认为,当前的公开辩论将安全和隐私视为对立的二元对手,实际上在零和博弈中进行相互交易。一方面,这种观点基于对技术普遍的误解和理解不足;另一方面,则源于虚构的保密神话。此外,仅仅依赖法律来禁止或限制特定技术的政治策略是次要的,并且往往是无效的。主张,通过采用对价值敏感的技术开发策略和政策实施的结合,才能更好地保护公民的自由权利。重要的是,在技术设计和开发过程中考虑到隐私问题,可以内置一些技术功能,以确保现有法律控制机制和相关程序有效保护公民自由。还探讨了身份识别、数据聚合和数据分析(包括数据挖掘)以及数据共享、匹配和分析技术中的安全和隐私问题,并提出了一些基于数据匿名化和身份信息的分离策略。
科技与隐私重新审视科学怪人的恐慌、隐私神话及路德国王的教训
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当前的隐私监管方法本质上是部门性的,仅在特定背景下保护隐私,并且仅针对特定的行业或群体,因此个人隐私面临巨大风险。然而,严格的隐私监管可能会对数据效用产生负面影响,尤其是在技术发展和创新方面。
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用户行为数据的尤其敏感,你拿用户画像跑个推荐模型,一不注意就踩红线。文里也聊到不少隐私保护的技术挑战,比如差分隐私怎么权衡精度和保护效果,嗯,这个点挺值得你深挖一下的。
你要是项目里用到Hadoop或者HBase,可以顺带看看相关的安全配置,比如Kerberos 的接入方式。还有像Hadoop 的隐私保护,也整理得挺实用,适合一线开发参考。
另外,隐私保护数据挖掘的内容也蛮硬
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