这个社会没有任何一个时候会充斥着比现在还多的可利用电子数据。谷歌通过分析词条搜索预测了大型流感的爆发;美国国家安全局可谓对这项可以察觉恐怖活动的技术垂涎欲滴。但随着科技的进步,旧有规则的过时,在这一时刻,人民们正处于各种组织与政府的监视下。
作为《数据与巨人》的作者,一位计算机安全专家,布鲁斯•施奈尔的确拥有解释这一问题的最佳立场。关于强制性的信息收集,他提出了许多可以保护社会大众不受这一恶劣暴行伤害的方法。但挑战依旧严峻,因为随着科技进步,大批量信息的搜集并不是刻意的,而是通过一些无伤大雅的普通渠道。
在商业方面,个人信息变成一种原材料。许多智能手机应用程序是免费的,因为开发销售用户个人数据的公司几乎没有成熟的协约条款和条件。如果想要免费服务,那么你将成为硅谷大数据流里的常客。
人们甚至不用披露他们的精确信息。数据从他们的行为模式和社交网络中被分析出,而这能造成的伤害绝对是令人毛骨悚然的。这意味着也许网购价格会提高,因为算法程序预测出你可以支付得起;也许你会遭受到种族歧视,因为算法程序早就通过你的邮编、你的Q&A问卷将人种“不小心”加以关联。法律上的缺失和信息透明度使得每况愈下。
虽然施奈尔先生竭尽全力书写对政府监控的不满,但他也不得不承认它的必要性。因为事实上,在国家关系方面,知己知彼总是会更有把握一点。本书还把矛头指向另一点——美国情报机构对这一摄人的技术的管制缺失。在这方面,施奈尔先生也是专家,他曾帮助英国《卫报》解释2013年由霍华德斯诺登泄露出的机密文件里的专业知识。
自2001年911事件以来,施奈尔先生亲眼见证了监测方式发生了令人担忧的变化。首先,现代社会的安全威胁多半来自团体或者个人而不是其他国家,所以监控针对的是人民而不是政府。其次,由于网络是共用的,你搜集一个人的数据的时候会连带许多无关人员。再次,科技技术的急速进步使得监控规则仅仅由过去的假设来支撑。
结果是,你想抓获一个人就必须把所有人都捞入网中。美国情报界被赋予了前所未有的权力,如果不加以控制,就会破坏这个社会的自由。那些和平组织不停地提出质疑,例如,一个人应不应该在几乎没有法律保护的情况下接受手机追踪。
这种极客把戏只是国安局几种故事般的手段之一。还有更令人警惕的呢。通过NSA的文件我们得知,特工机构可以拥有全国人民的手机通话记录,就像他们对阿富汗做的那样。每一部手机,每一通电话。“这是合法的吗?” 施奈尔先生问道“事实上,我们也不知道”。
这本书描绘了一幅令人寒心的画面,那就是国家在监视着那些实际上无碍于国家安全的反战人士和本土穆斯林教徒。NSA利用“监督”这个字眼去误导法院;法院也情愿睁一只眼闭一只眼;而国会只想掩盖这些事。国安局选择他想披露的,而且任何有关文档都会被锁定在一个特定的房间里。考虑到控制的松散性,这本书实际上说了很多关于美国情报机构的廉贞性,这确保不会有更多滥用行为的发生。
对于美国政府监视授权的主要法律文书和它们的缺陷,施奈尔先生无疑是一个很好的叙述者。其中有一个被称为“第三方原则”的条例,使得情报机构自 1970年代开始可以很轻易地获取愿意主动移交信息的人的数据。在那时,这些可以被称为记录的数据通常是为电话公司所持有的通话记录。但是现代社会,置于监视下的电子邮件信息和网上文件却缺少法律保护。
施奈尔先生很好地分析了问题,但他的解决方案包含一些过于老旧的东西。为了防止数据的商业开发,他提议了一种十分受用的“信息信托”方案,在人民和机构之间寻找一种有效的数据中介。但他也建议颁布强有力的的规则以防止商业公司在第一时间收集过多的数据;这很有可能可以减少滥用,增加利用,就像谷歌。
同样地,他也呼吁更好的监督机制和对于揭发人更好的保护措施来限制政府的权利。但他“打破国家安全局陈规”的建议无非是理想主义的。分配和监督权利的确有效避免了很多机构不健康的权力集中。但执行所需的专业技能和巨大的资源使监测活动需要相应的集权措施。也许最好的方法是改革加强现有的法律监督系统,而不是改变它。
记者们最近写了一些关于数字化隐私的书籍,都是添油加醋经过润色的,而不是原始的分析。这本书出自一个实践者笔下,为您提供一个描绘具有深度,斯诺登化的大数据领域。
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