贵阳市公安局举行中国人民警察节升旗仪式******

　　多彩贵州网讯(本网记者 徐昆) 1月10日上午 ，全国第三个人民警察节 。贵阳市公安局隆重举行升警旗 、警衔晋升授衔和公安机关人民警察誓词宣誓仪式 。

贵阳市公安局隆重举行升警旗仪式

旗手升中国人民警察警旗

　　上午9时，随着“升中国人民警察警旗”“奏唱《中国人民警察警歌》”口令的下达 ，现场全体民警神情庄重，面向红蓝相间 、徐徐升起的警旗行举手礼 。

全体干警面对警旗庄严宣誓

　　“我 是中国人民警察 ，我宣誓 ：坚决拥护中国共产党 的绝对领导，矢志献身崇高的人民公安事业，对党忠诚 、服务人民 、执法公正 、纪律严明 ，为捍卫政治安全、维护社会安定、保障人民安宁而英勇奋斗！”仪式现场，全体民警高举右手、紧握拳头庄严宣誓 ，句句慷慨激昂 ，掷地有声 。

　　同时，现场还为晋升二级、三级警监警衔民警颁发公安部授衔命令证书。

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少 ，或主动或被动地泄露某些碎片信息 。这些信息被大数据挖掘 ，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题 。面对汹涌而来 的5G时代，大众对自己 的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私 ，大数据 是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢 ？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣” 的皇帝。在大数据面前 ，你说过什么话，它知道；你做过什么事 ，它知道 ；你有什么爱好，它知道；你生过什么病 ，它知道；你家住哪里，它知道；你 的亲朋好友都有谁 ，它也知道……总之 ，你自己知道的 ，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说 ，它迟早会知道 ！

　　甚至 ，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道 。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀 ，跨门槛时喜欢先迈左脚还 是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀 ，你的性格特点都有什么呀 ，哪位朋友与你 的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情 ，大数据还是有可能知道 。例如，根据你“饮食多 、运动少”等信息 ，它就能够推测出，你可能会“三高” 。当你与许多人都在独立地购买感冒药时 ，大数据就知道 ：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果 、股票的波动、物价趋势 、用户行为 、交通情况等 。

　　当然 ，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于 ，你 的家庭 ，你的单位，你的民族 ，甚至你的国家等 。至于这些你知道的、不知道 的或今后才知道的隐私信息 ，将会把你塑造成什么，是英雄还 是狗熊 ？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么 是大数据？形象地说 ，所谓大数据 ，就是由许多千奇百怪 的数据，杂乱无章地堆积在一起 。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频 、手机定位系统留下 的路线图、驾车的导航信号等被动信息 ，也都 是大数据 的组成部分 。还有，各种传感器设备自动采集 的有关温度、湿度、速度等万物信息 ，仍然 是大数据的组成部分 。总之，每个人、每种通信和控制类设备 ，无论它 是软件还是硬件，其实都 是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘” 的技术，采用诸如神经网络 、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例 、统计分析 、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程 ，可以分为数据收集、数据集成 、数据规约、数据清理 、数据变换、挖掘分析、模式评估 、知识表示等八大步骤 。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业 ，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集 ，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成” ；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理 ，可算作“数据清理” ；将破沙发拆成木 、铁、布等原料，可算作“数据变换” ；认真分析如何将这些原料卖个好价钱 ，可算作“数据分析”；不断总结经验 ，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别 的话，那就在于垃圾是有实体 的，再利用 的次数有限；而大数据 是虚拟的，可以反复处理，反复利用 。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体 的消费习惯卖给百货商店等 。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃” ，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说 ，大数据是很值钱 的“垃圾” 。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘 ，虽然能从正面创造价值 ，但 是也有其负面影响 ，即存在泄露隐私 的风险 。隐私 是如何被泄露的呢 ？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧 ！

　　一大群网友，出于某种目 的 ，利用自己的一切资源渠道 ，尽可能多地收集当事人或物 的所有信息 ；然后，将这些信息按照自己 的目 的提炼成新信息 ，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集 、加工 、整理等工作，于是 ，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物 的画像就跃然纸上了 。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实 ，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索” 的网友足够多 ，时间足够长 ，大家 的毅力足够强 ，那么任何人都可能无处遁形 。

　　其实，所谓 的大数据挖掘 ，在某种意义上说 ，就是由机器自动完成 的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索 的目 的 ，不再限于抹黑或颂扬某人 ，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确 ，那么 ，大数据挖掘就会有用武之地 。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集 的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联 的技巧 ，被相应 的智能算法替代 ；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器 的迭代次数更多 ，速度更快 ，每次迭代其实就 是机器 的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像” ，被暂时的挖掘结果所替代 。之所以说是暂时 ，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头 ，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高 ，用户只需根据自己的标准 ，随时选择满意的结果就行了。

　　当然 ，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别 。例如，机器不会累，它们收集 的数据会更多 、更快，数据 的渠道来源会更广泛。总之 ，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器 的“大数据挖掘” 。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认 ，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力” ，已经远远超过了大数据隐私保护 的能力；换句话说 ，在大数据挖掘面前 ，当前人类有点不知所措 。这确实 是一种意外。自互联网诞生以后 ，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中 的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来 ，竟然后患无穷！

　　不过 ，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往 的经验来看 ，隐私保护与数据挖掘之间总 是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私 的“挖掘” ，获得空前好处 ，产生了更多需要保护的“隐私” ，于 是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私 。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图 ，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看 ，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位 ，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不 是一个突出的问题 。

　　但 是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私” 。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的 的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意 的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控 。另外，在必要 的时候，还需要重塑“隐私”概念 ，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念 。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说 ，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字 ：匿名 ！只要做好匿名工作 ，就能在一定程度上，保护好隐私了 。也就 是说，在大数据技术出现之前 ，隐私就是把“私”藏起来 ，个人身份可公开，而大数据时代 ，隐私保护则 是把“私”公开(实际上 是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名 。

　　(作者：杨义先、钮心忻 ，均为北京邮电大学教授)