观点 | 大数据时代用户隐私安全的风险监管

VSole2023-06-09 09:47:44

在当今大数据时代,如何有效保护用户隐私安全,已成为备受瞩目的焦点。Facebook2018年3月曝出剑桥分析公司数据泄露丑闻,由于未经授权收集到将近8700万脸书用户的数据,其中包括用户的姓名、好友列表、居住地、工作及教育情况等详细个人信息,用作政治竞选宣传和选民行为分析,从而遭到广大用户讨伐以及美国联邦贸易委员会的调查。

在这个数据爆炸的时代,无论是自觉还是不自觉,人们都在不断地创造和输出海量的信息,以应对日益复杂的信息环境。随着互联网技术的蓬勃发展,互联网上积累着大量的用户个人信息。这些数据所包含的信息,涵盖了个人隐私的多个方面,包括但不限于姓名、电话、住址、身份证号码等敏感信息,同时也包括消费习惯、行为轨迹、网络社交信息等方面。这些数据是企业进行决策、制定营销策略以及实施安全管理的重要依据,同时也可能成为不法分子窃取用户隐私的工具。这些数据已被广泛应用于市场调研、商业分析、安全监控、风险评估、医疗健康等多个领域,在给人们带来便捷与效益的同时,也带来了隐私泄露和滥用的潜在风险。

在数据生命周期的多个阶段中,这些潜在的风险都可能存在。为了确保用户信息安全,需要对这些潜在风险进行评估和控制。在数据收集过程中,存在一些未经授权或来源未知的非法数据收集行为,这些行为可能会泄露用户的隐私信息,比如姓名、地址、手机号码等。在数据分析和挖掘阶段,可能会遇到数据泄露、篡改、丢失、破坏、伪造以及恶意删除等问题。在数据存储的过程中,可能会出现数据保护措施缺乏严谨性的情况,黑客或其他不法分子可能会利用网络攻击等手段窃取用户信息,或者由于个人过度分享个人信息到网络社交平台,从而引发隐私安全风险。在数据处理的过程中,可能会出现一些违反用户隐私权的行为,比如将用户的个人信息用于非法活动、将其销售给第三方或未经授权将其用于商业推销等。在数据传输的过程中,可能会出现数据泄露、篡改、截获等问题,这些问题可能会对用户的隐私安全造成潜在威胁。

同时,数据挖掘技术所带来的潜在风险也是不容忽视的。因此,在使用数据挖掘技术之前必须进行严格的安全性审查。通过对用户的个人信息和行为模式进行深入分析,数据挖掘技术能揭示其中的规律和关联,从而推断出与用户隐私相关的信息,比如性取向、政治倾向、财务状况等,若未经授权擅自查看或违规使用特定的数据库信息,则可能会导致个人隐私的泄露。此外,由于数据挖掘过程中涉及大量人工操作,容易造成数据失真甚至丢失,这对于隐私保护来说是非常不利的。再者,倘若数据挖掘工具在解读数据时有意无意出现错误,也可能会对个人的自由和权益造成难以预测的负面影响。比如,一些金融机构利用数据挖掘技术进行虚假的贷款营销,误导客户作出不符合自身利益需求的决策。

除非应用程序严格遵守隐私保护规则,并采取必要的技术措施进行隐私保护,否则如果算法设计不当或被恶意篡改以及身份欺诈等行为发生,都可能导致隐私泄露。因此,必须采取措施来预防和规范用户隐私泄露和滥用所带来的潜在风险。

从法律法规层面看,需要建立一套完整而系统的法规体系来应对隐私泄露和滥用问题,必须加强对隐私保护的立法,并进一步完善监管机制,以确保隐私得到充分保护。从政府和行业协会两个角度建立起信息公开制度和个人信息保护法来规范企业的行为,并通过行业自律组织来实现社会监督和自我约束。确立企业在获取和运用个人信息时应遵守的规范和准则,这些规范和准则应当包括但不限于:明确信息收集的目的和方式、获得用户同意、保障用户权益、禁止数据滥用等。成立监管机构,运用先进技术手段,对企业个人信息的收集和使用过程进行监控和审计,及时发现和纠正潜在的违规行为。通过实施罚款或吊销经营许可证等措施,加大对违法行为的惩罚力度,以维护市场秩序。

在安全管理方面,建立敏感信息的保密机制、访问控制机制及备份机制等。为了确保敏感数据的安全性,可以采用不可逆的算法对其进行加密存储,只有在进行特定的解密操作后,才能获取原始数据;针对不同类型的业务应用需求,设计相应的访问控制方法来实现对敏感数据的安全保护。为确保敏感数据仅被特定人员访问和修改,必须在大数据系统中设置恰当的访问权限和数据操作权限;同时建立完整的个人敏感信息安全保护机制,包括对用户身份的识别与验证、访问控制列表、安全日志记录以及安全策略管理。为确保数据来源的真实性和可靠性,以及防止虚假信息的泛滥,在数据收集和使用过程中,用户必须接受实名认证。

