导读：很多朋友问到关于大数据到底揭露了多少隐私的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
大数据面临哪些安全与隐私问题?
(一)大数据遭受异常流量攻击
大数据所存储的数据非常巨大，往往采用分布式的方式进行存储，而正是由于这种存储方式，存储的路径视图相对清晰，而数据量过大，导致数据保护，相对简单，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作，造成安全问题。由于大数据环境下终端用户非常多，且受众类型较多，对客户身份的认证环节需要耗费大量处理能力。由于APT攻击具有很强的针对性，且攻击时间长，一旦攻击成功，大数据分析平台输出的最终数据均会被获取，容易造成的较大的信息安全隐患。
(二)大数据信息泄露风险
大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候，要注重用户隐私数据的安全问题，在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。需要考虑的是在分布计算的信息传输和数据交换时保证各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下信息安全的主要问题。同时，当前的大数据数据量并不是固定的，而是在应用过程中动态增加的，但是，传统的数据隐私保护技术大多是针对静态数据的，所以，如何有效地应对大数据动态数据属性和表现形式的数据隐私保护也是要注重的安全问题。最后，大数据的数据远比传统数据复杂，现有的敏感数据的隐私保护是否能够满足大数据复杂的数据信息也是应该考虑的安全问题。
(三)大数据传输过程中的安全隐患
数据生命周期安全问题。伴随着大数据传输技术和应用的快速发展，在大数据传输生命周期的各个阶段、各个环节，越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。比如，大数据传输环节，除了存在泄漏、篡改等风险外，还可能被数据流攻击者利用，数据在传播中可能出现逐步失真等。又如，大数据传输处理环节，除数据非授权使用和被破坏的风险外，由于大数据传输的异构、多源、关联等特点，即使多个数据集各自脱敏处理，数据集仍然存在因关联分析而造成个人信息泄漏的风险。
基础设施安全问题。作为大数据传输汇集的主要载体和基础设施，云计算为大数据传输提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。因此，云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据传输发展的主要因素。
个人隐私安全问题。在现有隐私保护法规不健全、隐私保护技术不完善的条件下，互联网上的个人隐私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交软件掌握着用户的社会关系，监控系统记录着人们的聊天、上网、出行记录，网上支付、购物网站记录着人们的消费行为。但在大数据传输时代，人们面临的威胁不仅限于个人隐私泄露，还在于基于大数据传输对人的状态和行为的预测。近年来，国内多省社保系统个人信息泄露、12306账号信息泄露等大数据传输安全事件表明，大数据传输未被妥善处理会对用户隐私造成极大的侵害。因此，在大数据传输环境下，如何管理好数据，在保证数据使用效益的同时保护个人隐私，是大数据传输时代面临的巨大挑战之一。
(四)大数据的存储管理风险
大数据的数据类型和数据结构是传统数据不能比拟的，在大数据的存储平台上，数据量是非线性甚至是指数级的速度增长的，各种类型和各种结构的数据进行数据存储，势必会引发多种应用进程的并发且频繁无序的运行，极易造成数据存储错位和数据管理混乱，为大数据存储和后期的处理带来安全隐患。当前的数据存储管理系统，能否满足大数据背景下的海量数据的数据存储需求，还有待考验。不过，如果数据管理系统没有相应的安全机制升级，出现问题后则为时已晚。
深扒大数据:关于用户隐私以及企业价值
深扒大数据:关于用户隐私以及企业价值
