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那些泄露隐私的地方:路灯都能捕捉影像和对话
网上收集 2015/11/2 13:00:33 (660)
  近来,不少人因为自己的苹果账号被黑而“有点烦”。有人怀疑这是网易邮箱数据泄露所造成。真相究竟如何,作为普通用户的我们可能永远也搞不清楚,但是,互联网语境下的隐私、数据安全等,再次成为用户们热议的话题。面对越来越多的类似事件,除了抱怨和担忧,我们应该开始学会从新的角度来认识有关互联网时代的个人数据与隐私,以及与此相关的一连串问题。

  越来越“隐”不住的隐私

  最近,很多人因为快递实名制的全面推行而感到些许担忧,尤其是网购达人。他们怕的是,真实姓名加电话加地址的模式,会泄露自己的隐私信息。这种担忧其实有点多余,现如今此类信息的泄露或是说获得有太多途径,你觉得可能是快递单泄露了数据,但事实很有可能是你在网站购物或是注册的那一刻就已经泄露。

  这么说可能在一些人看来有些危言耸听,毕竟“泄露”一词让人很容易就会联想到各种不良后果,因此用“收集”一词来替代要更恰当一些。

  互联网时代,只要你使用网络服务,就无法绕开个人信息的“被收集”。一切相关行为的数据化,是比特生活时代区别于以往的重要特征之一。近年来红得发紫的“大数据”一词,说的就是这个意思。

  一个人若使用衣食住行方面的各种网站和手机应用,他的全部生活轨迹就可以被十分轻易地描绘出来。这种说法已经被很多人所熟知,但互联网大数据的威力远不止于此,比如物联网的存在。

  你可能会想,我不用手机、不用网络,但是你无法保证生活于真空之中。举一个最简单的智慧路灯的例子,它可以搜集过路人的经过时间、影像、正在做什么等相关信息,如果你那时在与朋友交谈,甚至包括会话的具体内容在内的一切都可以被获悉。

  科技的脚步以前所未有的速度前进着,未来的一切只会更加智能,各种数据的收集也只会更加完整,网络出现以前的日子,我们已经不可能再回去。毫不夸张地说,只要生存在这个世界上,每个人的各种信息就是时时刻刻在被收集,包括以前我们自以为宝贵的“隐私”。

  隐私亟待被重新定义

  既然趋势已经不可阻挡,那么我们能做的唯有转变认识,而首当其冲的,就是关于“隐私”的理解。

  过去,我们谈到此常常引用的一个经典例子是,美国人在谈话中从不会谈及收入问题,因为这被认为是一个绝对的隐私领域。这不仅存在于个人交往层面,还受到法律的保护。在罪案搜证过程中,如果未经任何有效程序就随意侵犯隐私权,甚至会影响最终的判决。然而,进入电子化以及网络时代,美国最高法院通过一项法案,称凡是人们已经和其他人分享的数据和资料等,如调查必要,相关人员可以通过合理程序获得并使用。

  类似个人在银行账户信息、电子邮件往来抑或是电话的通话记录,都包括在这其中。这种分享未必是像主动上传一段视频供别人下载的那种主动分享行为,而是我们在使用一种产品或服务时所必然会产生的一种被分享的结果。不论想与不想,我们已经处于一个必须分享的时代。

  其实,我们在平常的生活中,已经能够感受到这种认识上的变化正在慢慢发生着改变。比如,很多80、90后可能会听到父母会发出这样抱怨:现在年轻人什么都愿意在晒,那些孩子和家里的事儿还用整天在朋友圈发?字里行间我们能感受到他们对这件事的极度不理解。因为在他们看来,这些就应该是在家里关上门自己说的私事儿,而对年轻人来说,通过“晒”与别人分享是一种生活方式。

  这事实上就折射出生于互联网的一代,与正处于中年的60后、70后对隐私理解的不同。而这,只是人们认识演进的最初一小步,随着技术力量的进一步推动,每一个人都会慢慢去适应如何作为一个“透明人”生活。

  “隐私”究竟该如何保护?

  数据的收集和分享正成为常态化,但这是不是意味着我们的信息就可以随意被泄露、买卖、甚至用来犯罪呢?

  答案当然是否定的。我们被数据化,我们的数据被分享,但这并不意味着数据可以被非法利用。隐私的定义虽然已经演进,我们需要适应的是被数据化、被收集数据这一步,但是在收集与滥用之间,仍然需要有一条分明的界限。

  维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中就提到过这一观点。在他看来,在互联网的大数据时代,各种数据的收集和利用已经无法像过去那样每次都获得相关用户的允许。因此,过去惯用的那种授权方式已经不再适用。数据分享已经不可阻挡,因此人们应该将注意力放在如果规范企业或机构的用途上,研究出有效的措施来避免或惩处他们任何可能的滥用行为。

  在用户与企业之间,企业应该更多地承担控制数据风险的责任。企业在使用大数据并得益的同时,需要正视和重视其可能产生的风险。正如时任美国信息系统审计与控制协会副总裁的杰夫·斯皮维在2013年中国的某一大赛上所提到的那样,企业要从管理层的各个层级都研究什么是大数据,大数据有何风险以及如何控制风险等问题,并据此制定相关战略。必须要确保数据的合法、合理利用。如果出现问题,要有相关的危机处理应对。这样才能最大限度地实现大数据的价值。
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