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網(wǎng)絡(luò)安全影響政治安全的微觀分析——以“劍橋分析”事件為例

2020年12月11日    來源:國家保密科技測評中心【字體: 打印

2019年7月24日,美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會對社交網(wǎng)絡(luò)巨頭臉書公司開出高達(dá)56億美元的罰單,并對劍橋分析公司(簡稱劍橋分析)提出了行政訴訟,指控其采用欺騙手段從臉書數(shù)千萬用戶那里收集個(gè)人信息并進(jìn)行選民分析。至此,臉書公司因劍橋分析發(fā)生的大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露丑聞暫告一個(gè)段落。該事件充分印證了我國《國家網(wǎng)絡(luò)空間安全戰(zhàn)略》關(guān)于“網(wǎng)絡(luò)滲透危害政治安全”的判斷:“政治穩(wěn)定是國家發(fā)展、人民幸福的基本前提。利用網(wǎng)絡(luò)干涉他國內(nèi)政、攻擊他國政治制度、煽動(dòng)社會動(dòng)亂、顛覆他國政權(quán),以及大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)竊密等活動(dòng)嚴(yán)重危害國家政治安全和用戶信息安全。”本文以劍橋分析丑聞為切入點(diǎn),在微觀層面分析劍橋分析為什么能夠獲取海量臉書用戶數(shù)據(jù)、如何影響選民的投票偏好、臉書公司為何無法有效阻止丑聞發(fā)生,并探討了該事件帶給我們的啟示。

一、劍橋分析為什么能夠獲取海量臉書用戶數(shù)據(jù)

美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會起訴書中指出,劍橋分析造成6500萬用戶數(shù)據(jù)泄露,對于一個(gè)成立僅3年的小公司而言,所獲取的數(shù)據(jù)可以用海量來形容,導(dǎo)致海量數(shù)據(jù)泄露的原因有兩方面:

內(nèi)因是臉書的盈利模式。臉書公司是美國五大科技巨頭之一,運(yùn)行模式很獨(dú)特,它只是提供自由交流和分享的平臺,本身并不提供任何內(nèi)容,臉書上所有內(nèi)容都是由用戶自愿創(chuàng)造上傳的。2006年,為了促進(jìn)公司發(fā)展,扎克伯格宣布全面開放臉書,所有人都可以在平臺上開發(fā)軟件并提供服務(wù),包括游戲、娛樂、工作、資訊等。

毫無疑問,臉書開放式運(yùn)行模式獲得了巨大成功,但是,自由上傳、信息分享也為用戶數(shù)據(jù)安全埋下了巨大隱患。因?yàn)槟槙镜暮诵呢?cái)產(chǎn)其實(shí)是用戶數(shù)據(jù),收割數(shù)據(jù)是臉書的基本盈利模式,正是通過分析海量數(shù)據(jù)分析用戶行為,臉書才能實(shí)現(xiàn)廣告的精準(zhǔn)投放,成為與谷歌比肩的互聯(lián)網(wǎng)廣告增益巨頭。那么,臉書用戶是否可以選擇不接受這些廣告呢?按照扎克伯格的說法,答案是肯定的,但是他同時(shí)承認(rèn),因?yàn)橛脩粢话悴粫暾喿x隱私保護(hù)條款,所以,如果用戶選擇了“同意”,其實(shí)并不意味著用戶已經(jīng)清楚免費(fèi)軟件及廣告商將會如何使用自己的數(shù)據(jù)及其后果。CNN曾一針見血地評論“收割用戶數(shù)據(jù)的盈利模式已寫進(jìn)臉書的DNA”。因此,也不難理解在美國國會聽證會上,面對議員們的犀利提問,扎克伯格多次選擇回避問題或避重就輕。