如今，业界和学术界一直在讨论一个词，那就是大数据。不管是学术圈还是IT圈，只要能谈论点儿大数据就显得很高大上。然而，大数据挖掘、大数据分析、大数据营销等等事情仅仅只是个开始，对大多数公司来说，大数据仍有很强的神秘色彩。于是，在我们还没有完全搞明白如何运用大数据进行挖掘时，各种过于神化大数据的舆论就已经不绝于耳了。当然，也有很多人直接批判大数据或大数据营销给我们造成的隐私威胁。也有很多人根本没有搞清楚什么是大数据，到底有什么价值。
于是，站在客观的角度，围绕下面几个问题与大家分享有关大数据的几个观点，也扒扒大数据的那些事儿：
1、大数据营销和个人隐私泄露究竟有无因果和逻辑关系？
2、大数据营销到底能带给企业什么样的价值？到底能带给用户什么价值？用户是否全盘否定或反感大数据营销？
3、如何正确看待大数据？如何看待大数据和传统调查方法或统计学的关系？
4、大数据营销究竟面临什么样的挑战？
一、大数据的迅猛发展与数据隐私的忧虑相伴而生
社交媒体的出现，让用户数据的分享数量达到了难以估量的程度。而如今，社交媒体的种类有增无减，智能手机的更大普及，又让更多用户转移到移动互联网，从而又进一步贡献更多数据和内容。这样的数据增量让全球社交媒体的收入大涨，仅根据咨询公司Gartner2012年的研究结果显示，2012年全球社交媒体收入估计达到169亿美元。
一边是社交媒体因为大数据的盆钵满载，另一方面则是用户不断毫无保留的将个人信息交给互联网，这些信息包括年龄、性别、地域、生活状态、态度、行踪、兴趣爱好、消费行为、健康状况甚至是性取向等。一时间，针对海量用户信息的大数据挖掘、大数据分析、大数据精准营销、广告精准投放等等迅速被各大公司提上日程。
比如，一个发生在美国的真实故事就会告诉我们，利用数据挖掘如何掌握我们的行踪。一个美国家庭收到了一家商场投送的关于孕妇用品的促销劵，促销劵很明显是给给家中那位16岁女孩的。女孩的父亲很生气，并找商场讨说法。但几天后，这位父亲发现，16岁的女儿真怀孕了。而商场之所以未卜先知，正是通过若干商品的大量消费数据来预估顾客的怀孕情况。
类似的大数据挖掘和营销事件在今天更多的发生，尤其是社交媒体产生大量数据后。于是，许多人对个人隐私数据开始担忧，开始批判大数据精准营销侵犯了个人隐私，忧虑我们进入了大数据失控的时代，并将原因更多归结于社交媒体。
二、大数据营销和个人隐私泄露之间不能完全划等号！逻辑关系不成立！
如果客观的分析一下上述问题就会发现，这是一个难以分说的鸡生蛋还是蛋生鸡的问题。一味地批判大数据分析对个人用户数据的泄露或滥用是不客观的。
因为，社交媒体的本质在于分享和传播，社交媒体的出现的确满足了人们分享个人信息、晒各种数据的欲望，让人们在过去无声无息的生活中突然转移到了可以让全世界看到自己的平台上来。人们从而达到了内心的满足感和存在感。因此，单从个体的背后心理来考虑，社交媒体对他们来说是有益的，他们不认为自己贡献的是不可告人的秘密，既然分享出来，那一定是希望或允许别人看到的。因此，这是一种无形的默许的交易，用户乐意把自己的各种琐碎细节暴露于社交媒体，而对社交媒体上杂乱无章的海量用户数据进行有序的分类和分析也没有什么不妥。
当然，如果社交媒体平台随意滥用或泄露用户的后台数据，比如个人联系方式、家庭住址、银行等极为隐秘的信息，这的确是赤裸的侵犯隐私的行为，极其没有道德，必须要受到谴责和法律制裁。
但目前，许多大数据精准营销的前提是对用户在互联网上留下的公开显在的信息进行算法归类和内容分析，从而对海量用户进行人群划分，或者对小众群体进一步细分化，甚至达到某种程度上针对单个人的个性化定制，最终达到精准推送广告或有针对性推出营销活动的目的。
所以，从这个角度来看，大数据精准营销与个人主动分享和传播到网络上的信息数据之间并没有矛盾。人们起初或许会惊讶：为什么他们知道我想买什么？为什么他们知道我的需求？但随着“猜透心思”的推送行为让人们的生活越来越便利时，比如省去大量搜索、查找和对比产品或服务的时间，他们可能会十分习惯并依赖这种精准性，并不会在意他们本来就随意分享到网络上的杂乱信息被如何挖掘和利用。
因此，用户发布和分享的信息是否为隐私，在用户分享信息之前就做过慎重考量和筛选。这一点非常重要，这是侵犯隐私与否的界限。那些被用户选择为不适合发布或不希望别人知道的信息就是用户认为的隐私，而那些已经公开发布到社交媒体或网络上的信息则被用户认为是可以传播的。
所以，普通的对海量公开信息的分析、挖掘、归类，从而进行精准营销的大数据行为不能一味被骂成是对用户利益的损害。而那些对用户存储在某些位置、不希望被他人了解的信息(私人存储的信息)如果被别有用心的人泄露或利用，那这就是隐私侵犯行为。但这就不能归罪于大数据，而应质问存贮平台的安全性问题。
