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保护个人隐私数据很重要 !!!

今晚回顾了一2018年科技界关于数据泄露而引发的个人隐私问题,特别是互联网产业大佬们的一些言论,让我对于中国用户的隐私数据有一种被过度使用的担忧,如果你也遇到了如下的几个问题,那么说明你的个人数据已经被卖了...,有没有想过是不是你的个人信息被泄露了 我想我的个人隐私数据肯定被泄露了,因为上述几种情况经常出现,有时候真的很烦。...在比特币钱包的设计思路上,一长串的S并不好记忆,于是人们开始提出S可以透过12组记助词来产生,而这一份提案被称为 bip-0039,它的改进对于用户而言则大大降低了记忆成本。...在对称加密中最经典的要属AES-256了,它非常适合在本地存储数据时来处理你想加密的数据块或维持双方特定场景的通信数据交互,在这里我引用 google crypto-js 为前端的同学展示一该如何使用...学习保护个人隐私数据相关的知识,学习和掌握保护个人隐私数据相关的工具。就像我们提供了这样的解决方案,如果你不用起来,你还能谈你在意自己的个人隐私数据吗?

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黑客拿个人隐私数据干什么?

当黑客攻击网站系统, 偷走个人隐私数据, 对您的网站或者其他受害者来说风险着什么? 你的名字和邮件地址对网络犯罪者来说有什么价值?为此 CIO.com针对个人隐私数据泄露向安全专家询问了6个问题。...根据安全专家, 这种个人隐私数据泄露的风险包括最普通的垃圾邮件到更加危险的“钓鱼邮件”,(也就是说, 犯罪分子可以通过伪装成一个可信的个人, 来引诱受害者点击链接, 从而下载恶意软件或者向犯罪分子发送敏感的个人信息...Rasmussen说, “现在这样的数据太多了, 要想从地下黑市卖出钱来, 你必须要有大量的数据才行。现在一个信用卡号码的价格也快到1美元以下了。”...用户应该立即向信用卡公司或者信用报告机构报告有关数据泄露的问题。...当然, 也不是所有被泄露数据的用户都会遭到信用卡或者身份诈骗, 甚至有的连垃圾邮件和钓鱼都没有收到过。

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数据争论:相信直觉还是分析学?

数据文摘翻译:孙强 校对:甄艾庄(转载请保留) 关键词:大数据争论 直觉 分析 大数据的下一轮演进是否会将直觉从核心业务决策中彻底去除,而完全依赖数据分析的驱动?...位于西雅图的预测分析的公司BoldIQ首席执行官Roei Ganzarski认为不会,但随着大数据的不断增加,人们将越来越多地依赖于大数据分析做实时决策。...Ganzarski在接受信息周刊(InformationWeek)电话采访时说,“我们常常会遇到类似争论,这并不是说我们认为你做错了什么。...在2013年12月哈佛商业评论(Havard BusinessReview)上的一个有关直觉在数据公司的作用的博客,分析专家和作家汤姆·达文波特TomDavenport认为,主要的大数据项目往往由直觉带动...: 许多产品和服务创造的大数据项目,往往是由直觉驱动的。

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国际风云 | 数据安全与个人隐私保护

但另一方面,数据安全也成为国际间相互攻讦的政治武器,披上了意识形态的外衣。印度以“国家安全和隐私保护”为由架了59款中国应用,美国“净网”计划直指中国公司,Tiktok 险些被封禁。...下面,我们就具体看一数据安全的国际大事件以及风险形势。内容包括: ?...)的罚款,为欧盟GDPR史上第二单。...3、科技巨头纷纷加码数据安全投入 在这样的隐私合规压力,跨国巨头们纷纷加码数据安全和隐私保护的投入,从制度、法务、合规、技术、产品全链路上锻造自己的隐私保护能力。...在此背景,国务委员兼外长王毅在2020年9月8日的“抓住数字机遇,共谋合作发展”国际研讨会高级别会议上发表主旨讲话,提出了《全球数据安全倡议》(称《倡议》)。

