的推荐。

当然还有你的消费记录；打车频率；浏览的公众号类型；玩过的游戏...这些行为最后统统会变成几千个事实标签，成为你行为数据的一环节。

采集标签的目的，就是为了构建用户画像，从杂乱的标签当中，最终模拟一个和你兴趣、爱好、思想相近的“你”。

例如，你玩手机看到一篇内容标签为“美女”的文章，而这并不表明你真的喜欢美女，也可能是手滑点的。因此，手机判断你的兴趣喜好还要根据浏览的停留时间、搜索次数、是否评论转发等等。

当然，这关系到一个初级的内容标签权重算法：

兴趣标签（ 美女 ）权重 = 行为权重 x 访问时长 x 衰减因子

行为权重：什么都不干 1 分，评论 + 0.5，点赞 + 0.5，转发 + 2，收藏 + 1

时长权重：10S 以内权重为 0.5，10S－60S 为 1，60S 以上为 2

衰减因子：0 - 3 天内权重为 1，3 - 7 天权重为 0.85，7 - 15 天权重为 0.7，15 - 30 天权重为 0.5，30 天以上权重为 0.1

（算法引自百度会学）

兴趣标签权重和你的阅读时长、评论、点赞、转发收藏有着密切关系，并且不同操作有着不同的加分数值，最终累积成行为权重。

这点有点类似网易云在私人FM为你推荐的歌曲类似。停留时间越长，时间权重也随之越高。

你经常浏览美女，评论关于美女的文章，看关于美女的视频，手机会将你一段时间内所有关于美女的兴趣权重累加，再以S形函数标准化，最终得到一个从0到10的兴趣标签值。

这个数值越高，你就对含有美女的内容越感兴趣。

不仅仅局限于内容兴趣，这种算法还能够根据你的消费能力、消费兴趣、社交习惯等多个维度建立用户画像，并计算你的喜好。

之后，这些喜好会被转换成特征向量，比如你的美女兴趣标签值是8，消费能力是5，社交偏好是2，那么向量表示为r（8,5,2）。

我们可以将特征向量想象成一个多维空间的一个坐标点，通过每个用户的向量坐标去带入余弦公式或距离公式中，就能计算出和你相似的人，进而把用户分类。这是一个大工程。

但是行为数据只能计算出你的喜好，而无法判断出你的性别、学历等深入的个人属性。

这需要将已知性别和学历的用户作为样本，一些用来训练模型，一些用来测试精准度。现如今，各大平台对于用户性别的预测准确度达到90%以上。

因此，你的手机就能够得到大致这样一个用户画像，它包含了你的各项兴趣权重：

所以说，APP根据这个画像，便根据类似的广告信息，找到对应的消费者。

我们来看看广告主这边是如何操作的。

下面显示的是某广告投放平台的后台，广告主们可以自由组合用户属性，包括消费水平、婚恋情况、内容兴趣等上千个定向标签，最终选定广告位及投放时间，据系统计算的1.5元/千次曝光的价格，完成一次精准的广告投放。

并且，当一个住在北京海淀区大泥湾小区有过口红消费记录的单身男青年在刷到广告位的一瞬间，广告平台还会发起竞价请求，最终，价位较高的广告将会出现在用户的视线中。也就被你刷到了。

在广告推广平台的开发者文档，记录着用户详细的行为数据，精确度很高，甚至可以筛选出“2019.2.1到2019.2.10去过北京西单5次以上的人”。

需要说明一点，社交软件、购物网站、浏览器等APP的行为数据不仅对应你的账号，还和你手机唯一识别码关联在一起。

Android系统手机的可以采集到的的唯一设备编码叫 IMEI，在iPhone 上叫IDFA

这也表示，就算你不注册不登录，行为数据照样会被采集。

与此同时，广告平台也能够根据你手机识别码在其他的APP上为你投放对应的广告，因此，就算你在浏览快手，也能够刷到旅行包广告。

---

大数据时代的隐私安全如何保护？视频