Facemash:于哈佛大學(xué)創(chuàng)立,一個美女顏值評判網(wǎng),引發(fā)爭議。扎克伯格道歉。
校內(nèi)網(wǎng):從北大、清華和人大開始,學(xué)生實名注冊,添加同學(xué),展示生活。
Facebook:推出信息流和個人動態(tài)功能,用戶搜索信息曝光在個人頁面。扎克伯格道歉。
QQ空間:信息流成為主頁重點(diǎn),同年活躍用戶數(shù)破億。
Facebook:發(fā)布個性化廣告工具Beacon,用戶行蹤被Beacon公布。扎克伯格道歉。
微信:用微信賬號登錄大眾點(diǎn)評、美團(tuán),能看到微信好友最近的操作記錄。
Facebook:用戶信息被分享給廣告商。扎克伯格道歉。
微博、百度等:在微博搜索的東西出現(xiàn)在淘寶的推薦里,在京東搜索的商品出現(xiàn)在百度的廣告里。
Facebook:“劍橋分析”事件,用算法影響大選。扎克伯格道歉。
李彥宏:中國人更加開放,或者說對于隱私問題沒有那么敏感,如果說他們愿意用隱私來交換便捷性或者效率,很多情況下他們是愿意這么做的。
Big Data ·大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)興起,數(shù)據(jù)庫進(jìn)入更多領(lǐng)域,開發(fā)出更多功能,部署在更加危險的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中。很多場景中,攻擊者采用多種手段攻擊數(shù)據(jù)庫。第三方惡意組件成為數(shù)據(jù)庫安全的最大威脅,人為因素一般作為前哨。
按照對數(shù)據(jù)庫的機(jī)密性、完整性和可用性的影響程度,數(shù)據(jù)庫漏洞可分成高危漏洞、中危漏洞和低危漏洞3大類。2017年被確認(rèn)的漏洞總數(shù)為135個,高危漏洞集中分布在Oracle(甲骨文,一常用數(shù)據(jù)庫)和MySQL(一小型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng))中。
2018年1月,工信部強(qiáng)調(diào)APP應(yīng)依法提供注銷服務(wù)。根據(jù)南方都市報對社交、出行、購物、娛樂等領(lǐng)域20款常用APP的測評結(jié)果,容易注銷的僅有微信一款,快手、抖音等4款注銷暫不可能。
普遍存在的問題主要有注冊輕快注銷折騰,部分APP注冊只需手機(jī)號、注銷卻要身份證再次獲取新信息,以及注銷成功≠數(shù)據(jù)刪除。
對亞太地區(qū)來說,2017年涌現(xiàn)出隱私與個人信思保護(hù)監(jiān)管熱潮。菲律賓已實施《隱私與數(shù)據(jù)保護(hù)監(jiān)管規(guī)章制度》,澳大利亞通過《強(qiáng)制性數(shù)據(jù)泄露通知法案》,日本“境內(nèi)外數(shù)據(jù)跨境傳輸所”制定的規(guī)定于2017年5月生效,中國《網(wǎng)絡(luò)安全法》于2017年6月1日生效。
聽TA說
@007(中國人民公安大學(xué)經(jīng)濟(jì)犯罪偵查專業(yè),反詐騙警察)
我畢業(yè)后就在縣公安局工作,從警十幾年,破過許多案子,最讓我頭疼的是電信詐騙案。
2014年的一起“桃色詐騙案”讓我格外頭疼。
春節(jié)前后,一位老漢接到一個自稱“香港少婦”的電話,電話那頭是甜美的女聲,她稱自己的丈夫不能生育,想讓老漢“幫幫忙”,“事成之后可以給一百萬”。在“少婦”和“律師”的一連串忽悠下,老漢分12次給對方匯去13.6萬元。隨后, “少婦”的手機(jī)便再也打不通了。
驚覺上當(dāng)?shù)睦蠞h失魂落魄地跑到派出所,在我面前號啕大哭。當(dāng)時我心里想的不是案子,而是如何安撫受害者,怕他想不開。
