大数据安全挑战与隐私保护
大数据时代的数据隐私与安全问题
大数据时代的数据隐私与安全问题在大数据时代，数据的产生和积累呈现爆炸式增长的趋势。
大数据的应用给我们的生活带来了很多便利，但同时也引发了一系列的数据隐私与安全问题。
本文将从数据隐私泄露、数据安全保护和应对措施等方面进行探讨。
一、数据隐私泄露问题随着互联网的普及和技术的发展，个人数据的泄露问题日益严重。
在大数据时代，个人的隐私信息被大量收集和分析，这些信息包括但不限于个人身份信息、健康状况、消费习惯等。
这些数据一旦泄露，将给个人带来巨大的损失，甚至可能导致个人信用被盗用、个人隐私被侵犯等问题。
二、数据安全保护问题数据安全是大数据时代面临的重要挑战之一。
大数据的存储和传输需要强大的技术支持，但同时也容易受到黑客攻击、病毒感染等威胁。
一旦数据被黑客攻击或者病毒感染，将导致数据的丢失、篡改甚至被用于非法活动。
因此，数据安全保护成为了大数据时代亟待解决的问题。
三、数据隐私与安全的应对措施为了解决大数据时代的数据隐私与安全问题，我们需要采取一系列的应对措施。
1. 加强法律法规的制定和执行。
政府应加强对数据隐私与安全的监管，制定相关法律法规，并加强对违法行为的打击力度。
同时，个人也应加强对自身权益的保护意识，合理使用个人信息，避免随意泄露个人隐私。
2. 提高数据安全技术水平。
企业和机构应加强数据安全技术的研发和应用，采取有效的措施保护数据的安全。
例如，加密技术、防火墙等技术的应用可以有效防止数据的泄露和被非法访问。
3. 加强数据隐私保护意识教育。
个人和企业应加强对数据隐私保护意识的教育，提高对数据隐私泄露和安全问题的认识。
只有提高大众的数据隐私保护意识，才能更好地保护个人和企业的数据安全。
4. 建立数据隐私保护机制。
政府、企业和个人应共同努力，建立起完善的数据隐私保护机制。
政府可以加强对企业的监管，确保企业合法、合规地使用个人数据；企业可以建立起严格的数据管理制度，保护用户的隐私；个人可以选择合适的隐私保护工具，保护自己的个人信息。
大数据安全与隐私保护
大数据安全与隐私保护随着信息时代的到来，大数据的应用越来越广泛，给我们的生活带来了便利和发展的机遇。
然而，大数据的安全性和隐私保护问题也逐渐引起了人们的关注。
本文将从大数据安全的挑战、隐私保护的需求以及应对措施等角度，探讨大数据安全与隐私保护的重要性以及相关解决方案。
一、大数据安全的挑战随着互联网的普及与发展，海量的数据被不断生成和存储。
大数据的安全挑战主要包括以下几个方面：1. 数据泄露风险：大数据中包含着大量的个人和机密信息，一旦泄露，将给个人和组织带来巨大的损失。
2. 数据篡改威胁：数据被篡改后，可能会导致混乱和错误的决策，进而影响个人和企业的利益。
3. 数据存储和传输的安全性：由于大数据的规模庞大，存储和传输过程中的安全性问题亟待解决。
二、隐私保护的需求伴随着大数据的应用，人们对个人隐私保护的需求也越来越强烈。
保护个人隐私的重要性主要体现在以下几个方面：1. 个人权益保护：个人的隐私权是一项基本的人权，保护个人隐私对于维护个人权益至关重要。
2. 经济利益保护：个人的敏感信息一旦被泄露，可能导致经济损失，甚至引发金融欺诈等问题。
3. 社会和法律规范：个人隐私保护也涉及到社会道德和法律法规，维护个人隐私的合法权益有助于构建和谐社会。
三、大数据安全与隐私保护的解决方案针对大数据安全和隐私保护的问题，我们可以采取以下措施来加强保护：1. 强化数据安全管理：建立健全的数据安全管理体系，包括数据分类、分级保护、权限控制、加密技术等，确保数据在存储和传输过程中的安全性。
2. 加强隐私保护技术研发：研发先进的隐私保护技术，包括数据脱敏、隐私保护算法等，采用实践可行的方法，最大限度地保护个人隐私。
3. 引入法律和政策保障：加强相关法律和政策的制定和执行，明确数据安全和隐私保护的责任和义务，维护个人和组织的合法权益。
