大数据时代下，你是如何进行隐私保护的？面对信息网络安全保护，你有哪些好建议？
个人角度，首要因素是从心理和行为上重视数据的重要性，具体细节包括但不限于： 同时建议从国家层面仿照欧盟隐私保护法（GDPR）出台相应法律，保护用户从企业手里夺得隐私数据链路的控制权。 其实（数据）隐私这个概念，在信息学里和在大众眼中并不相同： 这是个人可以参考的隐私保护思路。 虽然隐私（privacy）这个概念是Warrian在1890年左右的《隐私权》里提出并广为流传，但是大多数人往往只是明白它的法律和社会学含义，即「隐私」=「用户认为自身敏感、且不愿意公开的信息」。在信息技术方面，我们讨论的隐私往往聚焦在数据上。数据需要在特定的情景或者事件下，才会被收集/产生。 换句话说，广义上的数据隐私往往需要符合事件四要素： 数据 = 人物（Who）+/or 时间（When）+/or  地点（Where）+/or 事件（What）。 也正是因为这四要素，学术界就出现了一种折衷思想：如果我们采取某种手段保护其中一部分，那么在大多场景下也就等价于保护数据隐私。 比如：  实际上，现实世界里很多人就是这么做的。 一些明星在出门时往往喜欢带口罩甚至全副武装，这就是在保护身份隐私，从而保护数据隐私。明星的全副武装，其实算是从个人角度、在真实世界里能做到的极限了，对于隐私非常看重的同学推荐学习（：。 但即使如此，大家可能不知道的是，如果只局限于去除某些要素（比如身份信息），数据（事件）关联性分析依然很容易反推出原始信息。 有两个非常典型的案例： 当然，如果我们把上述四个要素全都进行保护，即出门蒙面，互联网上完全不实名，或者在访问互联网的时候采用Tor等匿名服务，删掉/禁用一切缓存/推送服务，只用纸币，那么确实可以花费巨大代价像中本聪一样从互联网隐身，即完美的匿名。 但是这种方式带来的时间和经济成本都非常可观，我也相信大多数人用不到。对于大多数人来讲，对隐私的忧虑其实并不是隐私技术本身是不是够强，而是一种对未知情况下信息失控风险的担心。  正如我们之前所说，隐私其实不可能被完美保护，它往往只能被限制在一个小范围内，这种角度来说，我们也能认为隐私最大的问题还是信息泄露。如为了推断一个用户的身份或者行为信息，没有授权的第三方可能会从不同的社会数据中整合其他数据，并进行推断。 从这个角度来讲，现代社会很多人担心自己的隐私问题，本质上是在担心自身信息的传播链路失控[4]。 但是现在毫无疑问已经失控了。 每当用户使用网络的时候，网络服务商往往会在用户不能预见的多种途径、多种维度上收集信息，用户甚至对此完全无知。当然某种程度上，这种收集是有好处的，因为会便利用户的日常数据使用。目前大家都面临的问题其实相通： 因此，正确的做法是，我们应该得到合理的处理自身信息的权利，比如在特定商家自查数据的权利，有权要求自身数据的公开范围 (细节到某些服务），有权要求放弃个性化推送等服务。 在集体诉讼缺失，导致个人司法弱势的当下，这也是未来立法应该做到的事。
大数据实际上是“个人隐私”和“自由选择”的天敌。比如人脸识别，是人工智能最具争议的应用之一。美国人脸识别创业公司Clearview AI曾称其所有客户名单被盗，黑客窃取的数据包括其整个客户列表、客户进行的搜索次数以及每个客户开设的账户数量等信息。 你看，光是人脸识别技术就引发了人们对数据安全和人权问题的很大担忧。 前两年谈到大数据时代的来临，马云认为数据是未来的生产原料，李彦宏则认为真正推动数据发展的是算法。其实，这两位大佬所谓的“数据与算法之争”，不过是一次媒体传播的营销策略。 