互聯網經濟背景下大數據分析與個人隱私保護的探討

易 玲

（中國人民大學 北京 100872）

互聯網的發展促進了信息經濟的發展，大數據技術提高了人們對網絡信息的利用效率，也為人們提供更多的經濟信息，而計算機網絡作為數據傳播的載體，對大數據的應用起到了十分重要的作用。由于網絡技術仍存在很多安全漏洞，而且對數據信息的保護也受到限制，個人的信息保護也成了人們面臨的主要問題之一。大數據環境下用戶的個人隱私保護需要采用先進的計算機技術，針對不同的網絡環境采用不同的技術，提高大數據網絡的安全性，不僅要保證網絡經濟的安全，更重要的是要保證個人用戶信息的安全。

一、大數據下的用戶個人隱私及影響

一般來說，信息隱私的主體是人，是個人不愿意公開的個體關鍵信息與內容。根據用戶的需求不同，大數據環境下用戶的隱私可以分為：監視帶來的隱私，主要是以利用技術手段而收集到的用戶個人信息；披露帶來的個人隱私，主要是有意或者無意在網絡中透露的用戶數據或者信息；歧視帶來的個人隱私，主要是由于網絡信息不透明而導致用戶的信息泄露等。

（一）個人信息隱私泄露影響用戶的信息與財產安全

第一，大數據的運用能夠為用戶提供個性化服務，為用戶提供了多種便利。但對海量數據進行分析，可能存在大面積泄露用戶個人信息的危險，這使本應得益于大數據所創造的價值，在個人隱私、人格尊嚴等方面受到嚴重損害。在利用大數據分析技術時，很可能會造成用戶個人信息、銀行賬戶、醫療信息等泄露。第二，大數據運用的是固化標簽，不能用發展的眼光來分析消費者的市場變化。而大數據系統的數據是靜態的，數據挖掘不能利用發展的視角來分析消費市場的變化，只能根據歷史數據進行預測，就很可能使消費者因為之前的消費行為貼上固化標簽，從而影響人們對未來市場發展的預測。消費者是會成長和變化的，采用大數據分析信息是在靜態狀態下進行分析，計算機算法不會用進步的眼光去分析，使大數據對消費者的分析具有一定的固有化標簽，每一個消費者都會具有無限發展的可能，不能僅僅利用大數據分析，來蒙蔽人們的判斷力，而這種固有化的標簽在一定程度上也會導致消費者的隱私泄露。此外，基于數據的“精準”服務，經濟分析可能會幫倒忙，對消費者的隱私造成泄露。大數據的精準挖掘目的是分析市場，為消費者提供的個性化支持服務，但在某種意義上，這種預測方式是“固定的”，消費者只能按照理性分析出來的既定結果來發掘自己的潛能，如果過分依賴大數據分析的結果，往往會忽視消費者的發展能力，從而限制消費者的成長。

（二）大數據環境下個人隱私面臨的挑戰

第一，網絡經濟及大數據環境下的隱私保護與傳統的隱私保護存在著明顯的區別。互聯網經濟大數據主要是通過將閑散的信息數據進行加工整合，將那些原本“散狀分布”的碎片化，不能構成個人隱私的數據組合在一起，而且這些信息是用戶知曉并在允許的情況下提供的，通過整合之后實現二次利用，同時也會造成用戶的隱私泄露。

第二，侵犯用戶的個人隱私行為是復雜多樣的，如非法侵入他人隱私空間、盜取販賣用戶的隱私數據、修改用戶的個人信息等。而網絡信息的侵權者一般也處于匿名狀態，在處理個人信息泄露的問題時，往往難以定位到真正的侵權人與收集證據，即使個人用戶能夠獲得相關的數據，但是網絡中的信息與數據總是處在不斷地更新中，如何有效實現數據保全還需要專業的技能。

第三，相關的網絡云平臺對用戶的隱私信息管理與授權管理缺乏必要的關鍵技術，容易造成用戶信息的泄露，用戶的個人隱私信息包括收集、存儲和使用。采集信息時，用戶往往在不知情的情況，將自己的個人信息共享給別人，在信息存儲時也不知道如何使用隱私保護技術來提高自己的信息安全。在實踐中，用戶的個人信息往往會在使用者未獲得用戶的授權而挪用，或者將信息出售給第三方牟利對消費者的個人隱私泄露。用戶如何在商家、消費者、第三方平臺中找到信息安全的平衡點成為關鍵。如何在有保證消費者個人隱私的情況下，實現商家、消費者、平臺三者之間的平衡，為消費者提供優質、高效的服務，成為當前信息安全的關鍵。

