数据隐私已成为公司和个人日益关注的问题
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-05
我们的个人隐私权尤其是我们的数据隐私权
已成为一个日益重要的问题，这是由于人们意识到越来越多的数据（“大海捞针”）不再“屏蔽”个人，实际上事实恰恰相反，这归因于人工智能和机器学习的指数级增长能力，它们知道如何“馈送”如此大量的数据，自然会遵循更严格的法规，从2018年引入GDPR到CCPA一直，于今年1月生效，GDPR和CCPA与上一代数据隐私法规的不同之处在于，监管机构现在可以对不合规的公司处以高额罚款，潜在的严厉制裁措施旨在迫使企业遵守法规，这会影响企业使用数据的方式，相信数据隐私法规举措已经证明了数据隐私法规的势头将持续到2020年，而现有法规的成功给企业带来了不利影响，不断有报告表明有意和无意滥用数据，隐私风险以及消费者对数据聚合商的信任度不断提高，以及对如何处理其私人数据的不满，推动了制定更多立法的努力。2020年出现的挑战是如何协调由数据和AI驱动的智能服务的好处与个人隐私，这被认为是“基本人权”。
涉及哪些挑战和可用的解决方案？
技术（AI和ML）被认为是我们当前数据隐私问题的罪魁祸首，但是技术也可以帮助解决它，隐私增强技术代表了一种新兴的技术类别，并且越来越多地用于保护数据隐私并支持数据使用。在PET出现之前，以前的解决方案通常主要依赖于去标识和匿名化，这通常涉及从数据集中删除个人可识别信息（PII）字段，但是随着AI和机器学习功能的发展，匿名化技术变得不足，这使得能够重新识别匿名数据，安全计算领域的PET，例如同态加密，多方计算（MPC），零知识和差异隐私正在引入新的范式来保护各种数据使用方式。使对加密数据执行数据科学计算成为可能，从而使我们的客户合作伙伴能够在保护数据的同时对敏感数据进行分析和处理，这为数据驱动的业务和研究协作开辟了一个全新的世界，在保护数据隐私的同时，化了数据的实用性。
消费者和企业之间的隐私有何不同？
消费者通常是私有数据的所有者和来源，企业通常是这些消费者数据的保管人，聚集者和处理者，数据隐私法规通常适用于生成私有数据的企业（通常是由于提供服务），然后对其进行汇总和处理，消费者通过使用各种服务生成“数字足迹”，服务提供商可以对其进行完善和使用，以获取更好的服务，研究和许多领域的科学进步，但是相同的“数字足迹”一旦被滥用，便可以允许人们大量利用个人数据，正如我们所看到的，这会对人们的生活以及整个经济和政治体系产生不利影响。
我看到许多人逐渐放弃完全使用社交媒体的趋势
太过分了吗？如果是这样，人们可以采取哪些选择来以小的风险使用社交媒体？社交媒体只是故事的一部分，个人的“数字足迹”不限于社交媒体，例如在我们的智能手机上运行的大量应用程序都会跟踪我们的位置数据，而应用程序所有者则在交易这些非常有利可图的信息时使他们的“免费”使用模式有些不当，同样的情况也适用于我们的某些医疗记录，财务信息和其他极其敏感的数据。
社交媒体倾向于公开更多有关个人的信息
因为人们愿意与自己的社交网络分享他们的个人故事，同时间接允许社交媒体服务提供商以其个人信息进行交易以获取经济利益，作为消费者从社交媒体提供商那里获得的“免费”服务的回报，消费者允许公司通过其个人数据和内容获利，允许用户付费使用其服务以换取其个人数据不会被货币化的保证的社交网络可以减少隐私风险，从而提高现状，虽然接收个性化服务和个性化医疗保健是一项优势，而这需要我们的数据来训练相关的AI应用程序，但我们仍然必须保持保护数据的权利。这是数据经济新时代的巨大挑战。
未来将如何改变对隐私的关注和补救措施？