4. 提高公众意识和教育：通过加强大数据安全和隐私保护的宣传和教育，提高公众对于个人隐私保护的意识，引导个人主动参与保护个人隐私。
大数据安全与隐私保护
大数据安全与隐私保护引言：随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
然而，随之而来的是对大数据安全和隐私保护的日益关注和需求。
本文将探讨大数据安全与隐私保护的重要性，分析当前面临的挑战，并探讨未来可能的解决方案。
一、大数据安全的重要性大数据是指海量、高速和多样化的数据集，可以被用于分析、推断和预测。
在众多的应用领域中，大数据已经成为了企业决策、科学研究和社会发展的重要支撑。
然而，由于大数据的敏感性和复杂性，其安全性问题已经成为一个不容忽视的挑战。
首先，大数据包含了大量敏感信息，如个人身份信息、财务数据和商业机密等。
这些信息一旦泄露或被滥用，将可能给个人、企业和社会带来严重的后果。
其次，由于大数据涉及多个数据源和处理节点，很容易受到网络攻击和恶意行为的威胁。
未经授权的访问、数据篡改或破坏将导致不可挽回的损失。
另外，大数据的价值在于其分析和挖掘能力，因此数据的准确性和完整性至关重要。
数据的篡改、失真或丢失将严重影响大数据分析的结果和应用价值。
综上所述，保障大数据安全已经成为推动大数据应用和发展的必要条件。
二、大数据隐私保护的挑战针对大数据隐私保护的挑战主要包括以下方面：1. 数据的匿名化：为了保护数据主体的隐私，大数据需要经过匿名化处理。
然而，传统的匿名化方法往往难以同时保证数据的可用性和安全性。
如何在满足数据使用需求的同时保护数据隐私是一个亟待解决的问题。
2. 数据的跨界共享：大数据应用往往需要多个数据源的共同参与，并且可能涉及不同机构之间的数据交换。
因此，如何在确保数据安全的前提下实现数据的跨界共享是面临的挑战之一。
3. 数据的安全存储和传输：大数据的存储和传输过程中，难免会遇到数据泄露、篡改和丢失的风险。
如何确保大数据在存储和传输过程中的安全性是一个需要重视的问题。
4. 法律和伦理问题：大数据隐私保护涉及到法律和伦理问题的考量。
如何在满足数据使用需求的同时遵守相关法律法规和伦理规范，是当前亟需研究的问题。
数据安全与隐私保护的挑战与解决方案
数据安全与隐私保护的挑战与解决方案随着互联网技术的不断进步和普及，人们的生活越来越离不开数字化的数据。
在这个数字化时代，数据的安全和隐私保护成为人们关注的焦点。
然而，数据安全和隐私保护面临着一系列的挑战，需要寻找解决方案来保护个人和企业敏感信息的安全。
一、数据安全的挑战1.1 技术进步带来的挑战随着科技的发展，新兴技术如云计算、物联网和大数据等应用变得越来越广泛，但这些新技术也给数据安全带来了新的挑战。
例如，云计算的出现给数据的储存和共享带来了很大的方便，但同时也增加了数据泄露和数据丢失的风险。
物联网的快速发展，让设备之间能够实现互联互通，但也增加了数据被黑客攻击的可能性。
1.2 数据泄露和黑客攻击数据泄露是目前最常见和普遍的数据安全隐患之一。
黑客通过攻击数据库、操作系统或网络渗透等方式，获取用户的个人信息和其他机密数据，造成用户隐私暴露和财产损失。
此外，大数据的存储和处理需要海量的数据传输和共享，而这些数据在传输和共享过程中容易被黑客窃取。
1.3 内部威胁数据安全问题不仅来自外部攻击，内部威胁也是一个需要重视的问题。
员工的不当行为、泄露公司的机密信息或数据，可能导致公司的商业利益受损。
内部人员的疏忽、失误或故意行为都可能导致数据的泄露和滥用。
二、数据隐私保护的挑战2.1 大数据时代的个人隐私在大数据时代，个人的各类信息被广泛采集、分析和利用。
例如，个人的购物习惯、社交活动等在各种平台上被记录和分析，从而形成个人的用户画像，并被用于精准广告投放或其他商业用途。
这种情况下，个人面临着信息泄露和个人隐私受到威胁的风险。