因此，我们不能过分解读大数据精准营销。其实，问题的本质在于，人们是否真的在意杂乱信息的去向(涉及到分享信息的背后心理和动机)？以及大数据营销是否真的触碰了人们不可告人的秘密或底线(需要对秘密和底线重新定义)？因为，如果人们默认分享的都是公开的，那么侵犯隐私的概念就是不成立的。如果人们有不希望别人知道的信息，也不会贸然在网络上分享和传播。
三、大数据营销究竟会给企业和用户带来什么价值？
讨论完上面的问题之后，我们是否应该诚恳对待大数据精准营销这件事？那么大数据营销究竟对于企业和用户两方面来说，都有什么样的价值？
1、对于企业的价值
让我们先看一个国外案例：
我们都知道美剧《纸牌屋》，提到《纸牌屋》的成功，最大的功劳便是大数据分析。因此，《纸牌屋》几乎成了大数据营销的经典案例，也是美国Netflix公司基于用户信息挖掘来决定内容生产的成功尝试。
Netflix的订阅用户达到了3000万左右，而大多数用户的观影都与精准推荐系统有关。Netflix会定时收集并分析用户观看电影或电视剧的行为，比如根据用户对电影的评分、用户的分享行为、用户的观影记录等信息去分析用户的收看习惯，从而推断用户喜欢什么样的影视剧，喜欢什么样的风格，喜欢什么样的导演和演员。在此基础上利用算法对用户感兴趣的视频进行推荐排序，直到用户找到最喜欢的影视剧。《纸牌屋》的导演和主演就是Netflix挖掘用户信息后的预测出来的。
那我们再看一个国内案例：
我们都知道阿里巴巴和新浪微博合作的事情，阿里巴巴斥资5.86亿入股新浪微博。除了网络上各大媒体分析的，认为阿里巴巴希望打造生态圈、强化流量入口、挑战腾讯等等原因之外，还有一个重要原因或许就是大数据营销的战略。
如今各大互联网大佬都在跑马圈地，圈住用户，谁能圈住用户，让用户在其平台上活跃，谁就掌握了用户的大量信息(包括显在的前台信息和隐藏的后台信息)。新浪微博在中国有几亿用户，这个量十分庞大，但如果新浪不能把这些用户产生的信息合理的利用，那么这些资源就是巨大的浪费。我们再看阿里巴巴，中国最大电商平台，它有产品，但是却没有完整的用户日常生活行为信息，只有购买信息，但这些购买信息不足以了解人群特点和喜好。所以，只有跟新浪微博合作，掌握大量用户的行为信息，从而对其分类，找到不同人群甚至不同个体的喜好、偏好、兴趣、爱好、习惯、传播习惯、分享路径等等，那么就能实现精准营销，甚至还可以通过不同用户的信息传播规律，而制定产品的最佳品牌传播途径。这是一座巨大的金矿。
新浪微博和阿里巴巴合作后，微博上出现了一些产品推荐信息，同时新浪微博已经推出支付功能。可以想象：未来你在微博上看到相关推荐的产品，恰好是你喜欢的产品，那么你就可以直接在微博上实现支付和购买。从而新浪微博和阿里巴巴各取所需，共享收益。当然，这是我个人的观察和分析，不过阿里巴巴的大数据战略也很明显了。
2、对于用户的价值
上述两个例子说的都是大数据带给企业的价值，那么，大数据营销对于用户来说，到底有没有价值？用户是否十分反感精准营销？让我们再来看看一个新的调查数据：
中国传媒大学国家广告研究院刚刚发布一份《2014中美移动互联网发展报告》，这份调查报告对比了中美两国用户移动互联网的使用习惯，以及移动用户对于移动广告的态度。
调查显示，最可能得到智能终端用户回应的广告内容为：(1)与用户要购买物品相关的广告(2)与要购买物品相关的优惠券(3)搞笑的广告(4)与用户最喜爱品牌相关的广告(5)与用户在线上访问过网站或使用过的应用相关的广告(6)与最近线上购物相关的广告(7)与用户所在场所相关的广告(8)与最近收听、收看的广播/电视相关的广告。(占比=20%)
从这些数据我们可以看出，在8个结果中，有6个都是跟大数据精准营销扯上关系的。比如，与用户要购买物品相关的广告，更能引起用户的回应或互动。如何理解？大数据营销的前提就是计算并推测用户的真实需求，看用户需要购买什么相关产品，然后给用户直接推送用户想要的、喜欢的，做到了精准到达。那么用户呢？用户乐意对这样的推动广告或产品做出回应，因为这些广告少了对用户的打扰，并且让用户费劲心思对对比或货比三家后才购买的决策过程降低，节省了时间，让用户直接找到内心真正所需的产品或服务。