（三）大數據環境下個人隱私泄露的表現

在大數據環境下，用戶隱私泄露主要表現為信息損壞與信息泄露兩個方面。信息泄露問題是指在大數據環境下，在沒有得到用戶授權的情況下，用戶的個人信息被私自訪問、下載與利用，特殊用戶的一些個人隱私被非法下載，往往會給用戶造成巨大的損失，使用戶信息安全受到最大威脅。信息損壞主要是由于云平臺中用戶的數據被有意或者無意遭到修改、刪除、破壞、篡改、竊聽等，有時造成用戶信息的完整性遭到破壞，從而影響用戶對自我信息的利用。一般情況下，大數據技術對信息進行處理的過程中，往往也會牽扯到用戶的隱私信息、個人信息等，特別是在大量用戶進行身份驗證、資源訪問權控制時，使用戶隱私泄露主要體現在如下幾個方面：

1.數據存儲方面。由于采用了大數據技術對網絡中的數據進行挖掘與處理，能將用戶的多種信息都收集在一起，往往會牽扯到用戶數據是否安全、是否遭受到黑客的入侵等問題。

2.計算處理方面。大數據平臺是否被黑客入侵，用戶在數據平臺操作時是否受到了非法的監視，數據是否存在被篡改的安全問題，特別是在互聯網經濟環境下，對用戶隱私安全造成了極大的隱患。

3.大數據服務系統方面。在大數據利用的環境下，數據平臺本身安全防護也是用戶隱私泄露的關鍵問題，平臺能否為用戶提供安全保障，能否為用戶提供可信安全支出訪問成為關鍵。

4.大數據服務廠商方面。對大數據服務商而言，是否能夠為用戶提供可靠的服務，是否誠實可信，是否要對信息安全負責，對用戶的數據信息保密，是保證用戶個人隱私的關鍵。

（四）大數據的復雜性，導致信息安全問題增加

1.操作系統中存在安全漏洞。在大數據管理平臺中，有些工作人員認為安裝殺毒軟件、做好安全防護就能保證用戶隱私的安全。而網絡安全本身就存在一些安全漏洞，病毒、黑客等就會利用這些安全漏洞，對網絡平臺管理系統進行攻擊，破壞管理系統的功能，獲取用戶的個人隱私信息，影響用戶信息的安全。

2.系統復雜性的提高，給管理人員對數據安全處理帶來了難度。由于大數據系統的復雜性不是任何人都可以掌握的，而且操作系統的流程也比較復雜，一些管理人員認為某些安全環境可以忽略，容易導致用戶個人信息被竊取或者破壞，進而造成用戶的個人隱私泄露。

二、大數據環境下個人隱私保護策略

在互聯網經濟活動下，涉及用戶個人隱私的數據不僅有與用戶活動直接相關的個人隱私（如消費記錄、學習記錄等），也包括個人的管理信息（如考勤情況、行動信息、活動記錄、監護人信息、健康程度等），還可以包括用戶在生活中其他數據信息（如消費習慣、體育鍛煉、個人喜好等數據）。經濟信息大數據的重組、分析與挖掘都會涉及用戶個人信息隱私的相關問題，這就需要采取必要的安全措施來保護用戶個人隱私。

（一）充分利用人工智能技術提高云數據的安全性

隨著人工智能技術的不斷發展，憑借人工智能的深度學習、專家系統、機器學習技術等，可以分析大數據環境中存在的不安全因素，提高網絡信息的安全防護能力，將人工智能向網絡信息安全領域的融入，也可以有效地對用戶個人因素數據進行保護，對提高網絡的安全性具有十分重要的作用。基于人工智能的云平臺安全防護體系如圖1 所示，通過人工智能的感知系統，對大數據平臺中的不安全信息進行收集，重點挖掘系統中破壞用戶信息安全的數據，自動分析這些不安全信息的結構與獲取用戶個人隱私的規則，通過與智能決策系統中的狀態數據進行比對，以判斷網絡中的不安全行為。利用這個不穩定的因素，可以不斷優化智能決策系統，并選擇合適的安全防護策略和相應的安全防護技術，從而能提高用戶個人隱私的保護。由于大數據技術在管理平臺中的運用，轉變了服務商對數據處理防護，也需要提高云數據的存儲、提取、處理與計算能力，利用人工智能的深度學習算法優勢，結合云平臺與大數據安全防護技術，可以提升大數據、云數據的處理效率，并能從用戶的結構化、非結構化、半結構化數據中，提高網絡安全措施，從而能保護大數據環境下的個人隱私。