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探秘|美国大选背后的个人隐私与大数据

当总统竞选在社交网络上全方位展开时,其实是在诱导选民社交圈的社会认同;曾经以“为民众赋予权力”为基础的民主制度,在对个人隐私的窥探,可能变成针对个人的行为操纵。...对个人隐私的窥探 两年前深受好评的美剧《疑犯追踪》,每一集开场白都是同一句话:“你正在被监视着。” ? 这不是《1984》里“老大哥在看着你”的简单翻版,而是信息时代的真实写照。...这位前审计顾问和德州扑克职业玩家,因为以算法模型准确预测了2008和2012年的总统大选和各州投票结果而名声噪,以至于每一次竞选活动之后,报纸杂志都会说:“内特·希尔沃预测认为……” 但是其实内特·希尔沃认为什么并不重要...偏离选举的初衷 两亿多投票选民的个人信息和爱好倾向,在大量计算设备的加持,够得上“大数据”的标准。但是它能做出正确的决策,能给人们带来想要的领袖吗?...当总统竞选在社交网络上全方位展开时,其实是在诱导选民社交圈的社会认同;曾经以“为民众赋予权力”为基础的民主制度,在对个人隐私的窥探,可能变成针对个人的行为操纵。

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国内外大数据安全与个人隐私安全标准

本篇文章先分享一目前已经发布和正在准备发布的相关标准列表,之后会和大家就内容进行标准研究和分析。...大数据应用作为一个特殊的信息系统,除存在与传统信息安全一样的保密性、完整性和可用性要求外,还需要从管理角度研究大数据场景信息系统的安全,因此,传统信息系统的大部分信息安全管理体系和管理要求类标准仍然是适用的...》 《大数据 数据保全概述和要求》 《大数据驱动联网要求》 《基于DPI的大数据驱动联网框架》 《应用于网络大数据语境的深度包检测机制》 《移动互联网服务中的大数据分析安全要求和框架》 《大数据即服务的安全指南...此外,在大数据场景,个人信息安全问题备受关注。...由于大数据场景的多源数据关联分析可能导致传统的个人信息保护技术失效,因此,大数据场景更需要考虑个人信息安全问题,必须对现有个人信息保护技术和标准进行适用性分析。

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深度|保护个人隐私要修补好大数据监管的漏洞

在网络上以“电话诈骗”为关键词进行检索,可以发现,每天都会有很多人接收到大量的诈骗电话,这些电话让他们辛辛苦苦攒的钱财一夜散尽,而骗子则大多都会逃之夭夭。...徐玉玉一案背后,新闻媒体深入调查个人信息被贩卖的情形,发现在临沂大大小小的贴吧网站上,有多个数据倒卖信息站点,这些个人信息分门别类,适用于理财、保险、教育、工商等方方面面的需求,某种程度上,这是中国个人隐私泄露情况的一个典型展示...新近吴军博士出版新书《智能时代》,里面专辟一章讲述这种情况,吴军总结了两种新技术来保护个人隐私,第一种是从收集信息一开始,就对一些数据进行预处理,使得操纵数据的人也“看不懂”这些数据的内容是什么,不过这种方法有其局限性...在此次事件调查中发现,170和171号段是目前诈骗电话集中的温床,44%的诈骗电话都来自这两个号段,这些号段在网店上可以不用实名就可购买到,这在手机用户统一实名制的背景之下,无异于是打在运营商脸上的一记响亮耳光...尽管三运营商集体喊冤,说明自家在监管诈骗电话时都出力不小,但定性其为被动的“帮凶”则不为过。

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数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 算法(

基本概括一: 投票和关联性就是 PageRank 的概念。...分类的简化等式看起来就像下面的这个式子: 我们在深入研究一.. 这个等式是什么意思?在属性1和属性2的条件,等式计算出了A 类的概率。...换句话说,如果算出属性1 和2,等式算出的数据属于 A 类的概率大小。 等式这样写解释为:在属性1和属性2条件,分类 A 的概率是一个分数。...第四步:计算其他类时也做类似的计算: 因为0.252于0.01875,Naive Bayes 会把长形,甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。 这是个监督算法还是非监督算法呢?...举个例子,根据一个病人的数据集、你可能会试图预测病人是否会得癌症。这个分类或者是“会的癌症”或者是“不会得癌症”。 那回归树是什么呢?

