大数据是把双刃剑

㈠ 大数据是把双刃剑 机遇和风险并存

大数据是把双刃剑 机遇和风险并存

对于大多数企业来说，大数据已经成为左右战局的决定性力量，安全风险也随之更加凸显。企业已经搜集并存储了所有的数据，接下来他们该干些什么？他们如何对这些数据进行保护？而且最为重要的是，他们如何安全合法地利用这些数据？
无论是从企业存储策略与环境来看，还是从数据与存储操作的角度来看，大数据带来的“管理风险”不仅日益突出，而且如果不能妥善解决，将肯定会造成“大数据就是大风险”的可怕后果。
从信息安全的角度来看，围绕大数据的问题主要集中在以下五个方面：1.网络安全
随着线交易、在线对话、在线互动，在线数据越来越多，黑客们的犯罪动机也比以往任何时候都来得强烈。如今的黑客们组织性更强，更加专业，作案工具也是更加强大，作案手段更是层出不穷。相比于以往一次性数据泄露或者黑客攻击事件的小打小闹，现在数据一旦泄露，对整个企业可以说是一着不慎满盘皆输，不仅会导致声誉受损、造成巨大的经济损失，严重的还要承担法律责任。所以在大数据时代，网络的恢复能力以及防范策略可以说是至关重要。
2.云数据
目前来看，企业快速采用和实施诸如云服务等新技术还是存在不小的压力，因为它们可能带来无法预料的风险和造成意想不到的后果。而且，云端的大数据对于黑客们来说是个极具吸引力的获取信息的目标，所以这就对企业制定安全正确的云计算采购策略提出了更高的要求。
3.消费化
众所周知，数据的搜集、存储、访问、传输必不可少的需要借助移动设备，所以大数据时代的来临也带动了移动设备的猛增。随之而来的是BYOD（bring your own device）风潮的兴起，越来越多的员工带自己的移动设备进行办公。不可否认的是，BYOD确实为人们的工作带来了便利，而且也帮助企业节省很大一笔开支，但也给企业带来了更大的安全隐患。曾几何时，手持设备被当成黑客入侵内网的绝佳跳板，所以企业管理和确保员工个人设备的安全性也相应增加了难度。
4.互相联系的供应链
每个企业都是复杂的、全球化的、相互依存的供应链中的一部分，而供应链很可能就是最薄弱的环节。信息将供应链紧密地联系在一起，从简单的数据到商业机密再到知识产权，而信息的泄露可能导致名誉受损、经济损失、甚至是法律制裁。信息安全的重要性也就不言而喻了，它在协调企业之间承包和供应等业务关系扮演着举足轻重的角色。
5.隐私
随着产生、存储、分析的数据量越来越大，隐私问题在未来的几年也将愈加凸显。所以新的数据保护要求以及立法机构和监管部门的完善应当提上日程。
抛开以上提到的问题，数据聚合以及大数据分析就像是企业营销情报的宝库。基于用户过去的购买方式，情绪以及先前的个人偏好进行目标客户的定位，对市场营销者来说绝对是再合适不过了。但是那些出于商业利益考虑而迫切想要采用新技术的企业领导者会被建议先去了解法律和其他方面的限制，这些限制可能涉及多个司法机构；此外，他们应该实施一些隐私最佳实践，并将其设计成分析程序，增加透明度和实行问责制度，而且不应该忽视大数据对人们、对技术的影响。
很显然，保证数据输入以及大数据输出的安全性是个很艰巨的挑战，它不仅会影响到潜在的商业活动和机会，而且有着深远的法律内含。我们应该保持敏捷性并在问题出现前对监管规则作出适当的改变，而不是坐等问题的出现再亡羊补牢。
当然，一切都还处于初级阶段，而且目前也没有太多外在要求来强制企业保证信息的完整性。然而，企业每天处理的数据规模依然在保持增长，大数据分析使得商务决策越来越接近原生数据，信息的质量也变得愈加重要。如果同样复杂的分析可以运用到相关安全数据上面，那么大数据甚至可以用来改善信息安全。
虽然目前这些解决方案很难普及开来，但是他们正在和大数据分析一起用于防骗，网络安全检测，社会分析以及多通道实时监测等过个领域。
总的说来，大数据应该说是具有相当大的价值，但同时它又存在巨大的安全隐患，一旦落入非法分子手中，势必对企业和个人造成巨大的损失。套用一句话，世界是很公平的，收入与风险是成正比的。

