數據洩露中的羅生門
3月18日，Facebook被曝出數據洩露事件，5000萬用戶的信息被第三方機構劍橋分析公司（Cambridge Analytica）用於大數據分析，根據用戶的興趣特點和行為動態精準投放廣告和新聞資訊，甚至曝出用戶被數據引導政治傾向，影響美國總統大選。
這已經不是數據洩露事件第一次被推上風口浪尖了，如2017年，便有Uber5700萬用戶信息洩露、雅虎30億個用戶隱私洩露、五角大樓洩露18億公民信息等事件的發生，都曾引起過網民們的軒然大波，為個人的信息安全深感擔憂。自己的信息被公開瀏覽甚至是被拍賣，毫無隱私而言，這簡直比在大公路上裸奔被人圍觀還要刺激（不安全）。
也許有些朋友並沒有意識到數據洩露的恐怖性。那麼，你是否收到過一些不明來者的騷擾短信或電話呢？
在我們日常使用的APP裡，有我們的姓名、性別、支付信息、通訊錄、常用地址、常用聯繫人、電子郵件、出生日期、密碼等一系列個人信息。如果這些信息、數據遭到洩露，被詐騙短信、詐騙電話騷擾，遭受經濟詐騙、財產損失這些也許都自認倒黴了；但如果是危及到個人或家人的人身安全呢？足以見得信息洩露威脅到我們的生命、財產安全及日常生活的方方面面。
再往高一點的層面說去，數據洩露也影響著社會、國家的秩序安全。如若重要的數據或信息落入不法分子手中，黑客有可能會攻擊重要技術設備的計算機系統，通過操控軌道交通網絡、水利設施、教育機構等等公共基礎設施網絡，對社會治安、管理帶來嚴重的不良後果。如若是國家重要機密被洩露了呢？這個後果更加難以想象。
如何防範數據洩露
數據洩露有兩種途徑，一是企業內鬼為賺黑心錢故意倒賣客戶信息給黑產分子；二是黑客通過釣魚信息攻擊企業信息數據庫，盜取大量信息。
無論是個人還是企業，都不想自己的信息被他人盜取加以不良利用。個人需要對自己的信息多加防範，採取措施降低信息洩露的風險；而擁有眾多用戶信息的平臺和企業，更加需要重視用戶信息的保護，並有義務保障用戶的信息安全。
【個人】
1、 設置複雜的密碼
密碼是信息盜取的第一道門檻，冗長而又複雜的密碼會增加你的信息破密難度係數。可採用“大小寫+數字+特殊符號”這樣的形式來設置賬戶密碼，但要切記的是，眾多賬戶千萬別使用同一個密碼哦。（嚇的小編趕緊回去改密碼）如果怕記不住複雜的密碼，可以將它記在紙上，放在自己才知道的秘密空間裡。
2、 定期更改密碼
就像牛奶有保質期一樣，其實密碼也是有保質期的。定期修改密碼，會增加你的賬戶安全度，3個月更改一次密碼最佳。（不說了，寫完這篇稿小編就去更改APP的密碼…）
3、 不要輕易出售個人信息
現在有許多平臺或APP為了拉動新用戶註冊率，會以優惠的活動吸引用戶，誘導用戶進行註冊甚至是信息綁定，當有APP或平臺需要獲得你的各項信息權限的時候，可千萬要注意了，別薅羊毛不成反被羊咬。
【企業】
1、 加強安全管理
企業管理人員需要加強信息安全管理工作，做到有償負責管理，數據的安全需要管理權限與加密，堤防內鬼的出現。
2、 培訓員工安全意識
給員工進行定期培訓，加強安全防範意識。讓企業員工知道釣魚攻擊的來源及各種釣魚手段，警惕在不明網址輸入用戶名和密碼。這將有助於消除攻擊的頻次，加大攻擊者竊取用戶憑證的難度，防止大規模的數據洩露。
3、 接入雲服務安全平臺保護企業信息安全
有些企業並不具備信息安全保護的能力該怎麼辦呢？那麼，可以接入專業的雲安全產品或服務，以精密的技術，保障企業的信息安全。防止數據洩露，及時發現漏洞、修復漏洞是關鍵。知道創宇創宇盾增加了“威脅速報”服務，主動幫助客戶發現安全短板。威脅速報利用大數據平臺，持續對異常日誌進行深度分析，及時挖掘網站漏洞，業務邏輯漏洞，外部信息洩露等客戶網站安全短板，並進行主動預警，幫助客戶做到防範於未然。
一些碎碎念：淺談大數據與智能數據算法
大數據時代，還有件令人細思恐級的事情便是AI數據算法。
如上文中提到的Facebook信息洩露醜聞事件，劍橋分析公司利用了一款性格測試的APP，向參加測試的用戶獲取了查看其Facebook資料的權限，順利獲得了該用戶及其至少185名好友的信息，那麼便是27萬*185+=4995+萬人的數據資料！並通過大數據分析的智能算法，根據用戶的興趣愛好、搜索、“點贊”等行為推測出用戶的某某傾向，向用戶精準推送廣告和諮詢。
這讓小編不禁想起自己的一些經歷：X寶的購物清單推薦裡，出現的物品或是店家都會是自己曾經搜索過的或是經常瀏覽的與之相類似的物品；某Q好友推薦中，會推送一些好友的好友，還美名其曰有共同好友xx名（其實這個人你並不認識），還有某個群裡從沒講過話的“好友”（當然，你也是不認識的）；某度搜索引擎，可謂是智能推薦算法的鼻祖了，經常根據你的搜索記錄給你推薦些亂七八糟的新聞；某博的熱搜排行榜，只會讓你看到大家都在關注的所謂熱點和時事。而這些推薦，真的是你所需要而又真切想看到的嗎？信息洪流中，如何高效的吸收真切所需的信息，這不僅僅是靠機器就可完成的。
大數據時代，我們已經被數據和關鍵詞貼上了層層標籤。在數據面前，我們已經不是個會喜怒哀樂的人了，我們只是冷冰冰的數據庫中有待利用的一組數據，我們的信息被用來推測比擬各種傾向，用於各行各業的領域中，推進企業的發展方向。我們好似一組披著人皮的數據，各種精密的算法演練著我們的一舉一動。
當然，大數據和智能推薦算法也有其便利的一面，機器可通過你的興趣愛好與搜索過的關鍵詞為你篩選、過濾掉許多“無用”的信息，能夠使你的獲得更加精密。也可以通過大數據進行科學研究，糾正以往許多錯誤的觀念，令我們的生活更加科學。
但同時，這也侷限了一個人對這個世界的全面認知與思辨思維，你看到的信息便會讓你以為這就是全世界的認知趨勢。優化後的同類內容的推薦，太容易讓人以為自己的觀點有著極為廣泛的認同與共鳴，從而在某個方向的偏執道路上越走越遠，走向極端，讓人獲得與實際真實情況完全偏差的觀感。
我們都希望能夠藉助大數據的便利乘風破浪，卻也要運用思辨的邏輯思維去思考其背後的不利影響。正如那句古話，水能載舟，亦能覆舟，大數據和智能算法卻也為利器，利器本身只是一個工具，就要看使用工具的人是以什麼方法來使用了。如若真讓數據與標籤主宰了我們，那麼，脫去信息的外衣後，我們還剩下些什麼呢？
閱讀更多 一分鐘報告 的文章
