个人说说隐私安全怎么治!

1437
0

宋宋 数据领袖Lv6

发表于2020-5-22 10:51

楼主
本帖最后由 宋宋 于 2020-5-22 10:52 编辑

人角度,首要因素是从心理和行为上重视数据的重要性,具体细节包括但不限于:

不要在不明底细的网站上实名,
所有网站都用不同、且长度足够的密码(做不到一次一密,可以一处一密),可以考虑类似1password等密码管理软件;
不要用过多个性化推送服务 ;
对所有涉及个人数据的选项/纸张都谨慎处理,不能别人要什么就给什么。

同时建议从国家层面仿照欧盟隐私保护法(GDPR)出台相应法律,保护用户从企业手里夺得隐私数据链路的控制权。

其实(数据)隐私这个概念,在信息学里和在大众眼中并不相同:

1. 现代社会下,数据是基于事件收集的,而隐私约等于事件要素合集
这是个人可以参考的隐私保护思路。
虽然隐私(privacy)这个概念是Warrian在1890年左右的《隐私权》里提出并广为流传,但是大多数人往往只是明白它的法律和社会学含义,即「隐私」=「用户认为自身敏感、且不愿意公开的信息」。在信息技术方面,我们讨论的隐私往往聚焦在数据上。数据需要在特定的情景或者事件下,才会被收集/产生。

换句话说,广义上的数据隐私往往需要符合事件四要素:
数据 = 人物(Who)+/or 时间(When)+/or 地点(Where)+/or 事件(What)。



也正是因为这四要素,学术界就出现了一种折衷思想:如果我们采取某种手段保护其中一部分,那么在大多场景下也就等价于保护数据隐私
比如:
如果我们去除人物在某个地点的活动数据,是位置隐私(location privacy)保护[1]

如果我们去除「人物」要素,包含个人的出生年月等基本信息,那么就是身份隐私(identity privacy)保护[2]
如果我们去除「人物」、「时间」、「地点」的关系,那么就是去除了「数据足迹」,也就是在行为隐私(activity privacy)保护[3]

实际上,现实世界里很多人就是这么做的。

一些明星在出门时往往喜欢带口罩甚至全副武装,这就是在保护身份隐私,从而保护数据隐私。明星的全副武装,其实算是从个人角度、在真实世界里能做到的极限了,对于隐私非常看重的同学推荐学习(:。

但即使如此,大家可能不知道的是,如果只局限于去除某些要素(比如身份信息),数据(事件)关联性分析依然很容易反推出原始信息。

有两个非常典型的案例:
很多人的隐私泄露其实是因为大多数人都会图省事,在很多网站采用同样的密码,那么如果一个网站被攻破,简单的数据库碰撞就可以得到这个人在网上的全部信息(甚至是支付信息),又比如明星出轨里,众多吃瓜网友能通过不同时间、地点佩戴的相同耳环,联想到出轨事件。

当然,如果我们把上述四个要素全都进行保护,即出门蒙面互联网上完全不实名或者在访问互联网的时候采用Tor等匿名服务,删掉/禁用一切缓存/推送服务只用纸币,那么确实可以花费巨大代价像中本聪一样从互联网隐身,即完美的匿名。

但是这种方式带来的时间和经济成本都非常可观,我也相信大多数人用不到。对于大多数人来讲,对隐私的忧虑其实并不是隐私技术本身是不是够强,而是一种对未知情况下信息失控风险的担心。


2. 我们不能让自身信息传播链路失控
正如我们之前所说隐私其实不可能被完美保护,它往往只能被限制在一个小范围内,这种角度来说,我们也能认为隐私最大的问题还是信息泄露如为了推断一个用户的身份或者行为信息,没有授权的第三方可能会从不同的社会数据中整合其他数据,并进行推断。

从这个角度来讲,现代社会很多人担心自己的隐私问题,本质上是在担心自身信息的传播链路失控[4]

但是现在毫无疑问已经失控了。


每当用户使用网络的时候,网络服务商往往会在用户不能预见的多种途径、多种维度上收集信息,用户甚至对此完全无知。当然某种程度上,这种收集是有好处的,因为会便利用户的日常数据使用。目前大家都面临的问题其实相通:

作为用户,不能控制自己的隐私数据,社会网络的提供商可以全权访问用户数据;
作为用户,只能粗粒度的修改自己的隐私数据,但是这也对日常数据也没啥意义。

因此,正确的做法是,我们应该得到合理的处理自身信息的权利,比如在特定商家自查数据的权利,有权要求自身数据的公开范围 (细节到某些服务),有权要求放弃个性化推送等服务

在集体诉讼缺失,导致个人司法弱势的当下,这也是未来立法应该做到的事。

参考



来源互联网

最近看过此主题的会员

韦韬然

0个回答

只看楼主

登录后可回答问题,请登录注册

快速回复 返回顶部 返回列表

小时

全天响应

分钟

快速处理问题

工程师强势助力

明星产品
解决方案
联系合作

400咨询:400-0011-866

技术支持QQ:400-0011-866(工作日9:00-18:00)

产品建议邮箱yixin@esensoft.com

关注我们

扫TA学习更多干货

一对一专家交流

版权所有© 2006-2024 北京亿信华辰软件有限责任公司 京ICP备07017321号 京公网安备11010802016281号