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㈡ 现代大数据技术存在什么弊端

1、现如今，大数据技术存在最大的两个弊端就是隐私和限制。
2、大数据技术的利也建立在两个弊端之中，大数据技术的利大多时候体现出“便利”这两个字，而“便利”的前提就需要贡献我们的数据;而很多时候看似大数据非常方便，但它也有诸多的限制，比如你搜索了什么类型的词条各类应用接收到这一数据后也只会推送与这个词条相关的东西，就局限在了这一个范围内。
3、比起限制，很多人更担心隐私这一问题。现代人的消遣方式更多的是使用电子设备连接网络来娱乐，比如看剧、看小说、玩游戏、逛某宝、刷某音等等，无论是前面哪一种，我们使用过这些应用的数据都会被接收到后台，从而通过计算又给我们推荐相关的我们可能感兴趣的东西。

㈢ 挥好大数据这把“双刃剑”

挥好大数据这把“双刃剑”
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。

大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。某咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。

㈣ 大数据是一把双刃剑体现矛盾的哪方面

个人隐私安全。根据查询大数据相关信息得知，大数据是一把双刃剑体现矛盾裂让颂的个人隐私安全方面。大数据是一把双刃剑，主要体现在用户数据挖掘与滑如个人隐私安全形成对立，且大数据时代的信息安全风肆郑险不断升级。

㈤ 大数据时代是一把双刃剑吗

一、维克托·迈尔—舍恩伯格——开大数据系统研究之先河

《经济学人》说，在大数据领域，他是最受人尊敬的权威发言人之一；《科学》说，若要发起一场关于这个问题的深入探讨，没有比他更好的发起者了。他是欧盟互联网官方政策背后的重要制定者与参与者；他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一；他就是维克托·迈尔—舍恩伯格。

他说，世界的本质就是数据，大数据将开启一次重大的时代转型；

他说，大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望；

他说，从因果关系到相关关系的思维变革才是大数据的关键，建立在相关关系分析法基础上的预测才是大数据的核心。

二、颠覆商业传统——海量数据后的相关关系

维克托·迈尔—恩伯格与时俱进地提出了在大数据时代的诸多变革，首先是分析思维的变革，而伴随这种变革会带来行动变革，而这种变革会发生在社会的方方面面，诸如商业领域、公共卫生、咨询决策以及国家政策等各个领域。最终会影响我们的生活方式与社会产业结构。

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大数据时代的变革，其动力来自于技术的进步与获取数据的方便性与低廉性。而这恰恰为颠覆传统时代由于各种限制而采取抽样技术而获取有用信息的途径提供了可能。现在技术成熟了，人们在获取信息时考虑的是尽可能多的样本数据，且可以是样本等于全体。同时在分析数据时更多的关注的是相关关系而非因果关系，知道是什么就已经足够了，没有必要去探究为什么。在商业领域是什么比为什么更加重要，而我觉得根据相关关系也可以去推论因果关系，这对于学术领域应该是极具有价值的。相关关系是大数据时代最重要的思维变革，而通过计算机对诸多数据的云计算与处理可以帮助我们发现这些相关关系，而这也广泛地应用于商业领域，世界上最大的零售商沃尔玛在飓风来临时把蛋挞和飓风用品摆放在一起，能获得大卖。蛋挞和飓风之间有什么因果关系吗？没有，因果在此刻没有任何意义，相关才是重要的。

在大数据时代我们每一个人都有机会去施展才华，但大数据也会让我们变得“透明”。因为我们本身就是一个数据库，我们的位置信息、消费方式、人际交往以及许多数据，都在被他者有意无意的搜集，而且我们自身却一无所知。我们的行为可以被预测，我们没有隐私。这是大数据所带来的道德问题与社会困扰。我们的世界被赤裸裸的数字包围，而或许更需要灵魂的滋润与丰满。人类的自由意志与诸神之下的尊严是否会在这条道路上异化，我不得而知，而我只想在这个时代做一个麦田里的守望者与思考者，幸福地生活才不会辜负时代与生命。

㈥ 如何理解大数据是一把双刃剑：既是天使也是魔鬼

好的是数据可以达到转化，坏的是人们的数据都公开了，没有什么隐私可言了。总体来说，利大于弊吧。柠檬学院大数据。

㈦ 外卖骑手被算法挤压的人生，大数据真的是万能的吗

大数据当然不是万能的，随着技术的发展，我们不得不承认大数据的出现给我们带来了许多的便利，让大众的生活发生了比较大的变化。但是大数据带来诸多的便利的同时也带来了许多困扰。技术本身虽然不带有善与恶的性质，但使用技术的人的初衷，却决定了技术会给人带来好或坏的影响。大数据从出现到使用推广，正在验证这条定律。