圖1 基于人工智能的網絡安全防護體系

在大數據平臺中，建立主動安全防護、主動防御與網絡安全策略配置，不僅能提高云平臺、大數據平臺安全措施，使網絡平臺中的用戶個人隱私安全能得到更加科學的保護，而且使大數據平臺的安全防護更具有針對性，還能提高大數據平臺信息安全保護的自動化。

（二）提高管理人員的信息安全防護意識

管理人員要注意定期更新密碼，設置復雜度、安全性能比較高的密碼，定期對系統進行查毒、殺毒，并設置防火墻、安全防護措施等，防護非法用戶進入系統盜取用戶的個人隱私。針對網絡安全的要求，要對大數據與云計算平臺的管理人員進行網絡安全技術培訓，提高他們的網絡防護技能，從而真正提高云技術、大數據的安全。針對個人用戶登錄網絡系統，采用可信訪問控制技術，提高用戶的隱私安全防護能力，主要是控制非授權用戶與非法用戶訪問資源的權限，保證用戶的數據不會被竊取，同時還要防止合法用戶在未授權的情況下，登錄系統訪問大數據平臺中的其他數據。利用安全訪問控制，設置用戶登錄平臺的權限，在用戶登錄系統時，可以自動記錄用戶的行為，便于生成大數據平臺管理日志，有效地對用戶訪問日志進行審計，有效控制個人隱私的泄露，方便管理員對整個云平臺體系進行管理。

（三）建立用戶個人隱私數據的使用規則

在大數據環境中，用戶的個人隱私保護控制權由誰管理一直是網絡安全關注的焦點，由于數據的價值主要體現在潛在的用途上，收集者在收集用戶的信息時，并不考慮數據的未來用途，這就需要制定合理的規則，來指導用戶合理使用數據。第一，將用戶數據的應用分層分類。為實現用戶數據保護和利用的多贏性，提高數據的利用效率，根據隱私數據的開放共享程度，可將用戶的隱私信息歸為不開放、部分開放及完全開放三種類型，根據不同的類型，制定不同的防護類型，嚴格控制不開放隱私信息的使用，真正維護用戶的個人隱私，維護用戶的核心利益。第二，限制個人隱私數據的使用目的。用戶在分享數據時，也需要注意自身隱私數據的保護，數據使用者分析數據時只應用于既定目的，要保證用戶的數據不能做再次分享與使用。第三，限制用戶隱私數據的使用時間，平衡用戶個人隱私數據二次利用造成的風險，根據不同用戶隱私的數據種類對其進行分類與處理，要求使用者要能夠定期刪除用戶個人隱私數據，必須承擔保護數據安全的責任和到期刪除數據的義務。第四，用戶需要對自己的個人隱私數據進行模糊化處理，提高個人隱私安全。

（四）建立個人隱私安全立體防護體系

現代網絡安全技術、人工智能技術在大數據網絡安全中的應用，能針對不同的網絡環境，構建多元化的網絡安全防護措施，并針對不同的網絡環境構建多元化的網絡安全防護體系，采用對應的數據采集探針和相應的安全分析技術，對用戶的個人隱私進行保護，防止個人隱私數據的泄露。如，針對互聯外網防護采用互聯網安全分析檢測模塊，加大對網絡數據的檢測，并運用Web 攻擊防護設備實時對用戶的數據進行保護；而對于內網防護技術，可以采用APT 未知威脅防護技術、內網安全分析檢測模塊等，及時發現大數據網絡中存在的不安全因素；而對于互聯網中個人用戶的隱私數據安全防護的問題，可以將多種網絡安全設備聯系在一起，綜合對網絡數據安全進行處理，采用互聯網設備的基礎數據識別技術、個人信息管理技術等對網絡安全進行控制與管理，形成立體防護能力的解決方案，優化網絡安全管理措施，綜合提高用戶個人隱私的防護措施。

三、結語

隨著人們對個人隱私數據的關注，在大數據環境中，需要采用多種策略來保證用戶的信息安全，可以采用人工智能技術、區塊鏈技術等對大數據網絡安全架構進行改造，提高網絡數據安全的防護措施，可以對大數據網絡中的復雜安全事件進行綜合性的分析與處理，綜合對用戶個人隱私信息進行防護，制定有效的個人用戶隱私的使用措施，為用戶提供大規模的數據存儲與查詢能力，便于對網絡中的復雜數據進行處理，保證用戶業務能不間斷、穩定運行，還要有利于保護用戶的個人隱私數據。