已成为一个日益重要的问题，这是由于人们意识到越来越多的数据（“大海捞针”）不再“屏蔽”个人，实际上事实恰恰相反，这归因于人工智能和机器学习的指数级增长能力，它们知道如何“馈送”如此大量的数据，自然会遵循更严格的法规，从2018年引入GDPR到CCPA一直，于今年1月生效，GDPR和CCPA与上一代数据隐私法规的不同之处在于，监管机构现在可以对不合规的公司处以高额罚款，潜在的严厉制裁措施旨在迫使企业遵守法规，这会影响企业使用数据的方式，相信数据隐私法规举措已经证明了数据隐私法规的势头将持续到2020年，而现有法规的成功给企业带来了不利影响，不断有报告表明有意和无意滥用数据，隐私风险以及消费者对数据聚合商的信任度不断提高，以及对如何处理其私人数据的不满，推动了制定更多立法的努力。2020年出现的挑战是如何协调由数据和AI驱动的智能服务的好处与个人隐私，这被认为是“基本人权”。
涉及哪些挑战和可用的解决方案？
技术（AI和ML）被认为是我们当前数据隐私问题的罪魁祸首，但是技术也可以帮助解决它，隐私增强技术代表了一种新兴的技术类别，并且越来越多地用于保护数据隐私并支持数据使用。在PET出现之前，以前的解决方案通常主要依赖于去标识和匿名化，这通常涉及从数据集中删除个人可识别信息（PII）字段，但是随着AI和机器学习功能的发展，匿名化技术变得不足，这使得能够重新识别匿名数据，安全计算领域的PET，例如同态加密，多方计算（MPC），零知识和差异隐私正在引入新的范式来保护各种数据使用方式。使对加密数据执行数据科学计算成为可能，从而使我们的客户合作伙伴能够在保护数据的同时对敏感数据进行分析和处理，这为数据驱动的业务和研究协作开辟了一个全新的世界，在保护数据隐私的同时，化了数据的实用性。
消费者和企业之间的隐私有何不同？
消费者通常是私有数据的所有者和来源，企业通常是这些消费者数据的保管人，聚集者和处理者，数据隐私法规通常适用于生成私有数据的企业（通常是由于提供服务），然后对其进行汇总和处理，消费者通过使用各种服务生成“数字足迹”，服务提供商可以对其进行完善和使用，以获取更好的服务，研究和许多领域的科学进步，但是相同的“数字足迹”一旦被滥用，便可以允许人们大量利用个人数据，正如我们所看到的，这会对人们的生活以及整个经济和政治体系产生不利影响。
我看到许多人逐渐放弃完全使用社交媒体的趋势
太过分了吗？如果是这样，人们可以采取哪些选择来以小的风险使用社交媒体？社交媒体只是故事的一部分，个人的“数字足迹”不限于社交媒体，例如在我们的智能手机上运行的大量应用程序都会跟踪我们的位置数据，而应用程序所有者则在交易这些非常有利可图的信息时使他们的“免费”使用模式有些不当，同样的情况也适用于我们的某些医疗记录，财务信息和其他极其敏感的数据。
社交媒体倾向于公开更多有关个人的信息
因为人们愿意与自己的社交网络分享他们的个人故事，同时间接允许社交媒体服务提供商以其个人信息进行交易以获取经济利益，作为消费者从社交媒体提供商那里获得的“免费”服务的回报，消费者允许公司通过其个人数据和内容获利，允许用户付费使用其服务以换取其个人数据不会被货币化的保证的社交网络可以减少隐私风险，从而提高现状，虽然接收个性化服务和个性化医疗保健是一项优势，而这需要我们的数据来训练相关的AI应用程序，但我们仍然必须保持保护数据的权利。这是数据经济新时代的巨大挑战。
未来将如何改变对隐私的关注和补救措施？
大数据时代已经来临，将包括个人数据在内的数据转换为经济价值正在推动新兴的数据经济，AI / ML是加速许多创新能力进步的引擎，这些创新能力对我们所有人，科学发现和医学突破都具有巨大的好处，仅举几例，但是与此同时，在这个新的数据驱动的世界中，我们也必须投入资源和创造力来保护数据隐私，否则数据经济将无法迅速发展，我相信隐私增强技术将在保护数据隐私方面发挥极其重要的作用，同时通过跨生态系统和数据价值链的受隐私保护的协作，能够从数据中提取价值。
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