所以，这样的结果就表明，大数据精准营销并不是完全都会让用户反感，而是看你猜透用户心思的程度。因此，如果你推送的内容和用户想要购买的物品相关，与用户最喜爱的品牌相关等等。那么这种精准挖掘并不会受到用户的反感，反而会给用户带来便利。
四、不要过分迷信大数据；大数据的实质究竟是什么？
看了上面的分析，或许你会认为大数据分析真是无所不能。但是，我们不能过分迷信大数据，于是接下来的问题就产生了。
1、大数据分析和传统统计学方法有什么样的关系？
大数据所遵从的是：以大量数据，甚至所有数据为基础，然后用算法去计算分析，从而更精准的找到各个因素之间的相关关系(不是因果关系)，以发现数据之间的规律。
那我们看看传统的统计学方法，统计分析学解决的就是如何通过选取少量的样本，通过对样本的分析，然后推断整体的趋势和规律。所以，用的是概率。一般会规定在90%、95%或98%的置信度(精确度)下最大程度推断总体。如果目的明确，样本选取得当，操作科学，那么不需要大量数据就能分析出规律，从而推断出总体的规律，并且可以发现不同因素之间的因果关系。比如，抽样方法确定后，就可以确定样本数量，如果抽样得当，那么样本的数量跟总体的数量之间没有太多直接关系。
举个不恰当的例子以供理解：假设选取1000个样本，推断的规律是A，选取2000个样本，同样呈现出A规律，选取3000也差不多这样。那么，我们实际上科学选取1000多个样本就可以达到目的了。所以，传统的抽样和统计方法，在最大程度上解决了成本问题，虽然会有误差，但仍可以发现的显在规律。
所以，从这个角度来说，大数据分析最终得到的结果很可能跟传统统计学方法分析的结果类似，只不过把原来的小样本变成了大样本分析。虽然大数据分析理论上是更精准，也可以弥补传统误差的缺陷，但准确度未必像我们想象的那样提高非常多(因为大数据分析会严重受到数据源的影响)。另外，也不一定能发现更多新规律。如果是这样的话，我们不禁要问，大数据究竟是为什么而存在？
另外，在传统的统计学分析当中，比如对市场情况的分析，我们要结合实际的环境和背景来解读数据和分析数据，我们并不把数据当成唯一的和万能的指引。所以，这里面就存在人根据经验和实际情况进行数据分析的过程，而人参与分析的能力是很重要的。
2、什么样的事情是大数据做不到的，而传统的调查分析方法却可以做到？
大数据营销的前提是大数据分析，而大数据分析是基于算法的，是计算机固化的模式。也就是说，原来由人对数据分析的那部分工作，现在我们把它约定到算法里了。并且，大数据精准营销是对用户产生的网络浏览数据、分享数据、搜索数据等等行为信息进行分析，从而对人群或事物进行分类，并由此推测人的偏好、兴趣等。
但是，偏好不等于真实需求，点击不代表一定喜欢。一个人今天在社交媒体上说：“这个产品不错”，就认为他一定喜欢或一定需要这个产品吗？
机器可以对行为分类，但却不能真正探测到人的心理和真实需求。那么，对于人的真实心理和需求的探测，我们如何做到？这时候，传统的市场调查和分析方法是不可取代的。比如，深度访谈法，比如焦点小组访谈法，投射法等等。这些方法都可以在最大程度上，从心理学的角度去分析和发现，人真正的欲望和本质需求。所以，今天很多大的广告公司、营销公司，他们仍然采用这样传统的方法去了解表面数据背后的故事和原因。而这些故事和原因，是算法目前没办法做到的，必须由人来完成。人和人的交流才能探测人的内心。
从这个角度来说，大数据并不是万能的，也不能被一味神话，我们必须清晰的认识到它的实质，它能用来干什么，不能用来干什么。我们可以这样理解：人对数据的计算和分析工作如今可能会被机器替代，但是，人的另一部分工作(探测人内心的能力)没办法被算法替代。
比如，前两年我曾报道过《写书都可以用算法实现自动化了，拿什么挽救出版》这样的新技术，据称目前亚马逊上大量图书都是被算法写出来的，算法会根据人写书的逻辑思路来组织语言。但是，这些书却不能弥补人类情感的缺失，不能表达出社会背景和作者所处环境带来的情感波动等等。
五、大数据分析或大数据营销面临的真正挑战是什么？
1、数据冗余问题，有没有必要用这么多数据？
数据源问题，数据质量有无保障，是否是真正所需？
大数据分析一直被人称颂的优点就是：海量数据的运用。但是，数据是不是越多越好？如何筛选这些数据？如何找到有价值和有用的数据？数据的庞大和冗余会对大数据分析造成什么样的影响？
