隐私与伦理

在当今世界，国防支出成为许多国家政府争论的焦点。

Hadoop 安全机制保障了大数据平台数据隐私与安全，有效防御外部攻击和内部威胁。

永远在线时代：隐私衡量与保护 数据挖掘在互联时代得到了极大的加强，从互联网到物联网 (IoT)，用户通过电视、智能手机、可穿戴设备和计算机化的个人助理等各种方式连接到互联网。许多设备以“永远在线”模式运行，不断接收和传输数据，物联网设备的增加使用可能导致社会进入“永远在线”时代，个人数据不断被收集。 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。 数据效用和隐私保护之间的权衡需要新的解决方案，而差异隐私方法可能会有很大帮助。该方法建议在被视为敏感的数

大数据环境下的隐私保护一直是个老大难问题，越用得多、用得深，暴露的风险就越大。大数据安全与隐私保护这份资料挺系统，讲清了数据在收集、传输、存储几个环节的关键风险点，还有不少思路，像是数据脱敏、访问控制、加密机制都有提到。 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

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。

本章介绍了本书的内容和各章节的概述。首先，指出了数据挖掘和分析在信息社会中的必要性及其潜在影响。特别是在处理数据挖掘算法中如何整合法律和道德规范以防止歧视方面，提出了技术和非技术解决方案。本章最后概述了本书的结构，包括数据挖掘和分析的应用机会、潜在的歧视和隐私问题、法律、规范和市场应用中的实际解决方案。

穿戴设备的健康数据越来越多，可数据怎么才不抓瞎？这个用MATLAB搞定的资源还挺实用的。像fft这种频域工具，心率、加速度、脑波信号都还蛮顺手的。写代码的时候用readtable导数据、normalize清洗数据，再来一波hrv，基本就能跑出一套比较靠谱的流程。还有一点不错的，就是它连隐私保护都考虑到了，比如数据脱敏什么的，也都安排上了。整体风格就像老司机教你“怎么把穿戴设备数据搞明白”，不烧脑但够用。

大数据的隐私问题你早听过，但这篇《的大数据》论文讲得还挺透的。数据怎么被、用户又该怎么掌控自己的信息，里面用了一些实际例子和技术场景，读起来不枯燥。像是讲到了个人数据访问的重要性，还有开发者怎么用这些数据做出有用的应用。嗯，如果你平时在做和数据打交道的前端工具，这篇文章值得一看，能帮你从用户角度理解设计逻辑。

针对序列模式挖掘中的隐私保护问题，研究人员提出了名为CLDSA（当前最少序列删除算法）的创新算法。 该算法通过对候选序列进行加权，并在删除过程中动态更新权重，以贪心算法获得局部最优解，从而最大限度地减少对原始数据库的修改。 实验结果验证了CLDSA算法在隐藏敏感序列方面优于现有方法，实现了更有效的隐私保护。

几何结构的信息保留，是GDP 方法最大的亮点。在做数据挖掘时，多模型其实都是靠这些多维结构来提效的，比如聚类、分类、回归这些任务。GDP 不是那种一味加噪音的扰动方法，而是更聪明地保留了重要结构，这点蛮值得一试。 GDP 方法的私密性也挺有意思。作者还搞了个多列隐私评估框架，可以评估在不同攻击手法下的防护效果。尤其适合那种数据外包到云端的应用场景，既保护了隐私，又不牺牲模型效果。 实验部分也挺给力。对比了随机投影等其他方法，GDP 的模型表现还挺稳，隐私也没掉链子。如果你经常搞隐私计算或者数据共享相关的项目，这篇文章的思路和方法可以参考参考，真不是纸上谈兵。 顺带说下，作者陈可可之前在数据扰动