技術(shù)宅

大數(shù)據(jù)時(shí)代 你的隱私是這樣泄露的

大家知道現(xiàn)在很多網(wǎng)站會(huì)收集用戶(hù)數(shù)據(jù)，比如會(huì)通過(guò)用戶(hù)的搜索關(guān)鍵字、購(gòu)物習(xí)慣、經(jīng)常訪問(wèn)網(wǎng)站等來(lái)收集數(shù)據(jù)，然后結(jié)合這些大數(shù)據(jù)為用戶(hù)提供更為個(gè)性化的服務(wù)。比如淘寶，它會(huì)根據(jù)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)和訪問(wèn)店鋪的記錄，這樣用戶(hù)再次登錄淘寶的時(shí)候，它就會(huì)為用戶(hù)提供精準(zhǔn)推薦購(gòu)買(mǎi)服務(wù)（圖1）。

當(dāng)然不僅僅是淘寶，類(lèi)似百度、網(wǎng)易郵箱、優(yōu)酷等這些大型服務(wù)商也在進(jìn)行類(lèi)似數(shù)據(jù)的收集，不過(guò)這些網(wǎng)站收集的數(shù)據(jù)可能會(huì)泄露我們的隱私。如很多研究報(bào)告，經(jīng)常會(huì)將一些搜索數(shù)據(jù)作為分析數(shù)據(jù)，在引用數(shù)據(jù)的時(shí)候會(huì)將某用戶(hù)的搜索關(guān)鍵字如搜索地點(diǎn)、名稱(chēng)等羅列出來(lái)。這樣雖然在研究文章里不會(huì)列出搜索用戶(hù)的實(shí)際名字，但是“有心人”結(jié)合這些公開(kāi)的內(nèi)容就可能找到實(shí)際的搜索用戶(hù)，帶來(lái)隱私泄露的問(wèn)題。

非請(qǐng)勿看 服務(wù)商怎么保護(hù)我們的隱私

如上所述，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，我們?cè)谄匠Ｏ硎芨鞣N網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的同時(shí)會(huì)無(wú)意泄露自己的隱私，那么作為常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商是怎么保護(hù)我們的隱私？

首先需要了解什么叫隱私。因?yàn)楝F(xiàn)在很多網(wǎng)站都會(huì)主動(dòng)收集用戶(hù)信息，比如網(wǎng)易在隱私保護(hù)申明中就明確告訴用戶(hù)，網(wǎng)站會(huì)收集身份證、姓名、用戶(hù)來(lái)源途徑、訪問(wèn)順序等信息（圖2）。

在這些信息中，一些公共屬性的如上述用戶(hù)來(lái)源途徑、訪問(wèn)順序等并不屬于個(gè)人隱私，但是其中身份證、用戶(hù)姓名等私人屬性的信息則屬于個(gè)人隱私。因此網(wǎng)站在需要將收集的信息向大眾公布或者查詢(xún)的時(shí)候，就需要對(duì)個(gè)人隱私信息進(jìn)行保護(hù)。目前主流的保護(hù)手段有k-anonymity（k-匿名化）、l-diversity（l-多樣化）、t-closeness和Differential Privacy（差分隱私）等。

這里我們以蘋(píng)果“Differential Privacy”（差分隱私技術(shù)）為例。大家知道全球蘋(píng)果用戶(hù)眾多，蘋(píng)果公司也通過(guò)不斷收集用戶(hù)使用習(xí)慣、輸入法、位置等信息來(lái)了解用戶(hù)的需求，并通過(guò)用戶(hù)反饋來(lái)改進(jìn)自己的產(chǎn)品。那么蘋(píng)果如何保證在大規(guī)模收集用戶(hù)信息的前提下又不會(huì)泄露用戶(hù)隱私？其中的差分隱私保護(hù)就起到很好的保護(hù)作用。

差分隱私保護(hù)用算法加擾個(gè)人用戶(hù)數(shù)據(jù)，比如在數(shù)據(jù)中引入噪聲，通過(guò)對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行干擾，使得研究者無(wú)法通過(guò)收集到或者公開(kāi)的信息回溯到具體的個(gè)體。但是研究者可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批量分析，得出大規(guī)模的趨勢(shì)規(guī)律。這樣通過(guò)差分隱私保護(hù)技術(shù)，既可以很好地保護(hù)用戶(hù)身份信息，同時(shí)可以提取機(jī)器學(xué)習(xí)所需的通用信息（圖3）。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，在iPhone上使用QuickType輸入法的用戶(hù)都會(huì)發(fā)現(xiàn)，在我們輸入一些之前從未用過(guò)的網(wǎng)絡(luò)熱詞時(shí)，如鍵入“l(fā)anshouxiangg”，輸入法會(huì)自動(dòng)預(yù)測(cè)用戶(hù)需要輸入的可能是“藍(lán)瘦香菇”，并將其排在首選位置以方便用戶(hù)輸入，無(wú)論你之前是否輸入過(guò)該詞（圖4）。

這個(gè)功能其實(shí)就是差分隱私技術(shù)在輸入法上的一個(gè)典型應(yīng)用，當(dāng)我們?cè)趇Phone上進(jìn)行輸入的時(shí)候，蘋(píng)果服務(wù)器都會(huì)對(duì)用戶(hù)的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取，但是抓取的并不是某個(gè)用戶(hù)詳盡的輸入信息。比如iOS系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到北京的張三在iPhone 7短信中輸入“藍(lán)瘦香菇”一詞，iOS并不會(huì)將北京、張三、iPhone 7這些信息傳輸?shù)椒?wù)器，而僅僅是將用戶(hù)輸入頻率較高的信息詞反饋到服務(wù)器，同時(shí)在傳輸信息時(shí)使用哈希加密，并在傳輸?shù)男畔⒅刑砑痈蓴_噪音。這樣服務(wù)器可以根據(jù)大多數(shù)用戶(hù)的輸入習(xí)慣知道“藍(lán)瘦香菇”為當(dāng)前熱詞，并將其推送到iPhone用戶(hù)輸入法屏幕上，但是服務(wù)器并不知道具體是哪個(gè)用戶(hù)輸入這些熱詞，可能是北京的張三，也可能是湖北的李四，甚至是你隔壁老王輸入的。蘋(píng)果需要的是某個(gè)用戶(hù)群體信息，而不是單個(gè)用戶(hù)具體信息（圖5）。

隱私保護(hù) 不僅僅靠網(wǎng)站

現(xiàn)在隱私的泄露已經(jīng)越來(lái)越嚴(yán)重，每個(gè)人都希望在享受各種服務(wù)的同時(shí)不會(huì)泄露自己的隱私。從上面的介紹可以看到，為了保護(hù)用戶(hù)的隱私，各大網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商也提供了很多的技術(shù)保護(hù)手段。不過(guò)隱私保護(hù)也不是僅靠網(wǎng)站，要做好隱私保護(hù)還需要加強(qiáng)自己的意識(shí)。

比如在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)中，即使用戶(hù)沒(méi)有主動(dòng)泄露過(guò)自己的隱私，但是可能通過(guò)無(wú)意泄露的照片（比如照片顯示自己小區(qū)的標(biāo)志建筑、位置）、微博用戶(hù)、朋友圈等信息泄露自己的隱私，比如網(wǎng)上就流傳網(wǎng)友通過(guò)兩張照片找到某明星的實(shí)際住址的新聞（圖6）。因此，在網(wǎng)站提供各種保護(hù)技巧的前提下，我們自己也需要主動(dòng)加強(qiáng)隱私保護(hù)意識(shí)，只有這樣才能更好地保護(hù)自己的隱私不被泄露！