2.2 法律法规和隐私保护为了保护个人隐私，各国家和地区都出台了一系列的法律法规，如欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）和中国的《网络安全法》等。
然而，由于隐私保护的技术和制度仍然不完善，法律法规对数据的保护效果有限。
此外，各国的隐私保护标准和监管机构存在差异，跨境数据传输和合规性也成为一个难题。
大数据时代的数据安全与个人隐私保护研究报告
大数据时代的数据安全与个人隐私保护研究报告概述随着大数据时代的来临，无论是个人还是企业，都面临着数据安全和个人隐私的挑战。
本文将分析大数据时代中的数据安全问题以及个人隐私保护，探讨其背后的挑战和解决方案。
一、数据安全的挑战1. 数据泄露风险大数据时代里，数据量庞大且复杂，使得数据泄露的风险大大增加。
黑客、病毒和恶意软件等威胁随时可能出现，给个人和企业的数据安全造成威胁。
2. 数据处理和传输安全在数据采集、存储、处理和传输的过程中存在着严重的安全威胁。
数据可能被篡改、窃取或中间人攻击，导致数据不可靠或被滥用。
3. 法规和合规问题大数据时代数据安全问题涉及到法规和合规的要求。
个人和企业必须遵守相关的数据保护法律法规，但是由于技术和监管滞后，个人隐私保护的法律体系相对薄弱。
二、个人隐私保护的挑战1. 数据收集的广泛性在大数据时代，各种应用和互联网平台收集个人数据，包括个人身份信息、偏好、行为等。
个人无法完全掌控自己的数据，导致个人隐私的泄露。
2. 个人隐私的商业利用企业通过个人数据获取商业利益，包括个性化定制、精准广告等。
个人的隐私被剥夺，个人选择权受到限制，容易形成“透明人”的情况。
3. 社交媒体与个人隐私随着社交媒体应用的普及，个人隐私面临更大的挑战。
通过社交媒体平台，个人信息可能被滥用，不法分子可能利用信息实施网络诈骗等犯罪行为。
三、应对大数据时代数据安全和个人隐私挑战的解决方案1. 技术手段的优化加强数据加密、身份认证和访问控制等技术手段，提升数据的安全性。
同时，通过安全风控和行为分析等技术手段，及时发现和阻止安全威胁。
2. 法律和监管的加强加强数据保护法律体系的建设，制定更加严格的个人隐私保护法规，加强监管力度，确保个人隐私的合法、公平和正当处理。
3. 个人隐私权的强化个人应提高自我保护意识，加强对个人数据的重视和保护。
同时，个人可以通过隐私保护工具和技术，来控制自己的个人数据使用和传播范围。
大数据安全与隐私保护的挑战与解决方案
大数据安全与隐私保护的挑战与解决方案近年来，随着大数据技术的快速发展，大数据的应用范围越来越广泛。
然而，与此同时，大数据安全和隐私保护问题也日益突出。
本文将详细探讨大数据安全与隐私保护所面临的挑战，并提出一些解决方案，以期在保障数据安全的同时，尽可能保护用户的隐私。
一、挑战1. 数据窃取与泄露风险：大数据环境下，数据的收集、存储和传输过程中都面临着被黑客攻击和窃取的风险。
此外，员工的疏忽或恶意行为也可能导致大数据的泄露。
2. 数据一致性与完整性保证：大数据环境中，数据来源众多且多样化，数据一致性和完整性的保证成为一个重要挑战。
不同数据源之间存在着不同的数据格式和数据质量问题，如何在大数据处理过程中保持数据的一致性和完整性是一个迫切需要解决的问题。
3. 数据加密与隐私保护：大数据涉及的数据量庞大且种类繁多，如何对这些数据进行有效的加密和隐私保护成为一个难题。
传统的加密算法可能无法有效应对大数据场景下的需求，如何兼顾数据安全和数据分析的效率也是一个需要解决的问题。
二、解决方案1. 完善的数据安全管理策略：建立完善的数据安全管理策略是保障大数据安全和隐私的基础。
包括加强对数据权限的管理，限制用户对敏感数据的访问权限，建立安全审计系统等，以保证数据的安全性。
2. 强化数据保护意识和培训：加强对员工的数据保护意识培训，提高员工对大数据安全风险的认识和理解，减少员工疏忽和恶意操作导致的数据泄露风险。
