科技与隐私重新审视科学怪人的恐慌、隐私神话及路德国王的教训

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Hadoop 安全机制保障了大数据平台数据隐私与安全，有效防御外部攻击和内部威胁。

探讨了数据保护领域中的两大关键趋势：重新定义匿名数据和为进一步处理个人数据目的的隐私挑战。尽管这些趋势对隐私提出重要挑战，并在法律学说中尚未得到充分重视，但它们仍然在数据保护边缘中起到关键作用，可能引发严重的法律问题。文章详细分析了这些趋势如何影响数据保护框架，并强调了新准则的必要性，以指导数据处理实践。

商务数据分析中存在的隐私问题是一个关键议题。随着大数据技术的发展，个人信息的保护面临着日益严峻的挑战。

永远在线时代：隐私衡量与保护 数据挖掘在互联时代得到了极大的加强，从互联网到物联网 (IoT)，用户通过电视、智能手机、可穿戴设备和计算机化的个人助理等各种方式连接到互联网。许多设备以“永远在线”模式运行，不断接收和传输数据，物联网设备的增加使用可能导致社会进入“永远在线”时代，个人数据不断被收集。 当前的隐私监管方法本质上是部门性的，仅在特定背景下保护隐私，并且仅针对特定的行业或群体，因此个人隐私面临巨大风险。然而，严格的隐私监管可能会对数据效用产生负面影响，尤其是在技术发展和创新方面。 数据效用和隐私保护之间的权衡需要新的解决方案，而差异隐私方法可能会有很大帮助。该方法建议在被视为敏感的数据中添加“噪声”，具体取决于数据敏感的可能性。换句话说，使用计算解决方案结合衡量数据敏感概率的公式，隐私可以在“永远在线”时代得到更好的保护。 物联网服务提供商可以结合法律和计算方法来优化数据效用和隐私之间的平衡。部门方法下的隐私保护及其价值需要被评估。技术变革如何塑造行业监管，物联网设备如何影响隐私，以及新监管机制应对“永远在线”时代挑战的潜在适用性都需要被探讨。 针对当前监管框架在保护个人隐私方面的局限性，技术可以作为一种解决方案。依赖于差异隐私的新计算模型和私有核心集等现代技术可以被使用。在用户端的数据中引入“噪声”可以保护个人隐私，同时使服务提供商能够利用数据。 核心内容 探讨“永远在线”时代数据挖掘带来的隐私挑战。 分析现有部门性隐私监管方法的不足。 提出基于差异隐私和“噪声”添加的技术解决方案。 探讨法律和计算方法结合，平衡数据效用和隐私保护。

针对序列模式挖掘中的隐私保护问题，研究人员提出了名为CLDSA（当前最少序列删除算法）的创新算法。 该算法通过对候选序列进行加权，并在删除过程中动态更新权重，以贪心算法获得局部最优解，从而最大限度地减少对原始数据库的修改。 实验结果验证了CLDSA算法在隐藏敏感序列方面优于现有方法，实现了更有效的隐私保护。

随着移动互联网、物联网等技术的蓬勃发展，个人隐私数据面临着前所未有的侵犯风险。隐私保护数据挖掘成为数据挖掘领域的热点，研究者们针对移动端、分布式系统、高维数据和时空数据等场景下隐私保护问题，提出了多种方法和算法，取得了丰硕的成果。

“大数据”正在改变着我们的世界。政府和企业通过整合海量数据集，并利用统计分析和数据挖掘技术，从中提取出隐藏的信息和令人意想不到的关联。大数据带来了巨大的经济和社会效益，但同时也引发了严重的隐私问题。 欧盟数据保护指令所体现的公平信息惯例（FIP）面临着大数据带来的挑战。欧盟委员会提出的新法规试图改革和取代现有的指令，但我认为该法规过于依赖信誉欠佳的明智选择模型，无法充分应对即将到来的大数据浪潮。 我认为，当大数据浪潮来临时，知情选择和数据最小化的核心隐私原则将不堪重负。仅仅依靠改革努力是不够的，我们需要采取适当的对策，将法律改革与鼓励以消费者授权为前提并得到个人数据生态系统支持的新商业模式相结合。 现有的商业模式已经反复证明了隐私法规与它们不匹配。企业不可避免地会收集和使用越来越多的个人数据，尽管消费者在交换中实现了许多好处，但毫无疑问，企业（而不是消费者）会根据自己的利益来控制个人数据市场。 我们需要一种新的商业模式，将对数据收集和使用的控制权从公司转移到个人，从而在处理个人数据方面立于不败之地。这种“控制转移”有可能通过使个人有能力从大数据中受益并因此有动机了解和控制其数据的收集和使用方式，从而使FIP变得有效，同时还使企业能够从数据密集型且充满隐私价值的新型服务中获利。

在移动网络和物联网（IOT）应用中，用户常需设置敏感信息以防止隐私泄露。然而，用户常不确定应该打开哪些项目。本研究提出了一种基于Rasch模型的新参数算法，自动解决隐私设置问题。该算法通过统计分析用户设置信息，生成每位用户的隐私偏好和最佳设置摘要。