对于大数据而言，巨量的数据来源是分析准确性的根本保证。但是，数据量大到一定程度后也面临着很大问题：想要保证准确度就变的困难了。这样就难以保障分析结果的准确性了。大数据分析和预测失败的例子也有很多。比如，最典型和著名的一个便是谷歌预测流感趋势失败的案例。
报道称，谷歌是基于搜索引擎数据进行的分析，其分析结果与美国疾病防控中心的监测数据相差近两倍。尽管谷歌不断调整算法，但仍不能保证结果的准确性。这就说明一个重要问题：数据源问题。谷歌是基于搜索引擎上的搜索词来分析的，许多搜索词都是无效的，没有任何意义的，所以它们不能真的代表流感趋势，但它们同样被计算在内。这就造成了结果的严重偏差。
所以，你弄到的这些数据，如何保障它们的确是你所需的？的确是重要的？如果数据源出现了严重偏差，那么你的分析再精准，那么也是徒劳。比如，你花费了大量精力去搜集互联网用户产生的日常分享信息，你对他们的所有信息都进行分析，结果预测出几种消费趋势。但是，这些分享信息中有大量冗余信息，数据精准度很差，许多都是跟消费没有关系的，那么这种分析结果很可能就是不准确的。你按照这种结果进行下一步营销战略当然可能是失败的。
2、大佬平台的游戏，普通企业难掌握大量数据；难检验可信性
各大互联网公司平台掌握着用户资源，用户产生的信息当然也被聚集在各平台内。但是，各家公司或平台的数据并不会完全向公众开放。我们只能通过某些工具抓取到网络上散落的信息，但不能准确掌握完整的有实际价值和意义的后台数据和信息。
而这些海量信息，对于像谷歌这样的大互联网公司来说，就是宝藏。大数据或许只是这些大佬平台的游戏，普通企业比较难参与进来。
并且，这些平台之间并不互通和开放，他们分析出来的数据结果得不到第三方的验证和检验，我们就无法知道他们大数据分析结果的有效性和可信性。当然，他们将这些数据分析用户自身产品开发和自身发展上还是很有价值的。所以，普通人或普通企业对于大数据的渴望或许是奢望。将来互联网大平台公司或许会售卖大数据分析的服务，这很有可能。并且，未来，个人数据管理领域的创新和创业将会增加，应用也会增多。
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大数据时代的隐私现状
数据，已经是最重要的生产要素之一。
自2008年“大数据”概念被提出以来，这项技术快速对各行业进行“颠覆”。但数据在赋能行业、改变生活的同时，也频频引发乱象：大数据杀熟、隐私侵犯、数据黑产等问题考验着各国政府管理者，更影响了大数据产业的发展。
前一段时间，美国知名社交媒体平台脸书（Facebook）用户数据遭泄露，3天内曝光了5.33亿用户个人数据，其中涉106个国家和地区，泄露的信息包括用户在脸书的账户名、位置、生日以及电子邮件地址等，非常的详细。其中还包括不少知名人士和公众人物。
也许很多人对数据给我们造成的影响，并没有明显的感知，我们先用一些事例来说明数据带来的或大或小的影响。
2013年，电商开始根据用户的收藏夹、购物种类、搜索记录、浏览记录、相似推荐等数据，为每一位消费者量身定制自己的购物清单。这一年，余额宝横空出世，基于淘宝和支付宝的数据平台，余额宝可以及时把握申购、赎回变动信息，同时还可以利用 历史 数据把握客户的行为规律。不到半年时间，余额宝规模超1000亿、用户近3000万，相当于当年国内全部78只货币基金总规模的近20%。互联网与大数据结合的威慑力，让传统银行侧目。
2015年，基于大数据的个性化推荐第一次在双11中大放异彩：平台的跳失率首次达到个位数，用户只访问一个页面就离开的次数降到了一个 历史 新低，而个性化推荐系统引导的人数和人均引导页面数都是前一年的2 3倍。在交通、教育、医疗、智慧城市等领域，大数据也在快速渗透。
至此，人们对英国数据科学家及数学家克莱夫·哈姆比 (Clive Humby) 在2006年提出的口号“数据是新时代的石油”已经完全认可，在 科技 公司口中，它变成了另外一句表述：得数据者得天下。
数据大时代：得数据者得天下
英国皇家工程院院士郭毅可曾在节目中讲过一个故事：一家著名的制药公司，以上百万英镑的巨资，购买了一位罕见的癌症患者的数据。这家公司之所以愿意花这么多钱，是因为该患者患有6种癌症，他的数据在世界上几乎是独一无二的。
互联网巨头的数据之争
2017年6月，顺丰关闭丰巢自提柜和淘宝平台物流数据信息回传，阿里巴巴旗下物流平台菜鸟与顺丰在网络上隔空“掐架”，显现的是两者在客户数据信息控制权的深度较量；两个月后，华为Magic手机在尝试人工智能应用中，想调用微信数据时遭遇腾讯拒绝，进而引发纠纷。企业之间的竞争，变成了对“数据”的竞争。