3. 多层次的数据加密与隐私保护机制：建立多层次的数据加密与隐私保护机制，采用适合大数据场景的可搜索加密算法，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
另外，采用数据脱敏技术，去除敏感信息或加密敏感字段，以保障隐私。
4. 引入区块链技术保障数据一致性与完整性：区块链技术具有去中心化的特点，能够有效保障数据的一致性和完整性，降低数据篡改的风险。
在大数据环境中引入区块链技术，可以有效提高数据的可信度和可靠性。
5. 加强监管和法律保障：加强对大数据行业的监管，制定相关法律法规，明确大数据使用、收集和共享的规则，保护用户的合法权益，减少数据滥用和泄露的潜在风险。
大数据时代的数据隐私保护挑战与解决方案
大数据时代的数据隐私保护挑战与解决方案随着互联网和移动互联网的普及，大数据技术越来越成为各行各业的核心竞争力。
然而，大数据的发展也带来了数据隐私保护的挑战。
本文将讨论大数据时代的数据隐私保护所面临的问题，并提出一些解决方案。
一、数据隐私保护的挑战1. 数据规模庞大：大数据时代的数据量呈爆炸式增长，个人信息、交易数据、行为数据等海量数据被广泛收集和使用，使得数据隐私泄露的风险大大增加。
2. 数据多样性：大数据涉及多种数据类型和来源，包括结构化数据、非结构化数据、传感器数据等，这些数据的处理和分析可能牵涉到多个领域和主体，给数据隐私保护带来了更大的挑战。
3. 数据共享与开放：大数据时代，数据共享和开放是推动技术创新和社会进步的重要手段。
然而，数据共享也带来了数据隐私泄露的风险，个人信息可能被滥用或不当使用。
4. 新兴技术威胁：随着人工智能、机器学习等新兴技术的发展，个人隐私可能面临更高级别的威胁。
例如，通过分析用户的行为数据和个人偏好，利用人工智能算法可以推断出用户的银行密码、医疗记录等敏感信息。
二、数据隐私保护的解决方案1. 加强隐私法律法规建设：制定一系列法律法规加强对个人信息的保护，明确数据收集、使用和共享的权限和限制，规范数据处理的行为。
2. 强化数据安全保护措施：提高数据的加密、脱敏和匿名化程度，确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性。
同时，加强对数据中心及相关设备的安全管理，防止数据泄露的风险。
3. 建设数据使用和共享的机制：建立透明、可控的数据共享和使用机制，明确数据使用的目的和范围，并对数据使用方进行准入和监控，确保数据的合法使用。
4. 强化个人隐私保护意识：加强对个人隐私保护的宣传和教育，提高用户的个人信息保护意识，避免在使用互联网服务时不必要地泄露个人信息。
5. 开发隐私保护技术：研发和应用隐私保护技术和算法，通过数据加密、数据脱敏等手段，有效保护个人隐私。
同时，加强对技术应用的监管，防止技术滥用和越权行为。
大数据安全与隐私保护
大数据安全与隐私保护随着数字信息的快速增长和技术的迅猛发展，大数据已经成为推动社会进步和经济发展的重要驱动力。
然而，大数据的应用也带来了一系列安全和隐私问题。
在这个信息爆炸的时代，如何确保大数据的安全性和个人隐私的保护成为了亟待解决的难题。
一、大数据的安全挑战大数据技术的应用涵盖了各个领域，包括商业、医疗、金融等。
然而，大数据的安全性受到了多方面的挑战。
首先，大数据的存储和传输面临着网络攻击的风险。
黑客和病毒的存在威胁着数据中心的安全，并可能导致数据泄露、篡改或服务中断。
其次，大数据的处理涉及多个环节，包括数据采集、清洗、存储、分析等等。
每一个环节都可能成为安全漏洞的来源，如果任何一个环节出现问题，将直接影响数据的完整性和可靠性。
另外，数据共享和开放也带来了数据隐私泄露的风险。
在数据共享过程中，个人敏感信息的暴露可能导致隐私被滥用，给个人带来不可挽回的损失。
二、大数据隐私保护的挑战除了安全问题，大数据的隐私保护同样面临着巨大的挑战。
首先，大数据的分析和应用过程中，个人隐私往往难以完全保护。