外因是臉書應(yīng)用程序中存在的數(shù)據(jù)獲取杠桿效應(yīng)。如前所述,臉書是眾多網(wǎng)民集體智慧創(chuàng)造的成果,平臺上有種類繁多的免費(fèi)測試軟件,這些軟件既是臉書強(qiáng)化用戶粘性的有效武器,也是導(dǎo)致臉書用戶數(shù)據(jù)大規(guī)模泄露的潛在威脅。因?yàn)槊赓M(fèi)的前提是可以獲取你和你的好友的公開信息,這樣就可以形成數(shù)據(jù)獲取的杠桿效應(yīng),一些免費(fèi)測試的應(yīng)用軟件可以輕而易舉獲得海量用戶數(shù)據(jù)。從美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會起訴書看,劍橋分析CEO尼克斯和科根共同開發(fā)、經(jīng)營和使用臉書平臺上的應(yīng)用程序“這是你的數(shù)字化生活”(GSR App),收集了25—27萬直接使用該應(yīng)用的用戶個(gè)人資料,但是,由于同意授權(quán)中包含其“好友”的個(gè)人信息,所以,最終該軟件成功獲取了這些用戶社交網(wǎng)絡(luò)中的5000—6500萬關(guān)系鏈中的“好友”個(gè)人資料。這意味著,如果以27萬人為基數(shù)、以6500萬為總量計(jì)算,每個(gè)人平均貢獻(xiàn)的“好友”數(shù)量高達(dá)240個(gè),也就是擴(kuò)大240倍,數(shù)據(jù)獲取的杠桿效應(yīng)非常驚人。

 二、劍橋分析如何影響選民投票偏好

劍橋分析丑聞曝光的導(dǎo)火索有兩個(gè),一個(gè)是該公司前工程師克里斯托弗?韋利的主動(dòng)揭發(fā),多家報(bào)紙先后披露了丑聞;另一個(gè)是英國《第四頻道》記者的臥底調(diào)查,這位偽裝成斯里蘭卡用戶的記者,成功錄下了與首席執(zhí)行官尼克斯和市場總監(jiān)特恩布爾的對話,電視臺播出了暗訪視頻。從兩條線索曝光的信息看,劍橋分析公司及其母公司干預(yù)過世界各地200多場選舉,涉及美國大選和英國的脫歐公投,墨西哥、馬來西亞、巴西等國的選舉等多個(gè)國家。這里僅以2016年美國大選為例,分析該公司影響選民偏好的具體路徑。

第一,對臉書用戶進(jìn)行分類。對用戶偏好進(jìn)行分類,是精準(zhǔn)投放廣告的前提,因此,臉書上充斥著各種各樣的免費(fèi)測試軟件。其中關(guān)于政治偏好的測試,主要從人格測試軟件入手,一般會借助心理學(xué)的人格測試模型,對臉書用戶進(jìn)行分類,該模型主要從外傾性、隨和性、責(zé)任心、情緒穩(wěn)定性、經(jīng)驗(yàn)開放性5個(gè)維度構(gòu)建個(gè)體的人格框架,其應(yīng)用研究已十分成熟,詳見表1。

科根設(shè)計(jì)的軟件“這是你的數(shù)字化生活”,正是借助上述五維人格模型確定臉書用戶的類型,選擇的5個(gè)維度簡稱為開放度、盡責(zé)度、親和度、外向度和神經(jīng)質(zhì),每一個(gè)維度都使用最簡潔的問題收集關(guān)鍵信息。例如,開放度——你歡迎新生事物嗎?盡責(zé)度——你追求完美到什么程度?外向度——你喜歡聚會嗎?親和度——你對他人抱有多大的同情心?神經(jīng)質(zhì)——你容易焦慮嗎?這五大因素結(jié)合在一起能呈現(xiàn)一個(gè)人的個(gè)性,如冒險(xiǎn)型、保護(hù)他人型、領(lǐng)導(dǎo)型等。在此基礎(chǔ)上,劍橋分析還通過大數(shù)據(jù)分析用戶在臉書上的互動(dòng)情況,把臉書用戶按照人格特征進(jìn)行分類。這一算法十分精確,“你點(diǎn)10個(gè)贊,軟件就比你的同事更了解你;點(diǎn)150個(gè)贊,網(wǎng)絡(luò)就比你的父母更了解你的喜好;點(diǎn)300個(gè)贊,網(wǎng)絡(luò)甚至比你的配偶更懂你。”除了點(diǎn)贊,用戶還發(fā)帖、留言、上傳照片等,這些都成為網(wǎng)民的數(shù)碼足跡,為有心人了解他們提供了更多線索。在2017年接受公開采訪時(shí),劍橋分析公司負(fù)責(zé)人尼克斯就曾經(jīng)表示,該公司已成功預(yù)測出美國臉書用戶的人格模型,并在 2016年選舉期間,利用這一結(jié)果通過廣告為特朗普陣營服務(wù)。

