管理大数据隐私:主动出击战略(1)

似乎所有人都在关注大数据,甚至包括美国联邦政府。美国联邦贸易委员会(FTC)去年年底向数据经纪行业的9家公司发出命令,要求他们提供对客户数据收集和使用情况的信息。FTC的行动明确表明,虽然大数据的兴起提供了很多商业利益,但也带来重大的隐私问题。为什么要使用大数据?大数据不同于过去的数据仓库,因为它几乎分析所有类型的数据文件或格式,包括图像、视频以及从社交媒体收集的数据。大数据的另一个特点是它没有像服务器对数据存储的“一对一”的关系,而是依赖虚拟化架构,从大型内容商店和档案中提取内容作为单一全球资源。在企业管理人员和业务线经理中,使用大数据的最大动机是形成更准确、详细的预测或者推测,从而为企业提供潜在的优势。大数据带来的业务优势很广泛,从新产品开发和改进到最佳定价,再到筛选求职简历和设计有效的营销活动等。事实上,政治运动已
经开始利用大数据分析:2012年奥巴马竞选就利用了大数据分析来确定可能投票的
选民,
然后影响他们,通过他们来筹集竞选资金,并获得选票,这是奥巴马获得最终胜利的关键战略。大数据隐私问题FTC最近采取的行动是专门针对数据经纪公司:这种公司收集和分析特定消费者行为数据,然后将分析结果卖给希望提高营销和销售业绩的公司。然而,需要承认的是,使用大数据带来越来越多的隐私问题,这并不仅限于这些传统的数据经纪公司。经济学人信息部(经济学人集团内独立的业务部)公布了使用大数据最多的19个行业领域,包括制造业、IT和技术、金融服务、专业服务、医疗保健、制药和生物技术以及消费品等。
毫无疑问,大数据革命已经开始。根据大数据的特点,以及大数据使用的业务动机,最关键的隐私问题是,简单地说,数据的质量或者准确性;以及企业使用这些数据来作出决定而可能会对个人产生的负面影响。
例如,从社交媒体
获取的个人信息的准确性?从社交媒体或者其他网络来源的信息可以用于筛选或者排名求职申请,或者提高医疗保险的价格吗?基本的个人资料,例如年龄、婚姻状况、教育或者就业情况通常都是未经验证的。在免费电子邮件服务中
同样也没有这些验证,几乎所有用户都会点选接受使用条款和私隐声明,表明同意放弃用于数据汇总的一定程度的隐私权利。另一个质量问题是,当收集互联网搜索字词或短语时,可能会对它们存在误解。企业利用大数据不佳的例子包括使用互联网搜索词条来评估产品定价,或者潜在目标客户。要知道,在家庭计算机中可能有多个用户,并且有很多原因某人在网上搜索与他们无关的主题。这种类型的数据收集、分析和使用可能产生有问题的分析结果,从而导致错误的决策,而最终造成个人和分
析数据的企业两败俱伤的局面。这种缺乏
对大数据质量的控制将我们指向另一个隐私保护原则,即收集符合且适合既定目标的个人数据。 1 2 下一页>>查看全文 内容导航第 1 页:为什么要使用大数据? 第 2 页:大数据隐私的最佳做法 原文:管理大数据隐私:主动出击战略(1) 返回网络安全首页

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主动出击战略管理大数据隐私

似乎所有人都在关注大数据,甚至包括美国联邦政府.美国联邦贸易委员会(FTC)去年年底向数据经纪行业的9家公司发出命令,要求他们提供对客户数据收集和使用情况的信息.FTC的行动明确表明,虽然大数据的兴起提供了很多商业利益,但也带来重大的隐私问题. 为什么要使用大数据? 大数据不同于过去的数据仓库,因为它几乎分析所有类型的数据文件或格式,包括图像.视频以及从社交媒体收集的数据.大数据的另一个特点是它没有像服务器对数据存储的"一对一"的关系,而是依赖虚拟化架构,从大型内容商店和档案中提取内容

《位置大数据隐私管理》—— 导读

前言 大数据时代,移动通信和传感设备等位置感知技术的发展将人和事物的地理位置数据化,与用户位置相关的数据通过各种各样的服务以多种形式产生.例如,用户通过"签到"等移动社交网络服务(如Foursquare.Yelp.Flicker等)以文本.图片形式主动发布时空的行为.再如,通过用户手机通话.短信等记录,个人位置数据由基站自动隐式收集.无论自动发布还是被动收集的位置数据均具有规模大.产生速度快.蕴含价值高等特点.瑞典市场研究公司Berg Insight发布的最新报告预测,全球基于位置服务

《位置大数据隐私管理》—— 1.5 典型的位置隐私保护技术

1.5 典型的位置隐私保护技术 传统的LBS隐私保护技术可以归纳为3类:基于数据失真的位置隐私保护方法.基于抑制发布的位置隐私保护方法以及基于数据加密的位置隐私保护方法.不同的位置隐私保护技术基于不同的隐私保护需求以及实现原理,在实际应用中各有优缺点. 1.5.1 基于数据失真的位置隐私保护技术 基于数据失真的方法,顾名思义是指通过让用户提交不真实的查询内容来避免攻击者获得用户的真实信息.对于一些隐私保护需求不严格的用户,该技术假设用户在某时刻的位置信息只与当前时刻攻击者收集到的数据有关,满足直

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