被诟病无数的“大数据杀熟”
2018年，一些经常出差的网友发现，在携程预订机票或酒店时，同一件商品或者同一项服务，平台显示给老用户的价格要高于新用户。随后，携程被爆出利用大数据“杀熟”。随后携程回应，内部调查中未发现对使用同一账号，不同手机预定同酒店、同房型进行差别定价。
但对“大数据杀熟”的质疑不仅没有就此打住，反而波及到互联网打车、电商、外卖等领域，几乎成了互联网行业的“潜规则”。其背后的“推动力”则源于互联网平台的盈利压力——为了填平早期烧钱带来的巨额亏损，只能不断提价，而老用户对平台的粘性比新用户高，因此相对更能承受更高的价格。
个人隐私和“数据启蒙运动”
最早注册各种APP的那一批人，根本不会想到这些APP会背叛他们、贩卖他们个人隐私。因为互联网时代是免费的、是公开的、是尝鲜者的乐园。互联网时代也是快节奏的，它可以迅速淘汰掉弱者，迅速推翻前一个巨头。
在这些互联网公司咿呀学语的时候，都是懵懂无知的理想主义者：扎克伯格并不想在Facebook上放广告，拉里·佩奇只想做一个简单的网页搜索，杨致远想把雅虎变成一个互联网门户，陈士骏只想把 YouTube 变成人们分享小视频的广场。
Facebook、谷歌、雅虎，它们最早都不是广告公司，但都想不出更好的赚钱办法。于是创业者们发明了一种完美的模式——免费模式。用户注册免费，但个人数据会被网站追踪，用来推送广告。因为注册是免费的，所以Facebook、谷歌这样的公司用户量会出现暴增，可以迅速成为霸主。个人数据是无穷无尽的，只要认真挖掘，一定能卖个好价钱。
在免费模式里，你和我都不是这些APP的客户，而是这些APP的产品。我们的隐私数据会被他们提取、优化、处理，打包卖给出价最高的广告商。可用户的增长如果达到了饱和怎么办？那就从已有的用户身上挖掘更多的数据，用更高级的工具做出更细致的分析，卖给更多的广告商。
2018年，360创始人周鸿祎推崇“免费模式”，360快视频盗取了B站大量账号和视频，可以说是把“免费模式”做到了极致。互联网公司像从奶牛身上挤奶一样，从用户身上“挤”数据。
然后数据工程师用 Kafka、Storm、Hadoop、Spark 这些外行人根本没听说过的工具，仔细地把用户数据整理归类，然后给广告商端出来。一个谷歌的前部门经理曾说过，谷歌的核心竞争力不是搜索或者安卓，也不是地图或者日历，它的竞争力是能把用户数据变成钱。“把用户数据变成钱”，这才是免费模式的背后逻辑。
可随着Facebook隐私丑闻的爆发，人们越来越意识到，泄露个人网络隐私是危险的。这种个人隐私的觉醒，会带来一场“数据启蒙运动”，加上数字经济的崛起及在GDP中的占比越来越举足轻重。
这都推动着各国数据隐私立法，数据也不在仅仅是互联网企业争夺的对象，它已经上升到国家战略的层面上。数据安全已经是国家安全的一部分。
一场全球性的数据立法竞赛
世界上较早对数据立法的是欧盟。2018年5月25日，欧盟《通用数据保护条例》 （简称GDPR） 在成员国内正式生效实施。
该条例的适用范围极为广泛，比如：用户自己的数据，必须可以随时被自己查看、修改、删除、下载；任何公司，必须在收集用户数据之前，让用户签一个协议；收集16岁以下儿童数据，必须经过家长同意。 简言之，就是用户的数据，控制权必须要在用户手中。
其实，GDPR是欧盟2016年就已经颁布的隐私法，但他们给辖区内各大互联网公司两年的准备时间，直到2018年5月25日才开始执行。从执行日起，如果发现任何公司违反，要么罚2000欧元，要么是该违规公司4%的营业额，哪个罚得多交哪个。
在GDPR生效的第一天，Facebook和谷歌就被告了，理由是强迫用户同意共享个人数据。2019年1月，法国以谷歌违反欧盟GDPR隐私法为由，对谷歌处以5000万欧元 （约5700万美元） 的罚款。
大洋彼岸的美国也未闲着。2018年6月28日，美国加利福尼亚州颁布了《2018年加州消费者隐私法案》 （简称CCPA） ，对消费者隐私权和数据安全进行保护。CCPA被认为是美国国内最严格的隐私立法，于2020年1月1日生效。
此外，新加坡颁布并实施了《个人资料保护条例》，印度也公布《2019年个人数据保护法》草案。
全球性立法冲动的背后，是大家都逐渐意识到：谁如果在立法上落后一步，谁就将在数字时代处于被动态势。