个体的信息不仅来自于网上和线下的行为，还可能通过数据的交叉分析来获取。
这就要求我们在大数据的使用过程中，严格限制个人隐私的泄露和滥用。
其次，隐私保护涉及到法律、伦理等多个方面。
目前国内外尚无一致的隐私保护法规，同时相关伦理标准还不够完善。
如何在法律和伦理框架下，确保大数据的合规性和隐私保护成为了迫切需要解决的问题。
三、大数据安全与隐私保护的解决策略为了应对大数据安全与隐私保护的挑战，我们应该采取一系列的解决策略。
首先，加强技术手段的研发和应用，包括数据加密、访问控制、身份认证等等。
通过技术手段的加密和安全性验证，可以有效地保护数据的完整性和可靠性。
其次，建立完善的法律法规和伦理框架。
国家和组织应该出台相关法律法规，明确数据使用和共享的权限和限制，并制定具体的处罚措施，以确保大数据的安全和隐私保护。
另外，鼓励企业和机构自律，加强自身的数据安全与隐私保护机制。
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大数据安全挑战与隐私保护s：Nowadays，global data resources rise sharply in a projectile and diversified way ，which gives rise to big data.personal information security started by big data has broken out comprehensively. The threat ，aggression and impact generated by it have gone far beyond our category. Information security and privacy to divulge have broughtus severeproblems.This paper analyzes the security challenges brought by large data and critical methods confrontingprivacy protection ，as well as points out that big data not only introduces safety problems ，butit is also the effective meansto solve the problems of privacy ，which brought new opportunitiesfor the development in the fieldof information security.大数据这一现象引发了各行各业的广泛关注[1] ，而其作为一种重要的战略资源，已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门，其深度应用有助于企业的经营活动。
大数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币和黄金一样，对数据的掌控直接关系到对市场机遇的把握和巨大的经济回报。
大数据资源呈现爆发式和多样化的急剧增长，其蕴含的无限开发潜能和巨大商业价值正引领各行各业智慧经济的崛起。
大数据的发展使得监视变得更容易、成本更低廉也更有用处。
当我们更多的个人信息被采集和存储下来，大数据的弊端也就显现出来了。
大数据还会带来更多的威胁，毕竟，大数据的核心思想就是用规模剧增来改变现状。
我们将分析它是如何加深对我们隐私的威胁的，同时还将面对一个新的挑战，即运用大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为，我们的隐私和倾向受到很不良的影响。
1 大数据的来源及分析应用1.1大数据的来源网络的应用发展、科学研究的需要、存储器价格的下降和容量的巨大提升、计算机仿真等，使得我们收集到前所未见的庞大数据集[2] ，大数据的来源主要包括如下几个方面。