第二,精準(zhǔn)投放廣告。在劍橋分析的網(wǎng)頁上,赫然入目的廣告語是:劍橋分析已經(jīng)重新定義了數(shù)據(jù)和競選活動(dòng)之間的關(guān)系,通過更好地了解你的選民,你可以在降低總成本的同時(shí),獲得更大的影響力。那么它是如何做的呢?答案是精準(zhǔn)投放廣告。例如,特朗普在競選時(shí)提出的核心承諾是捍衛(wèi)美國人的持槍權(quán),劍橋分析公司針對不同用戶推送不同的廣告:對冒險(xiǎn)型用戶,通過臉書平臺向他們推送以暴制暴型的廣告,告訴他們槍能消除外部威脅,捍衛(wèi)自由;對保護(hù)者型性格用戶,他們收到的廣告是“槍是保護(hù)他人不可或缺的工具”;對理性思考、運(yùn)籌帷幄型性格用戶,臉書推送的廣告?zhèn)鬟f的則是“槍能保護(hù)家人和美好未來的信息”。這種定向推送的廣告影響力不容小覷。

第三,定向發(fā)布新聞。臉書的用戶范圍十分廣泛,皮尤研究中心2016年的數(shù)據(jù)顯示,臉書僅在北美地區(qū)就擁有2.22 億用戶,其中有40%的用戶通過臉書獲取天氣、交通等信息;有63%的用戶通過臉書獲取新聞。那么這些網(wǎng)民將獲取怎樣的新聞呢?通常情況,臉書平臺會基于用戶的個(gè)人情況,借助計(jì)算機(jī)算法對新聞內(nèi)容進(jìn)行篩選排序,然后推送給每個(gè)用戶,即針對用戶偏好的精準(zhǔn)投放。但是,這個(gè)過程可以人為干預(yù),例如在大選期間,臉書可以修改算法,把候選人不希望網(wǎng)民看到的信息刪除,或者大量推送候選人希望選民看到的信息,劍橋分析正是這樣把社交工具變成了政治武器。據(jù)丑聞曝光者韋利透露,劍橋分析公司可以通過大數(shù)據(jù)判斷用戶易于接受的信息形式,包括表達(dá)的形式、話題、語氣、內(nèi)容,以及他如何消化信息、一些信息是否令他感到害怕,甚至可以預(yù)測需要接觸用戶多少次才能改變他的想法等。劍橋分析建立了包括心理學(xué)、戰(zhàn)略策劃等各方面的專家團(tuán)隊(duì),負(fù)責(zé)制作有針對性的新聞信息,再以網(wǎng)站、博客、郵件等各種不同的方式發(fā)送給目標(biāo)群體。他認(rèn)為“個(gè)性化的數(shù)據(jù)可以讓你確切知道,以何種信息瞄準(zhǔn)誰,”只要你能“在對的時(shí)候,把對的信息,放在對的人眼前”,數(shù)據(jù)就能發(fā)揮威力,潛移默化中,臉書用戶的想法開始改變,宣傳的目的就達(dá)到了。谷歌公司前員工哈里斯在TED公開演講中把這一過程稱為“思想和情感控制”,數(shù)以億計(jì)的網(wǎng)民其實(shí)進(jìn)入了“控制室”而不自知。

第四,使用違法手段制造假新聞。從第四頻道記者偷拍的視頻看,劍橋分析的宣傳手段毫無底線并貫穿線上、線下,其中不乏用違法手段構(gòu)陷對手。如記者詢問“如何深度挖掘?qū)κ置孛苜Y料并確保真實(shí)”時(shí),劍橋分析CEO尼克斯這樣回答:“深度挖掘當(dāng)然很有趣,但是同樣有效的是直接和他們談。向他們提供有豐厚報(bào)酬的交易,同時(shí)確保暗中錄下交易過程,立刻就能獲得對方腐敗行為的證據(jù)。再把視頻傳到網(wǎng)上,這些策略非常有效。”尼克斯還說,“這些事情不一定是真相,只要人們相信就可以了。”雖然視頻播出后,尼克斯被立即停職并接受獨(dú)立調(diào)查,劍橋分析也很快發(fā)表聲明稱“尼克斯被第四頻道秘密拍下的個(gè)人言論不代表公司的價(jià)值觀或經(jīng)營行為”,但是,劍橋分析顯然已回天乏力。美國、英國、巴西等國家紛紛表示,要對劍橋分析展開徹底調(diào)查,即使公司宣布停業(yè)并申請破產(chǎn)保護(hù)。