由此可见，大数据的存在绝不是全然百利而无一害。大数据的好，我们能够感受到，如个性化推荐、私人订制等让我们能够更加自我的享受网络生活。但大数据也是把双刃剑，如果使用的人怀着坏心思，或者实施的过程中出现了偏差。那么大数据将不是最好的工具，而是最好的伤人武器。

㈧ 如何有效应对大数据技术的伦理挑战

如何有效应对大数据技术的伦理挑战
大数据技术是一把“双刃剑”，既可以为人类服务，也可能给人类带来麻烦。近来，频繁的网络公司泄露个人信息事件引起广泛关注，也使人们意识到，正确认识和有效应对大数据技术带来的隐私伦理问题至关重要。
关注“算法”背后的隐私伦理
大数据分析可以对人进行数据成像，在聚类、相关性分析以及数据整合的基础上刻画人的行为特征与倾向，在商业智能推荐、人的行为预测等方面具有广泛的应用前景。中国社会科学院哲学研究所研究员段伟文认为，从现象上看，它是一种非常有效的分析工具，但如果使用这些技术的人动机不纯，就有可能带来不良后果。从本质上讲，大数据带来的负面影响源于数据本身的特殊性，数据中隐含着人的各种信息，而这些信息很容易作为引导、说服与控制人类行为的工具。这一本质特征往往会诱使商家和滥用权力者干预人的自主权和侵犯人的隐私权。
“在大数据技术背景下讨论隐私伦理问题，人们主要关注的是信息隐私方面的伦理问题，最集中地体现在数据的开放共享与个人信息保护两者如何平衡的问题上。一般所说的大数据技术是一把‘双刃剑’，也主要是从这个意义上说的。”北京师范大学哲学学院教授田海平表示，数据的开放共享只是大数据技术得以实现的一个方面。除此之外，它还包括通过数字化技术获取和存储数据，通过大数据平台对海量数据进行深度挖掘、预测以及反馈等更为深度和实质性的数据占有与使用。目前，这种获取和使用数据的方式，可以通过深度机器学习做到完全智能化。就大数据的占有和使用方面而言，大数据技术加上机器学习，不仅在数据共享方面，而且在数据深度挖掘方面，把个人信息保护和数据权的确权问题都交给了“算法”，这是一个值得关注的、更为深层次的问题。
找寻技术和规范两方面原因
大数据技术的应用给人类带来一系列的隐私伦理问题和挑战，这其中既有大数据技术自身的原因，也有制度规范等的原因。
江西财经大学马克思主义学院教授黄欣荣表示，大数据技术在推动人类社会发展的同时，也带来了数据采集权、保存权、使用权、知情权、所有权、删除权、隐私权等伦理问题。产生这些问题的原因在于，大数据技术是一种全新的信息技术，大数据的隐私伦理问题是全新的问题。传统的法律法规、伦理道德难以约束相关机构采集、存储、传输和使用数据，并且新技术带来的新问题还没有完全暴露，新的法律法规难以同步发展。
段伟文认为，目前造成大数据隐私伦理问题的主要原因有：一是基于大数据分析的智能化商业推荐系统带来了全新的营销模式，其营销效率较传统的营销模式具有指数倍增效应，巨大利益诱惑面前，包含个人隐私及敏感信息的数据被单纯地视为牟利的工具和随意转卖的商品，个人的数据保护往往被商家忽视，甚至被商家运用算法加以算计，使人的隐私权受到侵犯；二是合理可行的个人数据授权和保护机制尚未建立，很多数据在用于某一分析之后被用于其他不明领域；三是分散的数据被整合之后，也可能通过数据分析洞察出一些不一定准确但会对主体造成负面影响的特征，进而诱使对这些特征进行不良使用。
加强数据立法 坚守伦理底线
对于如何让大数据技术更好地为人类服务，黄欣荣认为，需要强化隐私观念，加强数据立法，坚守伦理底线。
田海平认为，尊重个人隐私权是一个毋庸置疑的底线伦理原则。只有我们的法律体系和道德体系在规范合理性的构建方面坚守这条底线，大数据技术的应用才能够真正做到趋利避害。“数据共享”与“隐私保护”构成了大数据时代无法割舍的两面性，它实际上凸显了将“数据共享的伦理”与“隐私保护的伦理”，既以一种价值方式又以一种技术方式在大数据时代同时实现的任务。
段伟文表示，首先，要进一步凸显主体数据权利保护意识，联系大数据技术发展中的各种伦理冲突，解剖典型案例，进而从理论上廓清符合大数据时代特征的新型数据权利、隐私权以及被遗忘权的基本概念以及实践范例。其次，建立起包括商家、政府法律部门、普通用户等相关利益群体的对话机制，制定在具体的、数据驱动的社会经济乃至治理活动中的数据保护规范与实现机制。最后，做好与危害数据权利、恶意侵犯个人隐私权行为长期斗争的准备，探寻从法律和伦理层面根治此类问题的有效策略，并使之作为治理法规积淀下来。

