京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的信息监控——滥用还是利用
一位计算机安全专家为您全面分析收集大批量私人数据付出的代价与收益
《数据与巨人:隐形战争——了解你、控制你》 布鲁斯·施奈尔 著
一本好书,经济学人经常用时事文的形式推荐各种书(并不是广告),有兴趣的人可以搜来看,据本人所知目前没有中文版,中文题目由白色边界直译。
Data and Goliath: The Hidden Battles to Collect Your Data and Control Your World.By Bruce Schneier .W.W.
这个社会没有任何一个时候会充斥着比现在还多的可利用电子数据。谷歌通过分析词条搜索预测了大型流感的爆发;美国国家安全局可谓对这项可以察觉恐怖活动的技术垂涎欲滴。但随着科技的进步,旧有规则的过时,在这一时刻,人民们正处于各种组织与政府的监视下。
作为《数据与巨人》的作者,一位计算机安全专家,布鲁斯•施奈尔的确拥有解释这一问题的最佳立场。关于强制性的信息收集,他提出了许多可以保护社会大众不受这一恶劣暴行伤害的方法。但挑战依旧严峻,因为随着科技进步,大批量信息的搜集并不是刻意的,而是通过一些无伤大雅的普通渠道。
在商业方面,个人信息变成一种原材料。许多智能手机应用程序是免费的,因为开发销售用户个人数据的公司几乎没有成熟的协约条款和条件。如果想要免费服务,那么你将成为硅谷大数据流里的常客。
人们甚至不用披露他们的精确信息。数据从他们的行为模式和社交网络中被分析出,而这能造成的伤害绝对是令人毛骨悚然的。这意味着也许网购价格会提高,因为算法程序预测出你可以支付得起;也许你会遭受到种族歧视,因为算法程序早就通过你的邮编、你的Q&A问卷将人种“不小心”加以关联。法律上的缺失和信息透明度使得每况愈下。
虽然施奈尔先生竭尽全力书写对政府监控的不满,但他也不得不承认它的必要性。因为事实上,在国家关系方面,知己知彼总是会更有把握一点。本书还把矛头指向另一点——美国情报机构对这一摄人的技术的管制缺失。在这方面,施奈尔先生也是专家,他曾帮助英国《卫报》解释2013年由霍华德斯诺登泄露出的机密文件里的专业知识。
自2001年911事件以来,施奈尔先生亲眼见证了监测方式发生了令人担忧的变化。首先,现代社会的安全威胁多半来自团体或者个人而不是其他国家,所以监控针对的是人民而不是政府。其次,由于网络是共用的,你搜集一个人的数据的时候会连带许多无关人员。再次,科技技术的急速进步使得监控规则仅仅由过去的假设来支撑。
结果是,你想抓获一个人就必须把所有人都捞入网中。美国情报界被赋予了前所未有的权力,如果不加以控制,就会破坏这个社会的自由。那些和平组织不停地提出质疑,例如,一个人应不应该在几乎没有法律保护的情况下接受手机追踪。
这种极客把戏只是国安局几种故事般的手段之一。还有更令人警惕的呢。通过NSA的文件我们得知,特工机构可以拥有全国人民的手机通话记录,就像他们对阿富汗做的那样。每一部手机,每一通电话。“这是合法的吗?” 施奈尔先生问道“事实上,我们也不知道”。
这本书描绘了一幅令人寒心的画面,那就是国家在监视着那些实际上无碍于国家安全的反战人士和本土穆斯林教徒。NSA利用“监督”这个字眼去误导法院;法院也情愿睁一只眼闭一只眼;而国会只想掩盖这些事。国安局选择他想披露的,而且任何有关文档都会被锁定在一个特定的房间里。考虑到控制的松散性,这本书实际上说了很多关于美国情报机构的廉贞性,这确保不会有更多滥用行为的发生。
对于美国政府监视授权的主要法律文书和它们的缺陷,施奈尔先生无疑是一个很好的叙述者。其中有一个被称为“第三方原则”的条例,使得情报机构自1970年代开始可以很轻易地获取愿意主动移交信息的人的数据。在那时,这些可以被称为记录的数据通常是为电话公司所持有的通话记录。但是现代社会,置于监视下的电子邮件信息和网上文件却缺少法律保护。
施奈尔先生很好地分析了问题,但他的解决方案包含一些过于老旧的东西。为了防止数据的商业开发,他提议了一种十分受用的“信息信托”方案,在人民和机构之间寻找一种有效的数据中介。但他也建议颁布强有力的的规则以防止商业公司在第一时间收集过多的数据;这很有可能可以减少滥用,增加利用,就像谷歌。
同样地,他也呼吁更好的监督机制和对于揭发人更好的保护措施来限制政府的权利。但他“打破国家安全局陈规”的建议无非是理想主义的。分配和监督权利的确有效避免了很多机构不健康的权力集中。但执行所需的专业技能和巨大的资源使监测活动需要相应的集权措施。也许最好的方法是改革加强现有的法律监督系统,而不是改变它。
记者们最近写了一些关于数字化隐私的书籍,都是添油加醋经过润色的,而不是原始的分析。这本书出自一个实践者笔下,为您提供一个描绘具有深度,斯诺登化的大数据领域。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18