三、臉書公司未能有效阻止丑聞發(fā)生的原因

臉書是一家既有強(qiáng)大技術(shù)實(shí)力,又有雄厚財(cái)力支持的跨國公司,之所以未能有效預(yù)防這類事件發(fā)生,主要有以下兩個(gè)方面的原因。

內(nèi)因是臉書公司并沒有把用戶數(shù)據(jù)安全問題放在最優(yōu)先位置,而是像傳統(tǒng)商業(yè)公司那樣優(yōu)先關(guān)注客戶增長和營收。但對于傳統(tǒng)商業(yè)公司而言,安全與發(fā)展之間的矛盾并不突出,科技公司則完全不同,沒有安全保障的快速增長就意味著風(fēng)險(xiǎn)。而安全與發(fā)展又常常無法兼得,因?yàn)橐_保用戶數(shù)據(jù)安全,就必須全方位加強(qiáng)人力投入,而這勢必影響公司的發(fā)展速度。以人力投入為例,臉書公司一直設(shè)有專門的審核人員,主要職責(zé)是判斷何時(shí)該刪除或保留冒犯性內(nèi)容。但在丑聞曝光前的2017 年5月,臉書在全球范圍內(nèi)僅有4500名審核人員,占當(dāng)時(shí)臉書員工總數(shù)23165人的19.4%。可以說,丑聞曝光前的臉書公司,安全人員的投入規(guī)模明顯不足,因此也就無力處理各種潛在風(fēng)險(xiǎn)。此外,臉書領(lǐng)導(dǎo)層對已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的安全問題也沒有做到及時(shí)處理。例如,臉書平臺團(tuán)隊(duì)前運(yùn)行經(jīng)理桑迪?帕拉吉拉斯,早在2012年前后就發(fā)現(xiàn)公司存在安全問題,但高層對此表現(xiàn)冷漠。2018年3月,他甚至在《華盛頓郵報(bào)》公開撰文,呼吁“必須讓扎克伯格為臉書的疏忽負(fù)責(zé)。”因此,丑聞曝光前的臉書,并非沒有人發(fā)現(xiàn)公司運(yùn)行模式中的巨大安全風(fēng)險(xiǎn),但這些發(fā)現(xiàn)沒有引起公司高層的重視,因?yàn)楦邔觾?yōu)先關(guān)注的是公司的發(fā)展而不是安全問題。

外因主要是臉書的業(yè)務(wù)范圍十分廣泛,以至于該公司事實(shí)上也沒有能力杜絕此類事件的發(fā)生。臉書官網(wǎng)信息顯示,截至2019年6月底,臉書的月活躍用戶的數(shù)量高達(dá)24.1億;日活躍用戶為15.9億;平均每天有超過21億人臉書產(chǎn)品發(fā)送信息;每個(gè)月還有27億人至少使用一次臉書的家庭服務(wù)。如此量級的人群以如此高的頻度活躍在一個(gè)社交平臺,等于在網(wǎng)絡(luò)空間建立了一個(gè)地球村,監(jiān)管的難度可想而知。

丑聞曝光后,在股市蒸發(fā)、信任危機(jī)、天價(jià)罰單甚至反壟斷調(diào)查的多重壓力下,臉書公司的高層被迫改變發(fā)展理念,把用戶數(shù)據(jù)安全放在第一位。例如大幅增加安全審查人員的數(shù)量,從臉書官網(wǎng)可以看到,截至2019年6月底,臉書的全球員工人數(shù)快速增長至39651人,漲幅超過70%,2萬名安全審查人員已經(jīng)占員工總數(shù)的50.4%。此外,臉書還規(guī)范了安全管理過程,發(fā)布內(nèi)容審核指南,“將不可接受的帖子和內(nèi)容分為六類:暴力和犯罪行為、安全、爭議內(nèi)容、信譽(yù)與真實(shí)性、尊重知識產(chǎn)權(quán)和內(nèi)容相關(guān)請求。”同時(shí)“宣布將擴(kuò)大其內(nèi)容核查范圍,將與第三方視覺機(jī)構(gòu)專家進(jìn)行合作,把事實(shí)核查的部分?jǐn)U展到圖片和視頻,并引入機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制,通過AI來識別虛假信息”等。