毕竟，数据和算法，都是大数据能真正落地的条件，“隐私问题”才是真正需要大佬们想办法共同去解决的难题——因为，当海量数据和算法、算力都大幅增长的时候，个人隐私问题就会从传统的"私域"向"公域"溢出，成为一种横跨"公私两域"的权利。 提到个人如何对隐私进行保护，有答主已经提供了一些可操作性的方法，比如不要随意在网上实名。事实上，真正要保护好我们自己的隐私，先得从“大数据是怎么‘侵犯’隐私”这个问题追溯，可能才能找到真正的应对策略。 2. 没有目的的监控。借助互联网和人工智能，对你的监控，是随时随地进行地，也不需要人的参与。当然，也不是针对你一个人的监控，而是针对几乎你身边的认识的或不认识的，所有人的监控。 你说抓捕逃犯？那是大数据“事后”的追踪和分析、识别罢了，是“后来”才出现的目的。 没有目的性的监控......嗯，就想问你是不是会有点怕怕？ 3. 监控后对数据“高价值”的分析。因为AI的发展，机器可以对海量的大数据进行非常多维度的、精准的分析。AI能快速地赋予大数据的结构、快速发现数据的规律和关联性，从而使海量的大数据有很高的价值。 举个例子来说，最近我就用词云分析过罗志祥发布的所有微博文本，发现了很多有趣的现象。比如，“妈妈对于罗志祥的重要性”，以及“40岁的男孩子心理”等等。 可以看到，大数据时代，从某种程度上看，每一个人都是“赤祼祼”的——因为，现在的大数据从广度、深度、范围、性质，都和过去传统的数据有很大的不同了。 原来，每一天，我们都处于“数据之眼”的“监控”之下呀。 说实话，我们并不能做什么。除了说给手机或者邮箱加两层密码验证这种事情之外，或者你也可以在家里用纸质的笔记本记下你的密码，而且在设定密码时，不要太过讲究（越随机越好）。但更多地，还是需要技术的进步和法规的建立和完善吧。 毕竟在过去的十年里，随着人工智能技术的加速发展，我们已经在隐私和一个更加互联的世界之间做出了取舍。 比如医疗数据泄露事件。据说这是所有行业中付出代价最高的一种数据隐私泄露。 根据IBM的“2019年数据泄露成本”研究显示，医疗保健行业号称平均数据泄露的成本最高，今年达到645万美元。每条记录429美元，一个受损的医疗记录的成本几乎是第二昂贵行业的两倍。 因此，隐私成为了2020年最值得关注的主题之一。除了HIPAA（健康保险携带和责任法案）等行业法规外，包括欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）、美国加州的《消费者隐私法案》以及纽约SHIELD（阻止黑客入侵并改善电子数据安全法案）在内的国家数据隐私标准，将进一步推动医疗保健服务提供商将隐私作为高质量患者护理的关键组成部分。 2. 使用新的技术规避大数据自由共享 “联合学习”是一种在不交换数据样本的分散设备或服务器（即节点）上训练AI算法而无需交换那些样本的技术，使多方可以构建通用的机器学习模型而无需自由地共享数据。这与经典的分散方法相反，后者假定本地数据样本分布广泛。 新技术可能解决了AI和机器学习中固有的一些隐私问题，但它们还处于起步阶段，并非没有缺点。 比如，联合学习在不分散数据边缘设备的情况下跨分散的边缘设备训练算法，但是它很难检查并且受能力，计算和互联网波动的影响。差异性隐私会暴露有关数据集的信息，而保留有关个人的信息，但由于注入的噪声而导致准确性下降。至于同态加密（一种允许对加密数据进行计算的加密形式），它有点慢且对计算的要求很高。 AI正通过缓慢的自动化，进入我们生活中最复杂的领域，面对信息网络安全，从宏观的层面来说，通过技术、道德和法律的层面，来建立起一套隐私保护体系，算得上是我们最期待的一件事了吧。 