京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,你的个人信息安全吗
随着大数据时代到来,数据信息在给我们生活带来便利的同时,个人信息泄露的问题 也日渐凸显,近日媒体曝光的信息泄露背后的黑色产业链也引发公众的关注——只要有人付钱,开房记录、名下资产、乘坐航班,甚至网吧上网记录都能被轻易查到。“信息裸奔”令人不寒而栗,行走在大数据的社会,个人信息安全值得我们每个人关注。
信息泄露了,你知道吗?
大数据被称为是社会发展的新“石油”,然而运用不当同样会产生“污染”。更为可怕的是,当信息泄露后完全处于裸露状态的我们,或许并未察觉。调查显示,人们在机票、宾馆订单泄露后的感知度仅为26%,加强对此类信息的保护是相关部门的当务之急。
而对于个人信息泄露的感受,接触互联网较多的年轻人感知更为深刻,而女性认为信息泄露的严重程度要略高于男性。
你是否也变成了“行走的数据”
生活在大数据时代,因隐私泄露而被犯罪分子盯上,是相对来说小概率的事件,但信息泄露对日常事务造成的影响,却可能给我们生活的方方面面带来困扰。信息的共享让我们随时随地可能处在被窥视、被关注、被轰炸的境地。以入住酒店为例,对消费需求特征的分析使人们变得近乎透明,试想如果相关数据遭到泄露,酒店住客就将变成“透明人”。
信息泄露,损失的不只是金钱
在巨额的利益诱惑之下,信息侵犯的黑色产业链逐渐形成,甚至出现了“第三方担保平台”。这也意味着个人信息买卖的市场规模已经大到了需要细分配套产业的地步。在对我们造成巨大的经济损害之余,信息更改、删除也浪费了大量的时间。除此之外,敏感信息的泄露也会对我们的精神造成极大的伤害。
防范个人信息泄露的小细节
除了相关部门加强监管、出台对个人信息保护的相关法律之外,提高自我防范意识也是重要的一环。在互联网大数据时代下的“透明人”如何防止个人信息泄露?这些细节值得引起你的注意:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31