那么,這些措施是否意味著臉書公司今后一定能有效防止危機(jī)事件再次發(fā)生呢?答案是否定的,雖然用戶數(shù)據(jù)安全優(yōu)先戰(zhàn)略可以有效減少大規(guī)模安全事件的發(fā)生,但卻很難杜絕此類事件,因?yàn)槟槙氖鼙娨?guī)模和業(yè)務(wù)范圍均過于龐大,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了一個(gè)公司可能具備的應(yīng)付能力。因此,不難解釋為什么丑聞曝光后的臉書,之后又連續(xù)爆出多起危機(jī)事件。

面對媒體的討伐、網(wǎng)民的批評和政府的懲治,備受壓力的臉書公司的管理理念開始出現(xiàn)改變。2019年3月30日,扎克伯格在《華盛頓郵報(bào)》上發(fā)表了《互聯(lián)網(wǎng)需要新的規(guī)制,可以從四個(gè)方面開始》一文,一改之前反對政府干預(yù)的堅(jiān)定立場,轉(zhuǎn)而呼吁強(qiáng)化政府的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管責(zé)任。扎克伯格提出,要在有害內(nèi)容、選舉安全、隱私和數(shù)據(jù)遷移4個(gè)方面進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)管,上述4個(gè)方面正是臉書公司近年來發(fā)生危機(jī)事件的重災(zāi)區(qū)。一個(gè)原本主張互聯(lián)網(wǎng)自治的跨國企業(yè),轉(zhuǎn)而呼吁政府積極監(jiān)管,不能把管理責(zé)任壓給一個(gè)企業(yè),足以證明網(wǎng)絡(luò)安全的復(fù)雜性,以及建立多主體協(xié)同的網(wǎng)絡(luò)安全綜合治理體系的重要性。

四、結(jié)語

通過在微觀層面分析臉書用戶數(shù)據(jù)泄露丑聞不難看出,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,網(wǎng)絡(luò)安全的確能夠?qū)φ伟踩a(chǎn)生深刻影響。因此,需高度警惕網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。

第一,要高度警惕陷入“信息繭房”。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,每一個(gè)網(wǎng)民的生活軌跡、興趣、偏好都被網(wǎng)絡(luò)所記錄,小到你瀏覽或購買某種商品后,很快發(fā)現(xiàn)無論自己打開什么網(wǎng)頁都可以看到相似商品的推送廣告;大到你就某一話題發(fā)表評論后,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上到處都是與自己觀點(diǎn)相同的人。這個(gè)時(shí)候一定要非常清醒,不是你強(qiáng)大到了可以影響互聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)向,而是大數(shù)據(jù)讓你掉進(jìn)了“信息繭房”。這個(gè)概念由美國學(xué)者桑斯坦在2006年出版的著作中提出,用于描述公眾對信息的需求并非完整全面,而是傾向于接觸符合個(gè)人興趣、使自我感到愉悅的信息。當(dāng)人們的信息領(lǐng)域習(xí)慣性地受制于個(gè)人興趣,慢慢會導(dǎo)致信息選擇范圍日益狹窄,人們只會看到與其態(tài)度一致的內(nèi)容,聽到與其信念一致的聲音,接觸與其立場一致的人,像蠶繭一樣禁錮在“信息繭房”中。從劍橋分析丑聞可以看出,很多互聯(lián)網(wǎng)公司在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布的信息都是經(jīng)過精心篩選、基于網(wǎng)民偏好精準(zhǔn)推送的,長此以往會導(dǎo)致網(wǎng)民看到的信息可能只是他想看到的,網(wǎng)民接受這樣的推送越多,離真實(shí)世界的距離就越遠(yuǎn),對問題的感知、事件的判斷可能會失真。要改變這種狀況就要遠(yuǎn)離指向性非常明顯的推送信息,盡可能從多元渠道獲取信息資源。

