大数据时代 带着个人信息的旧手机该去哪儿
这个时代,我们不得不承认,手机可能换得比衣服还快。那么问题来了:旧手机如何处理?送给亲戚朋友吧,担心是“二手货”不大好意思拿出手,拿到地摊上卖了吧,虽然最经济实惠但又不安全。
据媒体报道,一个小小的软件就足以将旧手机上的通讯录、短信、照片等信息恢复。这些手机上若曾有淘宝、支付宝、微信、银行等关键信息,一旦被人加以利用,岂不是造成了关键信息的泄露?
手机不光是“手机”
随着智能终端的兴起,手机的功能出现前所未有的丰富与拓展,越来越多的工作、生活、社交功能和应用陆续增添到手机之中。手机已经不仅仅是一个能打电话、发信息的通信工具,而是一个可以随时随地参与移动互联网生活的平台和入口。当然,在手机的功能不断增强的同时,它的社会化功能也不断延伸,比如手机承载着感情、代表着品位等。
在手机上,通讯录代表着圈子,微信等账号意味着社交生活,银行卡、身份证等关键信息则意味着财产的安全与否,当然聊天记录和视频照片等更是事关个人隐私。最关键的是,手机将自己打造成了一个综合信息平台,在这个平台上,所有的信息都得到了汇总、融合。
信息爆炸的时代里,最不缺的就是信息,当然最有价值的就是开发信息,而最让人揪心的莫过于怎么努力都保护不好自己的关键信息。也正因此,大数据营销聚焦于通过收集并整合信息然后发掘消费者个性特征,如何有效保护个人隐私和信息安全则更显重要与紧迫。
“旧手机”也并不旧
在以诺基亚为代表的功能机时代,手机更侧重于经摔耐用的特质。而如今,耐用早已不是衡量手机的关键条件,品牌、个性、时尚元素、摄像头、内存等才是衡量智能手机的重要因素。一个现实的状况是,围绕手机的话题和新闻越来越多,人们谈论手机的次数也不断增加,人们花在手机上的时间越来越长,单个人手上的手机数量越来越多,手机的保有量早已超过十多亿,围绕手机形成的产业链越来越长、越来越大,唯独“逆向”变化的是,人们更换手机的时间间隔变得越来越短。
从最初的几年更换一部手机,逐渐到20多个月,再不断压缩到18个月、15个月就更换一次,甚至有很多人几个月就更换一次。而所有被更换的手机,不管用了几个月或者一两年,都算是旧手机了。但是从产品的新旧程度上来看,这些所谓的旧手机其实并不旧。
更为重要的一点是,这些旧手机上都承载着截至目前的个人重要信息,这些信息包括身份证、银行、各种账号、通讯录等关键信息。一般而言,这些信息之于一个人是有着相对稳定性的,并不会因为手机的变化而出现彻底的更新。恰恰相反,这些重要的信息都藏在了手机之中。
得让旧手机“失忆”
从目前的科技发展节奏来看,手机上装载的应用功能会越来越庞大,手机上携带的信息量会越来越多,自然保护个人信息安全也会变得越来越重要,但是难度却越来越大,而更换手机的时间间隔会越来越短,旧手机会越来越多。
当然,处理旧手机的方式有多种,送给别人继续使用,通过以旧换新的方式折算,卖给旧手机回收商,扔进垃圾桶,丢在家里。这些常见的方法中,除了留在家里之外,其余的处理方法都有着泄露关键信息和个人隐私的风险,而堆在家里却潜藏着污染等风险。
旧手机终归是要处理的,但是前提是有效保护自己的信息安全,特别是关键信息和隐私。处理旧手机的难处并不在于回收价格及回收流程,而在于信息安全的保护上。那么,如何有效保护消费者的信息安全,让消费者能够安安心心地处理掉旧手机就值得深思。
首先在于消费者自身需不断强化一种意识,在处理旧手机时销毁掉原有的信息,让自己的手机彻底“失忆”。目前苹果可通过手机终端自身的功能删除相关内容,而安卓手机则需要采用步骤较多的方法来解决。其次,企业抓住契机有所作为。既然能够开发出恢复原有信息的软件,那么同样也能开发出清除原有信息的软件和程序。另外,360等“安保户”企业还可以进一步拓宽手机卫士的功能,手机厂家同样也可以增加手机的“失忆”能力,甚至可以将其作为卖点。
此外,公共权力机关还要不断强化监管,通过监管措施,让开发的恢复软件应用能够用到真正需要的地方,而不是盗取公民的个人信息,让开发的“失忆”程序也能真正用到保护个人信息安全而不是恶意破坏上,打击围绕手机信息安全而产生的不法分子和利益链条,如此等等。当然,还要从政策支持等方面着力,鼓励手机商场建立回收和再利用体系,这既保护了消费者个人信息安全,为企业找到了利润空间,也能解决旧手机等造成的环境污染等问题。
总之,旧手机将越来越多,但是旧手机上承载的信息量却愈来愈大,保护个人信息安全变得越来越迫切,面对一部旧手机首当其冲的是给其“失忆”,然后让硬件走进循环可持续利用的通道,这才是旧手机比较理想的归处。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 2 Pandas数据类型 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是,它固然有着两种数据 ...