這個案子查起來很難,查到轉(zhuǎn)賬地后,我得去當(dāng)?shù)乩^續(xù)查。兜兜轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)半年,我去了5次江西、3次上海、2次廈門,繞了中國半圈。最后我終于鎖定了身在江西的最后取款人。2014年7月,我埋伏在一所交通銀行,當(dāng)取款人出現(xiàn)后,撲上去將其制服。
但這個案子還不算破,我們審訊中發(fā)現(xiàn)抓到的是幫忙取款的人,于是又一輪偵查,經(jīng)過上千張照片的辨認(rèn)后,終于查出幕后交易人。
2016年4月,在縣打擊電信詐騙的專項行動中,幕后交易人才歸案。
電信詐騙門檻低,犯罪分子早就總結(jié)出了套路:對話中受害人會有哪幾種反應(yīng),每一種反應(yīng)怎么應(yīng)對;受害人可能提出的問題及回復(fù);什么階段應(yīng)當(dāng)采取什么手段、說什么話;什么階段使用什么背景音等。拿著“教材”,很快就能“上崗”。
警察的職業(yè)榮譽(yù)感來自打擊犯罪??墒俏掖驌袅诉@么多,發(fā)案率卻越來越高,這讓我感到很沮喪。好在近兩年我們國家對電信詐騙的打擊力度不斷提升,人們的警惕性也有所提高,對此我感到欣慰,同時也覺得責(zé)任更重了。
@貍貓(華中科技大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與接術(shù)專業(yè),自然語言處理工程師)
電信詐騙性質(zhì)惡劣,防不勝防。我所在的公司致力于發(fā)展人工智能技術(shù),為行業(yè)提供智能技術(shù)的整體解決方案,其中包括通過技術(shù)防止電信詐騙。
我們有互聯(lián)網(wǎng)音頻、視頻檢測系統(tǒng),將其應(yīng)用在電信運(yùn)營商錄音采集設(shè)備上,能對電信詐騙錄音敏感信息進(jìn)行檢測分析。
由于設(shè)備供應(yīng)商不同,通話錄音的音頻格式、音質(zhì)不統(tǒng)一;電話錄音還存在噪聲干擾、方言口音等問題。檢測這類數(shù)據(jù),需要把通話錄音上傳到關(guān)鍵詞檢索服務(wù)器,該服務(wù)器的API(應(yīng)用程序編程接口)網(wǎng)關(guān)對請求進(jìn)行分類處理后,會將其移交給后續(xù)的業(yè)務(wù)網(wǎng)關(guān)分發(fā)處理。然后是音頻預(yù)處理,音頻格式轉(zhuǎn)碼、語音降噪等。
用音頻比對檢測已知錄音片段,如果有匹配這些錄音片段的,說明存在詐騙信息。如果音頻比對沒有發(fā)現(xiàn)詐騙信息,則調(diào)用關(guān)鍵詞檢索服務(wù)。
目前這項技術(shù)能識別11種電話詐騙類型,已經(jīng)應(yīng)用到全國13個省、直轄市、自治區(qū)的公安部門和電信運(yùn)營商。
@南極熊(清華大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè),三維人臉建模研發(fā)工程師)
2017年的3·15晚會提到人臉識別領(lǐng)域的安全風(fēng)險,如何提高人臉識別的安全性是我所在團(tuán)隊的研究課題。
人臉識別常見攻擊手段包括紙片翻拍(打印他人照片)、屏幕翻拍(一些3D建模技術(shù)可驅(qū)動單張照片或視頻做出搖頭、張嘴、眨眼等動作)和戴面具。
網(wǎng)絡(luò)隱私侵犯不斷升級,防范也愈發(fā)復(fù)雜。除了搖頭、眨眼等簡單活體模式,我們還嘗試了更加復(fù)雜的多數(shù)字隨機(jī)唇語、語音圖像同步檢測、人臉紋理分析、面具檢測、視頻防翻拍等多維
防護(hù)手段。
我們將這些手段交叉融合,以實現(xiàn)移動端+后臺的防護(hù)體系。最常使用的是“唇語+人臉場景分析”,唇語的變化方式更細(xì)微,隨機(jī)性更強(qiáng),能抵擋視頻照片和視頻重放攻擊。
語音識別結(jié)合圖像唇語驗證,檢驗聲音源和圖像源的同步性也能讓安全性升級。
人臉識別市場前景廣闊,只有持續(xù)提升安全技術(shù)水平才能真正讓技術(shù)為我們所用。