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数据模型趋势的“新姿态”:模型与企业数据充分协同

作者 | 鲁冬雪 随着大数据、人工智能和云计算等技术的不断发展,模型成为了企业数据体系中不可或缺的一部分。模型趋势,企业数据体系面临着新的挑战和机遇。...为此,在数据治理领域有多年实践经验的何昌华博士在刚刚结束的 ArchSummit 全球架构师峰会 2023(深圳站)中就《模型趋势的企业数据体系思考》展开了分享,他从“模型的火爆引发数据处理进入新次元...3 模型与企业数据的“终极未来”:充分协同 过去大数据和 AI 一直面临着一个问题,那就是虽然具有强大的能力,而且也很容易演示,但是在各种场景能否被广泛地使用一直是一个挑战。...何博士认为,这是判断语言模型是否是这次工业革命的颠覆者的一个关键判断条件,只有当语言模型能够在各种场景被广泛应用,才能真正展现出其潜力和价值。...,能够真正在广泛的业务场景帮助实现智能决策。”

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白宫大数据团队,意欲何为?

(大数据主要针对个人隐私) 大数据这东西你说一套他说一套,不管怎么说,总之大数据非常复杂。...此外,大数据所涉及到的数据、隐私、甚至是大数据的“”,根据不同的应用环境都有不同的具体含义。大数据的研究已经进行了5年。 以下是白宫团队需要解读的关于大数据的5个方面。...隐私利弊共存 现在再反复谈论国家安全和隐私已经没有太多必要,自从斯诺登事件以后,这类争论无非是关于政府收集个人隐私的对错。但是,人们有必要记住在这个消费化世界,如果要享受便利,就要牺牲隐私。...某些公司使用个人隐私的方法不太受人们喜欢,要纠正这些公司的错误用法已经变得很容易,甚至成为一种必要。我们要知道,在个人隐私和免费服务之间,特别在互联网上,我们必须做出牺牲。...个人所指的概念和以前不同 互联网的庞大体量(人们信赖的各种服务的载体——从信用卡到Gmail),以及收集数字信息的宽松政策完全颠覆了私人和公共的概念——尤其在合法环境——所以要鉴别是否违反法律变得更加困难

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假日出行必备:专家解析如何在公共Wi-Fi网络保护个人隐私

Poorter说:“公共Wi-Fi特别容易受到这种性质的攻击,因为任何正在传输的HTTP站点数据都是未加密的,从而有效地呈现了你的数据。...数据包嗅探攻击(Packet sniffing) 根据Poorter的说法,公共Wi-Fi的另一个危险来自数据包嗅探。...当你每次通过互联网传输数据时,无论是电子邮件、谷歌搜索,还是网上购物交易,数据都会被分解成数字信号,并以数据包形式发送。 数据包被标记和解释说明它们将要去到的地方。...数据包嗅探器会在传输中途抓取数据,一旦它发现感兴趣或有价值的数据,它便会迅速捕获并复制这些数据,在它们被发送之前。”...她补充说:“在任何情况,人们都不应该在使用公共Wi-Fi的情况进行网上银行交易或与他人分享任何个人信息。

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数据个人隐私的平衡:懂你,但不认识你

为何数据泄露事件屡发不止?大数据技术与个人隐私之间的矛盾真的就不可调和吗?大数据时代我们真的都是透明人吗?...记者 | 小北 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 自大数据技术兴起之始,关于数据隐私的争论就从未平息。...大数据技术与个人隐私之间的矛盾真的就不可调和吗?大数据时代我们真的都是透明人吗? 其实不然。...隐私换便利没有错,前提是知情与允许 李彦宏一句“中国人愿意用隐私换便利”在媒体的推波助澜被万众谴责,然而大家只知其一,不知其二。...此次Facebook引起公愤,正是因为其数据被剑桥分析窃用,没有尽到保护的职责。 除了统一的使用规范,大数据公司还可通过数据脱敏的技术手段来保护个人隐私

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数据时代的“教育”遇到了哪些问题?