㈨ 大数据是把双刃剑,关键看怎么用

大数据是把双刃剑,关键看怎么用

在大数据影响下，传统美术教育的模式、内涵和定位受到了很大的冲击。美术教育会有怎样一个新发展空间，未来的美术教育会变成什么样，这是很多教育工作者关心的问题。

韦天瑜说，“目前的冲击可以看到一些表面的现象，比如说我们的网对网，多大程度能替代课堂的面对面；今天网上自由地选择老师，多大程度上能替代我们课堂里的因材施教；网上的虚拟展厅，多大程度能够替代美术馆的现场审美。你到虚拟展厅里去感受，可以突破时间、空间的限制，可以感受到大师的作品，但是大师的气场、风采和现场的感受可能没有，这里面都存在一些矛盾。”

从目前来看，大数据在中国美术教育的实际应用中还不太广泛。中国美协少儿艺委会主任、首都师范大学教授尹少淳举例说：“大数据最初的用处是在商业上，比如在西方有些国家，通过海量的数据统计显示，很多男人去买尿布的时候，顺便会买啤酒。于是在商业运作上，商场就会把啤酒和尿布的柜台放在一起。但是大数据时代最大的问题就是它不讲因果关系，比如为什么会同时买啤酒和尿布，大数据本身不提供原因，要问为什么，是社会学的问题。那么我们如何把大数据应用到美术教育上？这是一个比较新的课题。”

大数据是要有海量的数据，但这个数据的量我们现在还没有做到那么大。尹少淳认为，大数据将来的应用主要是在预测上，以及一种趋势的判断上。这种趋势是两方面的，一个是大家都做，我也可以这样做；另一个是回避，你这样做，我就不这样做。我们可以从大数据中预测教学的方向，包括学生在关注的问题、老师关注的问题，或者显示老师的缺陷，提示老师需要什么东西。当然，这种预测也会带来一定的问题，比如可以去迎合某种趋势，反而阻碍了创意的发展。所以大数据是一把双刃剑，关键是怎么去运用它。”

尽管我们都看到大数据带来的双刃剑般的正面冲击和负面影响，但这跟大数据造成的“线上一天线下千年”的变革相比，那些负面的影响显得微不足道。韦天瑜说，“我们必须好好来探讨大数据给予我们的非常多的可能性。但是回过头来，我们的传统美术教育不能因此就否定了。传统美术教育有工业时代留下的特征，它有统一的时刻、统一的学年、统一的考试分数、统一的教学内容与教学要求，至少它将长期存在，因为它跟社会有千丝万缕的关系。中国的美术教育在今天还是非常薄弱的。我们的整个社会对审美人格的培养是薄弱的，是有缺陷的。中国有几千年的文化传统，但是它有个问题就是如何跟当代的文化接轨。我认为这些东西还需要我们来共同推动。从现在开始，我们能做的就是慢慢融合，不能一蹴而就。现在大数据带来的是新的传播方式、新的认知方式、新的沟通方式。我认为美术的生存空间跟它的审美方式已经进行了改变，但未来怎么样我们很难预测，还需要大家共同努力。”

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㈩ 大数据是把双刃剑

今天，计算机功能发展到前所未有的强大，海量数据——包括个人信息——被其搜集形成大数据库。这些数据被正常合法利用的同时也存在着被滥用的危险。

大数据的预测功能赋予了其变革我们生活的巨大潜能。在它的支持下，未来两天内天气预报的准确率将会达到95%。然而大数据一旦被滥用，用户的隐私安全就会受到威胁，经常使用互联网的人尤甚。

这些威胁是怎样产生的？我们又应该如何在保证大数据造福社会的同时应对这些日益加剧的威胁呢？

潜在问题的影响范围

首先，单纯从大数据安全事件涉及的人数来分析，其影响范围在不断扩大。2014年阿肯色大学专业发展系统被攻破，导致50,000人身份信息泄露。这个数据已经不小了，但相比同年ebay公司数据外泄事件中145,000,000人的生日、住址、邮箱及其他信息被窃取，就是小巫见大巫了。