在社会监管层面,强化媒体监管,提升公众对数据安全的认知水平。通过对个人信息保护相关法律法规的制定及实施情况的检查与分析,完善个人信息安全防护措施。通过广泛的传媒宣传和教育,提升公众对于保护个人隐私安全的意识和重视程度。建立完善的投诉和举报机制,以确保公众能够及时发现和报告数据滥用或泄露事件,从而保障信息安全和社会稳定。

随着大数据技术的不断演进,未来可能会出现更为复杂和新颖的隐私安全问题,如何在个性化服务和隐私保护之间寻求平衡以及如何更有效地保护隐私安全,或许区块链技术将为数据隐私保护提供一种全新的解决方案。

大数据数据与信息
本作品采用《CC 协议》,转载必须注明作者和本文链接
编者按: 关于企业上市全过程中的数据安全、网络安全和个人信息保护方面的监管重点、风险和应对,DPO社群中的很多同仁发表过一些文章: 企业上市过程面临的数据合规问题和相关风险:境外篇 2021版(DPO社群成员观点) 从墨迹IPO被否看拟境内上市企业的数据合规工作(DPO社群成员观点) 企业上市过程面临的数据合规问题和相关风险:境外篇(DPO社群成员观点) 企业上市过程面临的数据合规问题和相关风
各经济体更加重视数据竞争力,纷纷制定出台数据战略,宣誓数据安全和主权。因此,欧盟认为必须建立欧洲数据主权。近年来,我国陆续发布了一系列数据及其安全相关的法律法规和标准规范,数据资产价值得到确认。2020年6月,12部委联合发布《网络安全审查办法》,推动建立国家网络安全审查工作机制。
近年来,App的迅猛发展使得个人信息安全问题更为复杂和多样化。法律法规无疑是治理违规App的根本依靠和有力抓手,本文梳理了国外个人信息保护的相关法律法规,为业界提供参考。
国家工业信息安全发展研究中心作为国家级信息安全研究和推进机构,联合华为技术有限公司共同研究编制了《数据安全白皮书》,全面分析了我国数据安全产业基础、防护关键技术、法律法规体系现状,从提升数据安全产业基础能力、加快研究和应用数据安全防护技术、强化法律法规在数据安全主权的支撑保障作用等三方面展望数据安全发展未来,提出了数据安全发展倡议,为行业发展提供借鉴和参考,积极推动我国数据治理工作有序开展。
2020年公司高损台区减少电量损失2.6亿千瓦时,在国网系统内率先实现购售同期自然月抄表电费回收率达99.999%以上,获得国网业绩考核“A+”级企业。目标是完成电网全业务数据收集分析,优化电网运行过程中的数据分析处理效率,提升公司内部经营管理、生产控制以及公共服务能力。同时,对电网运营人员进行同步的数字化运营技能提升,逐步实现将数字化融入电网业务、基层一线和产业生态,最终实现公司数字化转型。
随着数据、人工智能和云计算等信息技术的发展,安全防护形势也越来越严峻,IT 架构和服务模式不断发生变化,传统的安防体系面临着诸多问题。在继承传统的安全防护体系的基础上,提出了将数据相关技术融入到安防体系中,并从数据接入层面、数据融合分析层面、数据服务层面出发,通过数据等技术手段构建了安全数据中台,完善了安全防护技术体系。实践证明,该体系在结构上能够有效弥补传统安全防护架构的不足。
在数字经济时代,随着人工智能、数据等产业的快速发展,数据要素的作用及其重要性愈发凸显。与此同时,大量挖掘和收集用户数据信息,金融领域用户数据信息泄露事件多发。 随着《数据保护法》《个人信息保护法》等的落地,金融业如何做到既保护数据安全,又充分发挥数据资产价值、高效链接多方数据,成为一项亟需解决的课题。
Palantir公司名称来源于《指环王》,palantir是“seeing-stone”,可穿越时空、洞悉世间一切。公司于2003年5月注册成立,总部设在美国科罗拉多州的丹佛,专门从事数据分析。2020年9月29日登陆纽交所,估计潜在市场超过千亿美元。
一直关注数据安全,公号君决定新开一个系列的研究笔记,关注数据要素治理。此前,本公号发表过的关于数据要素治理的相关文章包括: 《非个人数据在欧盟境内自由流动框架条例》全文中文翻译(DPO沙龙出品) 简析欧盟《数字市场法》关于数据方面的规定 数据流通障碍初探——以四个场景为例 对“数据共享合法化”的分析思考系列之一:以《关于欧洲企业间数据共享的研究》为起点 对“数据共享合法化”的分析思考 系列之
一直关注数据安全,公号君决定新开一个系列的研究笔记,关注数据要素治理。此前,本公号发表过的关于数据要素治理的相关文章包括: 《非个人数据在欧盟境内自由流动框架条例》全文中文翻译(DPO沙龙出品) 简析欧盟《数字市场法》关于数据方面的规定 数据流通障碍初探——以四个场景为例 对“数据共享合法化”的分析思考系列之一:以《关于欧洲企业间数据共享的研究》为起点 对“数据共享合法化”的分析思考 系列之
VSole
网络安全专家