2024-11-01《Python数据分析极简入门》 第2节 1 Pandas简介 说好开始学Python,怎么到了Pandas? 前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓 ...
2024-10-31在当今数据驱动的世界中,数据科学与工程专业的重要性愈发凸显。无论是推动技术进步,还是在商业决策中提供精准分析,这一专业都 ...
2024-10-30在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策和战略制定的核心资源。爬虫工程师因此成为数据获取和挖掘的关键角色。本文将详细介绍 ...
2024-10-30在当今数据驱动的世界中,数据分析是揭示商业洞察和推动决策的核心力量。选择合适的数据分析工具对于数据专业人士而言至关重要。 ...
2024-10-30能源企业在全球经济和环境保护双重压力下,正面临前所未有的挑战与机遇。数字化转型作为应对这些挑战的关键手段,正在深刻变革传 ...
2024-10-30近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度 ...
2024-10-30大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 ...
2024-10-30《Python数据分析极简入门》 附:Anaconda安装教程 注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装 1. Windows系统下安装 第一步清华大 ...
2024-10-29拥抱数据分析的世界 - 成为一名数据分析工程师是一个充满挑战和机遇的职业选择。要成功地进入这个领域,你需要掌握一系列关键技 ...
2024-10-28降本增效:管理战略的关键 企业管理中的降本增效不仅是一项重要的战略举措,更是激发竞争力、提高盈利能力的关键。这一理念在当 ...
2024-10-28企业数字化是指利用数字技术和信息化手段,对企业的各个方面进行改造和优化,以提升生产效率、服务质量和市场竞争力的过程。实现 ...
2024-10-28数据科学专业毕业后,毕业生可以选择从事多种不同的岗位和领域。数据科学是一个快速发展且广泛应用的领域,毕业生在企业、学术界 ...
2024-10-28学习数据科学与大数据技术是当今职业发展中至关重要的一环。从基础到高级,以下是一些建议的课程路径: 基础课程: Python编程 ...
2024-10-28在信息技术和数据科学领域,数据架构师扮演着至关重要的角色。他们负责设计和管理企业中复杂的数据基础设施,以支持数据驱动的决 ...
2024-10-28进入21世纪以来,随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为全球最具影响力的技术之一,并成为企业数字化转型的核心驱动力。大数据 ...
2024-10-28随着科技的迅猛发展,数字化转型已成为现代企业保持竞争力和推动增长的关键战略之一。数字化不仅仅是技术的应用,它代表着一种全 ...
2024-10-28银行业正处于一个前所未有的数字化转型时期。在数字经济的驱动下,金融科技如大数据、人工智能、生物识别、物联网和云计算等技术 ...
2024-10-28数据分析可视化是一门艺术与科学相结合的技术,其主要目标是将复杂的数据变得更易于理解和分析。通过将数据以图表的形式呈现,我 ...
2024-10-28数据分析师在现代信息密集型的商业世界中扮演着至关重要的角色。他们通过专业的技能和敏锐的商业洞察力,帮助企业从大量数据中提 ...
2024-10-28