尽管我国早在2017年就实施了《网络安全法》，但在数据领域并没有一部专属的法律规范。到了2018年9月，全国人大常委会公布了《中华人民共和国数据安全法》立法规划。 2021年6月10日，《中华人民共和国数据安全法》正式出炉，并将于2021年9月1日起实施，至此，中国也有了第一部针对数据安全的法律。
法律对数据确权的同时，还需要有操作层面的技术支撑。目前建立个人数据账户已经没有技术难度，一个可能的设想是，给个人配套一种类似身份证系统的个人数据授权账户系统。有这样一套系统，就可以使个人对数据授权，进而拥有对个人数据的主动权。
大数据时代隐私泄露问题凸显
大数据时代隐私泄露问题凸显
大数据时代，解决用户隐私泄露问题，就是解决大数据发展与使用的问题。而商业社会发展到今天，人们已很难有“隐私”可言。那些躺在手机信箱中的垃圾短信就是最好的例证，它们似乎时刻在提醒着人们：“嘿！其实你是在‘裸奔’的。”那么谁又能身先士卒做到为用户隐私护航呢？
大数据发展面临阻力
“大数据”无疑是近年来最火的词汇，从云计算、社交网络、物联网、移动互联网到智慧城市，都与大数据有着千丝万缕的联系。它发展迅猛，成功成为IT领域新兴产业。
大数据独特的本质，决定它具有采集过程价值未知、力争全面、即时、系统性并发的记录方式，以及主受体统一和大微观的特征，这些特征决定大数据的价值发挥。
大数据应用涉及各个行业，范围十分广泛，如医疗大数据，让看病更高效；生物大数据，改良基因；金融大数据，理财利器；零售大数据，最懂消费者需求；电商大数据，实现精准营销；农牧大数据，量化生产；交通大数据，畅通出行；教育大数据，因材施教。大数据已是社会发展必然趋势。
据中央财经大学中国经济管理研究院博士张永力估算，国外大数据行业约有1000亿美元市场，且每年都以10%速度在增长，增速是软件行业的两倍。我国2012年大数据市场规模大约4.7亿元，2013年增速达到138%，达到11.2亿元，产业发展潜力巨大。
在互联网时代，由“人、机、物”在网络空间组成相互融合的趋势，产生大量数据，这些数据来源于个人和传感器。比如个人用户上网浏览信息痕迹，社交网站上用户信息和评论、传感器数据和监视数据等。预计2018年用户使用的信息终端将会全面移动化，每个用户平均拥有1.4台接入网络移动设备，38%用户将会带个人移动设备办公，这将催生海量移动应用和数据。
如今，这些数据为企业带来一些财富。大数据在给企业带来信息便利的同时，也为个人隐私带来困扰，其表现在“难以确定个人隐私保护的范围，隐私保护哪些敏感数据难以界定、难以认定侵犯个人隐私的行为、个人隐私信息管理困难、个人隐私保护的技术挑战”等多个方面。个人隐私容易泄露严峻形势，是大数据发展的最大阻力。
“双12”狂欢凸显隐私问题
在刚刚过去的“双11”、“双12”中，隐私保护问题尤为凸显，各种商家短信以狂轰滥炸之势大肆推广、营销。与此同时，“回复TD退订”的字样在短信中屡见不鲜。许多用户曾反应，回复TD根本无效。于是，在这种情况下，越来越多新型通讯方式逐渐冒出，比如像既能注册95013全球通用号码的网络通信产品微话网络电话机。
新型通讯产品的出现都是后话，先来说说垃圾短信问题。那么，到底隐私泄露的漏洞在哪里呢？又为何屡禁不止？
有人认为，垃圾短信屡禁不止的根本原因在于惩治不力。事实上，今年6月底，工信部公布的《通信短信息服务管理规定》开始实施，其中明确提出，未经用户同意不得向其发送商业性短信息，否则将处以1万元至3万元罚款。除政策层面，大多手机用户会在移动设备端安装安全软件，以拦截垃圾短信。不过，实际效果仍不尽如人意。究其最根本的原因，还是用户隐私泄露的渠道太多、太复杂。
据DCCI互联网数据中心和360互联网安全中心联合发布的《2014年下半年Android手机隐私安全报告》数据显示，手机丢失、软件泄漏、系统漏洞泄漏、点击网络链接泄漏、WiFi泄漏、云端网络泄漏和拍照二维码泄漏是Android手机用户隐私泄露的七大方式。
上述几种隐私泄露渠道与人们生活有着极其密切的关联，手机丢失似乎已是稀松平常。Wi-Fi对于人们的重要性不言而喻，拍照扫面二维码更是随处可见。然而，它们为人们带来方便与享受的同时，也可能分分钟泄露隐私。或许手机丢失、软件泄密抑或是二维码扫描都相对可以避免，但有些渠道则令人防不胜防。隐私遭泄露的渠道之多之复杂，远远超出人们想象。仅靠政府、运营商等无法做到全方位制止，更需用户从自身信息“改造”做起，例如对手机号码的保护等。