从安全维护的专业领域来说，要保护大数据库中信息不被窃取，更是不容乐观。一定程度上，这和储存和处理信息所使用的基础技术的本质缺陷有关。

像亚马逊这样的大数据公司，对分布式计算的依赖性极大，他们往往在世界各地都分散设有数据处理中心。亚马逊公司将全球业务分为十二个区进行经营，每个区大量的数据中心都不断遭受着物理攻击和网络袭击，这些威胁主要是来自成百上千隐匿的独立服务器。

访问控制的难题

控制对信息或网页访问的最好策略就是只设置单一的访问接口，这比控制当前的成百上千个接口要简单的多。然而事实确是：大数据广泛地储存在各个区域。其容量之巨、分布之广、获取渠道之多，也让它在面对威胁时更加脆弱。

除此之外，很多公司对其尖端的软件组件以及大数据基础设备的安全性并没有给予足够的重视。这更是给潜在攻击大开了方便之门。

一个典型的例子，Hadoop（译者注：由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，可以让用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序）中大量的软件组件使得编程人员可以在分布式计算系统获取大量数据信息。刚推出时，Hadoop的安全性能较低，不能同时供很多人使用。很多大公司却不顾这一缺陷，依旧采纳Hadoop成为其整个公司的数据平台。

用户需求推动数据安全发展

从用户角度来说，通过多种方式来提高大数据产品的安全性至关重要，例如同大数据的收集和使用组织签订条件和协议、服务水平协议、安全密封等。

大数据公司方面又应该怎样保护用户的个人信息不外泄呢？为防止信息外泄落入不法使用者手中，我们可以采取包括信息加密、访问控制、入侵侦测、数据备份、使用过程审查等策略。这样数据的安全性提高了，我们个人信息的隐私性也就等到了加强。

然而，过分强调安全性也许会侵害你的隐私：执法机构可以借口安全原因来搜集更多的个人信息，比如员工计算机的浏览历史。

执法机构打着增强安全性的旗号，将每个人都当成是潜在的犯罪分子或是恐怖分子，搜集其信息，用于某一天证明其罪行。政府通过这种方式掌握了我们大量的信息，不仅如此，苹果、谷歌、亚马逊等公司也会被要求提供其他情报，包括我们的网购记录、网页浏览历史以及解密后的各项数据。

这种监视所遵循的基本原则就是：每个人都是不可信的（大数据技术让这种监视的成本大大降低，可行性也随之提高）。然而这些搜集起来的信息很有可能泄露并被滥用，美国国安局员工滥用职权监听他人电话事件就是一例。

其实如果能被适当利用，大数据可以帮助我们获取更多的信息，提高有关潜在计算机攻击和攻击者的情报的质量（特别是准确性）。这样一来，你的隐私就得到了更好的保护。

举个例子，理想的状况是：如果大数据分析引擎能在海量的邮件中精确地辨别出哪些是欺诈邮件的话，我们也就再也不用担心碰到钓鱼邮件了。

大数据是怎样使用的—对你有利还是有害

其他有关大数据使用的问题还有，一些公司为了要针对你的习惯和爱好给你发送特定的广告，他们会记录你所有的浏览历史。大数据为他们这种行为提供了便利——成本更低，分析更简单。

IBM公司的“性格洞察”服务，能够根据你的上网习惯，对你的形象进行“素描”。这已经远远不止身份信息被泄露这么简单。你的性格特点，比如是否外向、是否具有环境意识、政治上是保守还是革新，甚至连是否有去非洲旅游的意愿，都会在其调查结果中表现出来。

这些公司对外宣称，这项技术可以极大地提高上网体验。听起来是在为用户考虑，但是反过来，我们也不难想到，同样的信息也很容易用来损害我们的利益。比如现在已经有保险公司通过大数据分析出的用户素描来实行差别收费。

想要解决这个问题，禁止大规模数据搜集显然是不现实的。不管我们喜欢与否，大数据时代已经来到。找出方法在允许合法使用大数据的前提下保护隐私，才会让我们的生活更加安全、富足、高效

例如，在合法安全地使用时，大数据科技就能极大地提高反侦察的效率，这反过来也会让我们避免身份信息盗用和潜在的经济损失。

想要在享受大数据带来的便利的同时解决保障安全性、隐私性的难题，关键在于信息使用的公开透明。大数据的操作者必须公开所搜集数据的内容及用途。

除此之外，用户必须有权了解数据是如何储存的，谁可以使用这些数据以及数据的授权过程。最后，大数据公司也要对其为保障用户安全对数据所采取的安全管控措施作具体的阐释以此来赢得公众的信任。

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