三、教育大数据的价值潜能 2015年8月31日国务院发布《促进大数据发展行动纲要》,文件指出“数据已成为国家基础性战略资源”,并在启动的十工程之一“公共服务大数据工程”中明确提出要建设教育文化大数据。...在物联网、云计算、大数据、移动通信等新一代信息技术的推动,世界上多个国家和地区已将智慧教育作为其未来教育发展的重大战略。...2.教育大数据的价值体现 在政府、企业、学校、研究机构、行业协会等社会力量的推动,大数据在社会各行各业的战略价值正在逐步凸显。...在大数据的支持,教师能够更好地认识自己和学生,以不断改进其教学模式与策略,并且在学生进行自我导向学习时,真正变成学生学习的促进者与协作者。...大数据在教育领域究竟该如何全面“落地”,有无可推广的成熟应用模式,仍是困扰教育界的一难题。

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数据安全第3期 | 国内外大数据安全与个人隐私安全标准

本篇文章先分享一目前已经发布和正在准备发布的相关标准列表,之后会和大家就内容进行标准研究和分析。...大数据应用作为一个特殊的信息系统,除存在与传统信息安全一样的保密性、完整性和可用性要求外,还需要从管理角度研究大数据场景信息系统的安全,因此,传统信息系统的大部分信息安全管理体系和管理要求类标准仍然是适用的...》 《大数据 数据保全概述和要求》 《大数据驱动联网要求》 《基于DPI的大数据驱动联网框架》 《应用于网络大数据语境的深度包检测机制》 《移动互联网服务中的大数据分析安全要求和框架》 《大数据即服务的安全指南...此外,在大数据场景,个人信息安全问题备受关注。...由于大数据场景的多源数据关联分析可能导致传统的个人信息保护技术失效,因此,大数据场景更需要考虑个人信息安全问题,必须对现有个人信息保护技术和标准进行适用性分析。

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【k哥爬虫普法】简历大数据公司被查封,个人隐私是红线!

此外,巧达科技还有超过10亿份通讯录,并且掌握着与此相关的社会关系、组织关系、家庭关系数据。结合简历、通讯录,以及外部获取的超过千亿条其他用户数据,巧达科技自称拥有超过8亿自然人的认知数据。...:HR/猎头用户授权,包括简历中敏感数据和非敏感数据; 3,第三方数据源:合作方授权,包括用户ID组合,通讯录,行为标签和偏好画像。...获得数据后,巧达科技将简历中敏感数据、用户ID组合、通讯录进行MD5脱敏,以及简历中非敏感数据、行为标签、偏好画像,一并放入数据库中。数据通过建模计算,结合用户的认知引擎,最后提供给客户。...,并未经求职者本人同意,将原始数据及其多项未经授权的关联数据合并加工后对第三方开放交易且获取巨额利润。...还值得一提的是,类似智联、猎聘、boss直聘等涉及到求职者个人隐私信息的平台,应当重视对客户信息的保护工作,boss直聘前段时间因某些原因还被审查过。

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今日头条PK艾瑞:数据机构和企业为何总是争论不休?

:一份报告出炉,某项指标第一、第二、第三之类的排序明确之后,企业要么会质疑数据机构统计数据的方法、结果或者动机,要么质疑竞争对手与数据机构『合作』进而导致数据不公平。...不过,行业差距并不意味着不会有数据之争,君不见搜索引擎领域,百度、搜狗和360的市场份额总是有『几本账』吗?...如果涉及到交易额之类的机密数据就更难公开了。现在数据机构希望与企业合作去拿到数据,但企业因为自身考量又不一定开放数据出来,这就是矛盾。...如果榜单和数据会影响利益,就会有人去给数据注水。...我想这个问题最切合实际的,还是要靠数据机构自律,如果只有一家数据机构,行业的选择太少,但如果有许多数据机构,如果你数据总是不靠谱,品牌没了、数据也没人信了,大家会选择去相信有品牌的数据机构。

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