昨天文章我們介紹了交通大數據的內容及從法律和技術方面保護數據隱私的重要性，相信大家對交通大數據的隱私保護都有了全新的理解。今天，我們將從交通大數據的全生命週期視角出發，為大家介紹一種更加全面具體的大數據隱私保護體系。
01什麼是交通大數據的全生命週期
交通大數據並不是一個單一的結構，它是一個橫跨數據收集、預處理、使用和解釋的過程。
交通大數據的數據總量巨大，來源眾多，包括數據庫、文本、圖片、視頻、網頁等各類結構化、非結構化及半結構化數據。數據收集階段主要包括公開數據和私有數據的收集，是大數據應用的第一步；在數據使用之前，需要對數據進行清洗轉換和存儲，這一階段被稱為數據預處理，其主要進行原始數據的匿名加密處理並解決數據間冗餘、不一致、相互拷貝等問題；數據使用階段是大數據應用的核心階段，其目的是對預處理後的數據進行分析建模，通過多源數據集成融合從數字化數據與模擬化數據中挖掘其潛在價值；數據解釋旨在更好地支持用戶對大數據分析結果的使用，是大數據分析結果的展示，其通過數據可視化等手段對挖掘出的數據潛在價值進行解釋，是數據真正價值的體現。
通過大數據全生命週期框架，大數據由龐大抽象的數量級轉化為直觀的價值體現，從而應用於金融、交通、醫療等多個行業，促進行業發展社會進步。
02基於全生命週期的交通大數據隱私保護要點分析
大數據的發展給社會帶來了新的安全問題，但是其本身也是解決問題的重要手段。為合理的保護數據隱私安全，從數據全生命週期發展的角度，對各階段的隱私保護要點進行討論，給出如下建議：
1）數據收集階段
數據收集是大數據分析的第一步，其對數據隱私的保護主要包括兩方面。一是數據收集者的行業自律。要求數據收集者在開始數據收集行為之前，告知用戶相關信息，待用戶充分理解做出選擇後，尊重其選擇，不能為利益故意歪曲數據主體授予數據的最初目的。另一個是用戶自身對知情同意權的理解與重視。用戶是數據的主人，其擁有數據的最終決定權，而知情同意則意味著用戶給數據收集者的授權。要求用戶在充分了解數據的使用條件、目的、範圍與產生價值後，理性決定是否同意授予數據。
2）數據預處理階段
數據預處理主要包括數據清洗和數據存儲，其常用的手段是對數據進行匿名加密。在複雜的大數據環境中，如何對這些方法技術進行改進和發展，避免匿名數據重新識別及加密數據被破解，是數據預處理階段主要的數據隱私保護途徑。
3）數據使用階段
數據使用階段是大數據應用的核心階段，主要包括數據的集成融合及建模分析，通過對數據的處理，挖掘其潛在價值。故針對數據使用階段的隱私保護技術，就是在儘可能提高大數據可用性的前提下，研究更加合適的數據隱藏技術，以防利用數據挖掘方法造成的隱私洩露。
同時，由於數據的研究範圍、使用目的和潛在價值在數據收集階段都不夠明確，此時，用戶授予的知情同意權可被認為是不夠充分的，故在保持傳統框架對知情同意權重視的同時，應將注意力放在數據使用上，即數據使用者應當為他們怎麼樣管理和使用數據而不僅僅是他們是否得到用戶同意而負責，他們應自重自律，遵循行業準則，合理依法調用數據，建立一個有公信度的大數據分析使用良性循環。這就要求建立有力的數據使用監管機制及執法補償機制。
4）數據解釋階段
數據解釋階段是大數據應用的最後一個階段，是大數據價值的具體體現。在大數據的環境下，如何確保合適的數據及屬性能夠在合適的時間和地點，給合適的用戶訪問和利用，是數據解釋階段面臨的主要風險。為了解決大數據訪問和使用時的隱私洩露問題，現在的技術主要包括：時空融合的角色訪問控制、基於密文策略屬性集的加密等技術。在現有技術的基礎上，對其進行發展和改進，是數據解釋階段的主要隱私保護方法。
在數據隱私保護的過程中，應認清現有數據隱私保護存在的侷限性，對數據主體、數據收集者和數據使用者的相互作用關係重新定義，積極發展數據匿名、數據加密、訪問控制等新型數據保護方法（如：區塊鏈技術），建立有力的數據使用監管及執法補償機制，嚴格限制以營利為目的的個人隱私信息商業化利用，在數據隱私保護需求和與社會發展創新精神之間找到平衡點，共同發展共同進步。
