當(dāng)你打開郵箱，看到滿滿的“垃圾郵件”，有沒有想馬上關(guān)閉頁面的沖動(dòng)？這不，12月14日有媒體報(bào)道：Elasticsearch服務(wù)器上的數(shù)據(jù)又泄露了！在泄露的27億個(gè)電子郵件地址中，大多數(shù)郵件域名來自中國，比如騰訊、新浪、網(wǎng)易。這只是我們數(shù)據(jù)泄露的一小部分。外賣、網(wǎng)上購物、瀏覽網(wǎng)頁、辦理銀行卡，享受科技帶來便捷的同時(shí)，也讓我們變成一個(gè)“透明人”，微信、手機(jī)、住址、興趣愛好，甚至身份證號、銀行卡號都處于“裸奔”狀態(tài)。
是誰盜走了我們的數(shù)據(jù)？
在我們以為數(shù)據(jù)是被黑客盜走販賣的時(shí)候，一個(gè)黑客對媒體喊冤：80％的數(shù)據(jù)泄露是企業(yè)內(nèi)鬼所為，黑客和其他方式僅占20％。2018年11月，花總曝光國內(nèi)五星級酒店的衛(wèi)生亂象，很快花總的身份信息被共享到酒店行業(yè)。有看房經(jīng)驗(yàn)的人都知道，當(dāng)你去一個(gè)樓盤填上姓名和手機(jī)號，接下來幾乎所有的中介都會(huì)給你打電話。內(nèi)鬼、黑客、爬蟲以及手握數(shù)據(jù)的公司與個(gè)人之間的數(shù)據(jù)互換，是構(gòu)成地下數(shù)據(jù)交易的主要來源，這些數(shù)據(jù)再經(jīng)過清洗、分類，可以從不同的渠道銷售出去。數(shù)據(jù)用途主要是精準(zhǔn)營銷，也包括身份認(rèn)證和詐騙。
為了防止隱私泄露，相關(guān)企業(yè)已經(jīng)采取了行動(dòng)，比如餓了么等平臺的臨時(shí)手機(jī)號，平安銀行等借用區(qū)塊鏈技術(shù)提高內(nèi)鬼的作案成本。
小心刷臉變“丟臉”
關(guān)于刷臉支付，百度百科給出的解釋是：基于人工智能、機(jī)器視覺、3D傳感、大數(shù)據(jù)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)的新型支付方式，具備更便捷、更安全、體驗(yàn)好等優(yōu)勢。拋開因整形（或化妝）帶來的識別困難，好似是目前最完美的支付方案。
《財(cái)富》雜志報(bào)道，美國人工智能公司Kneron使用高質(zhì)量的3D面具在世界各地成功騙過了人臉識別系統(tǒng)。在亞洲，Kneron團(tuán)隊(duì)在人臉識別技術(shù)廣泛應(yīng)用的商店內(nèi)使用特質(zhì)的3D面具，騙過了支付寶與微信支付系統(tǒng)來進(jìn)行購買。其實(shí)早在8月初，我國就有人使用3D制作的蠟像人頭騙過支付寶的人臉識別系統(tǒng)，成功買到了一張火車票。雖然支付寶和微信均表示，如果出現(xiàn)刷臉支付導(dǎo)致盜刷可申請全額賠付。還是有很多網(wǎng)友因此關(guān)閉了刷臉支付功能。
有需求就有買賣，國內(nèi)已經(jīng)有倒賣人臉識別數(shù)據(jù)的生意，一張人臉照片能賣幾元（出門戴口罩？）。在這種利益的誘惑下，越來越多的黑客也加入其中，就連一些小廠商或物業(yè)公司也通過人臉識別閘機(jī)、門禁等各種手段獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行著地下骯臟交易，在法律的邊緣試探。比較遺憾的是，針對“丟臉事件”各大機(jī)構(gòu)并沒有有效的應(yīng)對措施。
保護(hù)數(shù)據(jù)安全，政府在行動(dòng)
隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，我們每天都生產(chǎn)海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的集合即為大數(shù)據(jù)。如今大數(shù)據(jù)已發(fā)展為新型產(chǎn)業(yè)，需要在政府的監(jiān)管下健康有序的發(fā)展，而數(shù)據(jù)的頻頻泄露成為大數(shù)據(jù)發(fā)展的“攔路虎”。為此，政府重拳出擊，2017年6月1日實(shí)施的《刑法》規(guī)定：涉及個(gè)人信息犯罪的罪名主要是侵犯公民個(gè)人信息罪。
2019年11月公安機(jī)關(guān)網(wǎng)安部門的“App違法采集個(gè)人信息集中整治”行動(dòng)中，共下架整改100款違法違規(guī)App。在這些App中，有不少熟悉的平臺，比如“光大銀行”“微店”“樊登讀書”“考拉海購”等。被下架的理由主要包括“無隱私協(xié)議”、“收集使用個(gè)人信息范圍描述不清”、“超范圍采集個(gè)人信息”和“非必要采集個(gè)人信息”等。
各大平臺為了收集大數(shù)據(jù)劍走偏鋒，可見大數(shù)據(jù)的重要性。大數(shù)據(jù)對金融行業(yè)的影響更是可見一斑。通過大數(shù)據(jù)分析，金融行業(yè)可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)資源優(yōu)化分配，使企業(yè)制定的戰(zhàn)略更加理性化。