隐私保护藏商机
怎么保护呢？避免一切社会活动？显然在信息爆炸时代，这是行不通的。据了解，95013微话网络电话机致力于解决这一问题，帮助用户保护隐私安全。
据介绍，微话网络电话机是一款连接互联网和电信网的通信服务产品，分为手机版、座机版、ipad版。与普通网络电话软件不同，微话网络电话机拥有工信部专配号段，与SIM卡无关的逻辑号，注册获得95013全球通用号码。微话网络电话机在WIFI、3G网络、4G网络状态下，均可以接打电话，利用APP还可以进行即时消息收发，且支持拨打国内任何电话(包括手机固话)和世界各地微话网络电话机号码，且资费低廉。
当然，这只是冰山一角，有知情人士透露，以后个人隐私数据会有所有权，如果要使用用户信息，一定要让用户有知情权和选择权，实现“平等交换、授权使用”，泄露用户数据甚至牟利，不仅要被视作不道德行为，且是非法行为。
“没有网络安全就没有国家安全”，解决网络立法上存在的滞后现象，逐步完善法律法规，才能给用户带来信心。相信只有在解决各种隐私泄露问题后，大数据收集与使用才能畅通无阻。对广大用户而言，简单方便、物美价廉同时又保护了手机号码隐私，有效避免垃圾短信骚扰，新型通讯产品值得尝试。
大数据时代下，我们的“隐私之路”
电影《完美陌生人》里，三对CP和他们的一个朋友在聚餐时玩了一个类似于“真心话大冒险”的游戏：将各自的手机拿出来，并将在聚会期间接到的电话、收到的短信全部公之于众。结果，七个人心中的秘密都通过手机暴露无遗，而影片的结尾，七个人选择了戴上面具，装作什么也不知道地继续生活下去。
七个人之间的隐私，就已经暴露了“信任危机”。而当我们的隐私暴露于成千上万人面前呢？前不久，Facebook被曝光的隐私丑闻又一次引起了人们对于“大数据”时代隐私的担忧。
身处时代浪潮之中，“大数据”这一趋势不可阻挡。想要生活得更便利，我们就不得不以我们的隐私为“筹码”，去换取更加“便利”的服务。我们会向网络提供我们的个人信息、喜爱偏好等等，这些信息无疑让运营商为我们提供了更加“个性化”的服务。然而，当我们享受这些便利服务的同时，屏幕背后，我们的隐私又将“去向何处”？很久以前，我看到过一则新闻，说某商家以5毛/条的价格出售用户的个人信息。当时似乎并未引起巨大反响，因为当时提供的仅仅是用户的身份证信息等基础资料。如今在“大数据”的浪潮之下，每个人的隐私空间正在一点点地缩小，而仅仅依靠互联网技术，就可大概判断出你的性格特征、口味、风格等等。用户对隐私侵犯的底线，也在一点点地后退，这无疑是一种“科技绑架”，“被绑架”者，有的浑然不知，有的无可奈何。
当我们在享受各种“便利”服务的同时，运营商也在向我们索取回报。每当我们上网时，网上铺天盖地的广告让人毫无招架之力。而在这些广告中，有一部分就来自对我们的数据分析。运营商为了获取利润，投放广告本无可厚非，但过多的商业和与个人隐私相关的广告，不得不让人为之忧虑。
在这种“大数据”时代下，每个人被划分成若干小块儿，每一块都包含着与我们相关的各种各样的信息，存放在庞大的数据网络之中，颇有些像《三体》中的量子舰队。这种趋势下，感性的成分正在被一点点抹去，剩下的就只是理性的分析。每个人作为人的特性也在一点点消失，而最能体现“人”这种特性的，就是情感和思考。隐私就是情感的保护伞，没有了隐私，我们内心真正的情感很难表达出来。人与人之间可能将来也不再那么依赖于面对面的交流，更多的是一个又一个的数据：这个人他身高体重多少、穿多大的鞋、喜欢去什么样的餐厅、去了几次、喜欢买什么风格的衣服、坐过几次火车或者飞机等等。让人感觉有些眼花缭乱之外，还有些不寒而栗。
我们的大部分隐私被运营商保存或共享，网络安全在此刻就显得无比重要。一旦黑客或病毒入侵，我们的隐私将面临泄露的危险。如何更好地保护我们的个人隐私？须要我们每个人都认真思考。能否通过减少APP的使用频率和种类来减少隐私的泄露？抑或直接了当，不使用网络？
虽然Facebook的风波已经过去了一段时间，但如何面对“大数据”时代隐私这一问题，却不会随着风波的退去而消减，反之，会越来越突出。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于大数据到底揭露了多少隐私的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～