1）社交网络：随着社交网络不断发展，更多的数据以图作为基础模型进行表达更为自然，而且这些数据的是极其庞大的。
大型和超大型社交网络的处理是手工分析方式无法完成的，在过去的二十年中，社交网络分析领域的快速发展，很大程度得益于计算机计算能力的提升和各种数据挖掘方法的发展。
2）电子商务系统的数据：电子商务用户数量和交易数量随着物流的快速发展都相当惊人。
淘宝为了处理这些大规模的数据，自行开发了海量数据库系统ocean base 。
1.2大数据分析应用为了及时了解数据相应的变化，不断优化和改进，不仅仅要治标而且要治本，使同类的问题不再出现；持续监控和反馈，不断寻找能从最根本上解决问题的最优方案。
我们必做的就是深入的分析数据[3] ，使这些数据更好的被应用。
我们不仅需要通过数据了解现在发生了什么，更需要利用数据对将要发生什么进行预测，以便在行动上做出一些主动的准备（如图1）。
例如，通过预测商品的销售量预先采取行动，对商品进行及时的调整。
1）大量的交易历史信息由商业组织积累而成，企业的各级管理人员希望从这些数据中分析出一些模式以便从中发现商业机会，通过趋势分析，甚至预先发现一些正在涌现出来的机会。
比如，美国的一位父亲，女儿只有16 岁，却收到了孕妇用品商场的促销券。
愤怒的父亲找到商场讨公道，没想到女儿真的怀孕了。
原因是这家商场建立了一个数据模型，选了25 种典型商品的消费数据，构建了怀孕预测指数，能够在很小的误差范围内，预测到顾客的孕情，从而及早抢占市场。
2）图分析和网络分析可用于产品直销、组织和个体行为分析、潜在安全威胁分析等领域[4] 。
图分析和网络分析规模的增长，从几何角度看，图的节点和边都不断增长。
此外，公安机关发现，犯罪分子还通过对获取信息的整合，提高其含金量卖出更高的价格。
比如，A 从电信服务商获得了一个人的姓名和手机号码，B通过4S店得到了同一个人的姓名和车牌号，C在医院获得了这个人的身份证号和家庭住址，那么通过信息交易或者交换，这个人的完整信息很可能就会彻底暴露给犯罪分子。
而这一切，正是大数据所擅长的分析、整合、数据碰撞。
2大数据引发的安全挑战科学技术是一把双刃剑，在被称为“大数据”的网络时代的收集和储存能力面前，未来的每一个人，在执意的搜索面前，都无所遁形，大数据所引发的安全问题同样引人注目。
大数据时代，外部数据商挖掘个人信息是不可能被屏蔽的。
如今，用户所产生的实时数据均不同程度地被各社交网站开放，数据提供商很方便收集一些数据[5] ，涌现了一些专门从事监测数据的市场分析机构。
市场分析机构之所以能以非常高的精度锁定个人，挖掘出个人信息体系，他们是通过人们在社交网站中写入的信息、智能手机显示的位置信息等多种数据组合得出的。
据市场分析机构统计，他们可以识别出95%的用户，仅通过分析4 个用户曾经到过的位置点。
用户隐私安全问题堪忧，就如前CEO斯科特麦?克尼利( Scott McNealy )说：“你没有隐私，忘记这事吧……”。
全球最大的电子邮件营销公司艾司隆 ( Epsilon )，曾在2011 年4 月初发生了史上最严重的黑客入侵事件，引发许多主要的企业客户名单以及电子邮件地址因此外泄，这些受害企业包括了摩根大通、第一资本集团、万豪饭店、美国银行、花旗银行及电视购物网络等。
大数据对个人信息获取渠道拓宽需求引发的另一个重要问题：安全、隐私和便利性之间的冲突。
消费者受惠于海量数据：更低的价格、更符合消费者需要的商品、以及从改善健康状况到社会互动顺畅等生活质量的提高。
“棱镜门”事件爆发后，尴尬的奥巴马辩解道：“你不能在拥有100%安全情况下，同时拥有100%隐私和100%便利。
”。
总统先生说出这样的话，说明目前我们对大数据引发的安全挑战还没有效的遏阻。
3 大数据的隐私保护方法3.1 隐私保护方法之一――个人许可到让数据使用都承担责任未来的隐私保护法应当区分用途，包括不需要或者只需要适当标准化保护的用途。