第二,要清醒認(rèn)識網(wǎng)絡(luò)對極端思想、負(fù)面信息的放大效應(yīng)。瑪麗·米克爾在《2019年互聯(lián)網(wǎng)趨勢》報(bào)告中提出,網(wǎng)民們總是更喜歡負(fù)面新聞,研究者的“參與者的新聞選擇偏見”實(shí)驗(yàn)也證明,無論參與者說什么,他們都表現(xiàn)岀對負(fù)面新聞內(nèi)容的偏好,“互聯(lián)網(wǎng)上存在問題的內(nèi)容,有可能會被過濾掉的較少,有可能被放大的較多。”以美國國會議員的政治立場變遷為例,1994年以來,也就是互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的25年,美國兩黨議員的政治價(jià)值正明顯走向極化。調(diào)查以穩(wěn)健自由派、溫和中間派、穩(wěn)健保守派劃分兩黨的政治價(jià)值觀,圖1中左側(cè)圖形為民主黨,右側(cè)圖形為共和黨,中間圖形是橫跨兩黨的持溫和觀點(diǎn)的人。

從圖1中可以明顯看出,1994年兩黨持溫和中間立場的人非常多,所以兩黨有較大的共識空間。到2004年兩黨持溫和中間立場的人均開始減少,但兩黨共識空間依然充裕,美國的政治生態(tài)依然健康。到了2017年,兩黨持溫和觀點(diǎn)的人則出現(xiàn)銳減,民主黨的穩(wěn)健自由主義者和共和黨的穩(wěn)健保守主義者均大幅增加,兩黨明顯正走向極化,兩黨共識區(qū)的頂端幾近塌落,因此,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)傳播對政治觀點(diǎn)極化的影響不可小覷。

 

第三,要牢記天下沒有免費(fèi)午餐。互聯(lián)網(wǎng)公司絕不是提供各種免費(fèi)服務(wù)的慈善機(jī)構(gòu),我們在網(wǎng)上注冊的全部個(gè)人數(shù)據(jù),其實(shí)就是我們的付費(fèi),這是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代新的付費(fèi)形式。所以,如果你不知道自己的信息被誰賣了,那就該問問自己,是否下載了太多免費(fèi)應(yīng)用軟件,這些軟件都會獲取你的在線信息;以及是否在一次次點(diǎn)贊、幫助投票、幫助砍價(jià)的過程中,允許第三方使用你的公開信息。要記住,所有互聯(lián)網(wǎng)公司都是網(wǎng)民數(shù)據(jù)的收割機(jī),這已經(jīng)寫進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)公司的DNA,因?yàn)槲覀兊臄?shù)據(jù)就是他們實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式的基礎(chǔ)。

第四,要慎用大數(shù)據(jù)預(yù)測,這是一把雙刃劍。大數(shù)據(jù)預(yù)測能給人類帶來很多顯見的好處,例如通過大數(shù)據(jù)預(yù)測可以發(fā)現(xiàn)世界性流感的傳播方向,也可以預(yù)測一個(gè)人未來某時(shí)刻的地點(diǎn)位置,但是與此同時(shí),也意味著人類進(jìn)入了失去隱私的時(shí)代,就像生活在魚缸里的金魚。英國劍橋大學(xué)的研究顯示,他們通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可以預(yù)測一個(gè)人的性取向,判斷一個(gè)人的父母是否曾經(jīng)離婚。美國東北大學(xué)跟蹤研究了10萬名歐洲手機(jī)用戶,分析了1600萬條通話記錄和位置信息,他們得出的結(jié)論是,預(yù)測一個(gè)人在未來某時(shí)刻的地點(diǎn)位置,準(zhǔn)確率可以達(dá)到93.6%。為此《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的作者維克托·邁爾一舍恩伯格說,“我的擔(dān)憂不是因?yàn)椋覀冞M(jìn)入了一個(gè)被監(jiān)視的社會,而是我們進(jìn)入了一個(gè)人類行為被如此精確預(yù)測的社會,并且我們將要因此而懲罰人類,我們降低了人類自由的意志,以及人類的個(gè)人特征,而這些遠(yuǎn)比被監(jiān)視更加危險(xiǎn)。”

總之,網(wǎng)絡(luò)安全和信息化對一個(gè)國家很多領(lǐng)域都是牽一發(fā)而動(dòng)全身的。沒有網(wǎng)絡(luò)安全就沒有國家安全,就沒有經(jīng)濟(jì)社會穩(wěn)定運(yùn)行,廣大人民群眾利益也難以得到保障。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,一定要高度重視網(wǎng)絡(luò)安全,積極采取有效措施防止網(wǎng)絡(luò)滲透,進(jìn)而確保政治安全和社會穩(wěn)定。

 

(原載于《保密科學(xué)技術(shù)》雜志2020年4月刊)


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