□ 郑文阳
在当今大统计数据黄金时代，如何有效为保护采用者隐私安全可靠，已成为备受市场关注的焦点。Facebook2018年3月爆出牛津预测公司统计数据外泄丑闻，虽然需经许可搜集到将近8700万脸书采用者的统计数据，其中主要包括采用者的姓名、好友列表、住地、工作及教育情况等详细隐私，用作在政治上竞选宣传和选民犯罪行为预测，进而遭到广大采用者讨伐和联邦贸易委员会的调查。
在这个统计数据爆炸的黄金时代，无论是积极主动还是不积极主动，现代人都在不断地创造和输出海量数据的重要信息，以应付日益复杂的重要信息环境。随着互联网控制技术的蓬勃发展，互联网上积累着大批的采用者隐私。那些统计数据所包含的重要信息，涵盖了对个人隐私的数个方面，主要包括但不局限于联系电话、电话、联系电话、身份证号码等敏感重要信息，与此同时也主要包括消费习惯、犯罪行为轨迹、互联网SNS重要信息等方面。那些统计数据是企业展开决策、制定互联网营销策略和实施安全可靠管理的重要依据，与此同时也可能将成为犯罪分子盗取采用者隐私的辅助工具。那些统计数据已被广泛应用作IHS、商业性预测、安全监控、信用风险评估、医疗健康等数个领域，在给现代人增添便捷与效益的与此同时，也增添了隐私外泄和误用的潜在性信用风险。
在统计数据开发周期的数个阶段中，那些潜在性的信用风险都可能将存在。为了保证采用者重要网络安全可靠，需要对那些潜在性信用风险展开造和蓄意删除等难题。在统计数据存储的操作过程中，可能将会再次出现统计数据为保护举措缺乏观察学习的情况，骇客或其他犯罪分子可能将会借助互联网攻击等手段盗取采用者重要信息，或者虽然对个人过度分享隐私到互联网SNS平台，进而引发隐私安全可靠风险。在统计信息处理的操作过程中，可能将会再次出现一些违反采用者对个人隐私的犯罪行为，比如说将采用者的隐私用作不法行为、将其销售给第三方或需经许可将其用作商业性推销等。在统计传输的操作过程中，可能将会再次出现统计数据外泄、盗用、捕获等难题，这些难题可能将会对采用者的隐私安全可靠引致潜在性威胁。
与此同时，统计数据预测控制技术所增添的潜在性信用风险也是不容忽视的。因此，在采用统计数据预测控制技术之前要展开严格的安全可靠性审查。通过对采用者的隐私和犯罪行为模式展开深入预测，统计数据预测技术能揭示其中的规律和关联，进而推断与采用者隐私相关的重要信息，比如说性向、在政治上倾向、财务状况等，若需经许可擅自查看或违规采用特定的统计数据库重要信息，则可能将会引致对个人隐私的外泄。此外，虽然统计数据预测操作过程中涉及大批人工操作，容易引致统计数据杂讯甚至丢失，这对于隐私为保护来说是非常不利的。再者，倘若统计数据预测辅助工具在解读统计数据时习惯性再次出现错误，也可能将会对对个人的自由和合法权益引致难以估计的负面影响。比如说，一些金融机构借助统计数据预测技术展开虚假的贷款互联网营销，误导客户作出不符合自身利益需求的决策。
除非插件遵守隐私为保护规则，并采取必要的控制技术举措展开隐私为保护，否则如果算法设计不当或被蓄意盗用和身份欺诈等犯罪行为发生，都可能将引致隐私泄露。因此，要采取举措来预防和规范采用者隐私外泄和误用所增添的潜在性信用风险。
从法律法规层面看，需要建立一套完整而系统的法规体系来应付隐私外泄和误用难题，要加强对隐私为保护的立法，并进一步完善市场监管机制，以保证则应当主要包括但不局限于：明确重要信息搜集的目的和方式、获得采用者同意、保障采用者合法权益、禁止统计数据误用等。成立市场监管机构，运用先进控制管理手段，对企业隐私的搜集和采用操作过程展开监控和审计，及时发现和纠正潜在性的违规犯罪行为。通过实施罚款或吊销经营许可证等举措，加大对违法犯罪行为的惩罚力度，以维护市场秩序。
在安全可靠管理方面，建立敏感重要信息的保密机制、访问控制机制及备份机制等。为了保证敏感统计数据的安全可靠性，可以采用不可逆的算法对其展开加密采用操作过程中，采用者要接受实名认证。
在社会市场监管层面，强化媒体市场监管，提升公众对统计数据安全可靠的认知水平。通过对隐私为保护相关法律法规的制定及实施情况的检查与预测，完善隐私安全可靠防护举措。通过广泛的传媒宣传和教育，提升公众对于为保护对个人隐私安全可靠的意识和重视程度。建立完善的投诉和举报机制，以保证公众能够及时发现和报告统计数据误用或外泄事件，进而保障重要网络安全可靠和社会稳定。
随着大统计数据控制技术的不断演进，未来可能将会再次出现更为复杂和新颖的隐私安全可靠难题，如何在个性化服务和隐私为保护之间寻求平衡和如何更有效地为保护隐私安全可靠，或许区块链控制技术将为统计数据隐私为保护提供一种全新的解决方案。
（法治日报）