对于一些危险性较大的项目，管理者必须设立规章，规定数据使用者应如何评估风险、如何规避或者减轻潜在伤害。
这将激发数据的创新性再利用[1] ，同时也确保个人免受无妄之灾。
例如，一家公司出售了一项以驾驶员坐姿为特定识别符的汽车防盗技术。
然后，它对收集到的信息进行了分析，预测驾驶员的注意力状态（如昏昏欲睡、醉酒以及生气），以此向周围其他驾驶员发出警报以防发生交通事故主。
根据目前的隐私规范，他可能需要新一轮的告知与许可，因为这样使用信息是未经驾驶员授权的。
但是如今，在数据使用者的责任承担体系下，他们就会评估预期用途的危险性。
如果发现危害性很小，他们就可以着手实施预定计划并实现提高驾驶安全性的目标。
将责任从民众转移到数据使用者很有意义，也存在充分的理由，因为数据使用者比任何人都明白他们想要如何利用数据。
他们的评估（或者由他们所雇用的专家制定的评估）避免了商业机密的泄露。
也许更为重要的是，数据使用者是数据二级应用的最大受益者，所以理所当然应该让他们对自己的行为负责。
3.2隐私保护方法之二――个人动因和预测分析大数据时代，关于公正的概念需要重新定义以维护个人动因的想法：人们选择自我行为的自由意志[7] 。
简单地说，就是个人可以并应该为他们的行为而非倾向负责。
在大数据时代之前，这是明显而基本的自由权利。
毕竟，我们的法律体系就是这样规定的：通过评判人们过去的行为使之为其行为承担责任。
然而，有了大数据，我们就能预测人的行为，有时还能十分准确。
这诱使我们依据预测的行为而非实际行为对人们进行评定。
通过保证个人动因，我们可以确保政府对我们行为的评判是基于真实行为而非单纯依靠大数据分析。
从而，政府只能依法对我们过去的真实行为进行追究，而不可以追究大数据预测到的我们的未来行为；或者，在政府评判我们过去的行为时，也应该防止单纯依赖大数据的分析。
例如，在对两家涉嫌操纵价格的公司进行调查时，我们完全可以借助大数据分析先作出大概判定，然后监管机构再以传统手段立案和进行调查。
不过，当然不能只因为大数据分析预测它们可能犯罪，就判定其有罪。
大数据管理的基本支撑是保证我们依然是通过考虑他人的个人责任对其进行评判，而不是借助“客观”数据处理去决定他们是否违法。
只有这样，我们才是把其当作人来对待――当作有行为选择自由和通过自主行为被评判的人。
这是从大数据推论到今天的无罪推定原则。
3.3隐私保护方法之三一一击碎黑盒子，大数据算法师倔起日前，计算机系统做出决策的方式是基于程序明确设定所需遵循的规则。
这样，如果它们的决策出错（这是不可避免的），我们就可以回过头来找出计算机做出错误决策的原因。
“为什么外部感应器遭遇空气湿度激增的情况时，智能飞行系统使飞机以5 度的角度上升？”等。
现在的计算机编码能被解码、检查，并且可以解读其决策依据――无论多么复杂，至少对于懂得如何解码的人不存在问题。
然而。
有了大数据分析，这种追踪会变得愈发困难。
对人们而言，进行预测分析的计算机系统往往过于复杂，根本无法理解。
但当计算机按程序设置明确执行一系列指令时，情况就不一样了。
例如1954 年早期，在IBM 将俄文译成英文的翻译程序中，人们就能轻松理解一个单词译成另一个单词的原因。
但是，对于谷歌利用几十亿页的翻译数据开发出的翻译系统，当其将英文单词“ light ”译成“光”而不是“重量轻”时，就不可能清楚地解释如此选择的原因，毕竟这个预测分析是基于海量数据和庞大的统计计算之上的。
在这些背景下，我们能看到大数据预测、运算法则和数据库有变为黑盒子不透明、不可解释、不可追踪，因而我们对其信心全无。
为了防止这些情况的出现，大数据将需要被监测并保持透明度，当然还有使这两项得以实现的新型专业技术和机构。
它们将为许多领域提供支持，在这些领域里社会需要检测预测结果并能够为被其错误引导的我们提供弥补方法。
大数据将要求一个新的人群来扮演这种角色，也许他们会被称作“算法师”。