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作者：毛典辉著

出版社：清华大学出版社

出版时间：2019-08-01

书籍编号：30616617

ISBN：9787302536543

正文语种：中文

字数：244000

版次：1

所属分类：互联网+-大数据

版权所有，侵权必究。侵权举报电话：010-62782989　13701121933

图书在版编目（CIP）数据

大数据隐私保护技术与治理机制研究／毛典辉著．—北京：清华大学出版社，2019

ISBN 978-7-302-53654-3

Ⅰ．①大…　Ⅱ．①毛…　Ⅲ．①数据处理－安全技术－研究　Ⅳ．①TP274

中国版本图书馆CIP数据核字（2019）第182749号

责任编辑：朱红莲

封面设计：傅瑞学

责任校对：赵丽敏

责任印制：杨　艳

出版发行：清华大学出版社

网　　址：http://www.tup.com.cn，http://www.wqbook.com

地　　址：北京清华大学学研大厦A座

邮　　编：100084

社总机：010-62770175

邮　　购：010-62786544

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印刷者：北京富博印刷有限公司

装订者：北京市密云县京文制本装订厂

经　　销：全国新华书店

开　　本：185mm×260mm

印　　张：10

字　　数：244千字

版　　次：2019年8月第1版

印　　次：2019年8月第1次印刷

定　　价：38.00元

产品编号：084973-01

毛典辉（1979–），男，博士，北京工商大学计算机与信息学院副教授，硕士生导师，全国工商联智库委员会委员，江苏省“企业双创领军人才计划——科技副总”，中国移动通信联合会全球区块链产业研究院特聘专家。主要从事隐私保护、区块链&AI融合应用硏究。已主持国家社会科学基金项目、教育部人文社科基金项目、北京市“青年英才计划”项目多项，发表SSCI、SCI、EI论文20余篇。

内容简介

在大数据时代，个人隐私安全与大数据应用是当下亟须解决的一个矛盾问题。本书试图在二者的冲突中寻求汇通和融合的平衡点，为化解科技异化和隐私保护的对立进行了有益的尝试。

本书将隐私保护技术与用户的应用场景相结合，围绕不同场景、不同生命阶段采取对应的隐私保护技术进行相关研究。主要内容包括隐私内涵的构成要素、隐私安全的表现形式、隐私泄露风险评估与度量方法、基于位置服务场景下隐私保护技术、深度学习训练数据集隐私保护技术、区块链数据隐私保护技术以及数据隐私治理机制与法律监管。本书紧跟上述内容的国内外发展现状和最新成果，阐述了作者对隐私保护的理解和认识，尤其针对不同应用场景下的隐私保护技术进行了深入的探讨、分析和实例验证。

本书可以作为从事大数据应用、隐私保护、信息安全等相关专业研究人员的参考书，对于计算机科学与技术、信息与通信工程、电子科学与技术等专业的研究生和高年级本科生也有一定的参考价值。

前言PREFACE

信息和网络技术的高速发展使得大数据成为当前学术界和工业界的研究热点，数据爆炸式的增长给人类社会带来了前所未有的机遇与挑战。一方面，基于大数据的处理、分析和共享等技术可以提高企业经济和社会效益。另一方面，隐私已经成为大数据应用领域亟待解决的重要问题。在大数据时代，如何做到获取和利用数据与个人隐私安全的平衡，已然成为当下亟须解决的一个时代命题。公众希望在大数据技术和隐私的矛盾冲突中于哲学里找到一种统一和指导的力量，尤其盼望在科技进步和隐私保护之间寻求汇通和融合，化解科技异化和隐私保护的对立，重塑人的尊严，增进民众幸福和自由。

在大数据时代，个人信息隐私保护技术面临着几个方面的挑战：（1）大数据的海量规模以及飞速的实时性变化使得传统的被动式隐私保护技术很难适应。与此同时，在数据收集阶段，数据生成者无法主动地参与隐私保护，使得传统的被动式隐私保护技术束手无策。（2）大数据多样性带来的多源数据融合使得隐私泄露风险大大增加。由于用户数据的广泛分布，使得多个数据集都有可能存在某个个体或者与之关联的信息，这使得融合之后的数据集的隐私风险相比于单个数据集的隐私风险加大。（3）在大数据的环境下，大数据存储者和拥有者完全分离，如何确保合适的数据及属性能够在合适的时间和地点，给合适的用户访问和利用，是大数据访问和使用阶段面临的主要风险。由于云存储服务提供商并不能保证完全可信，用户的数据面临着被不可信的第三方偷窥或者篡改的风险，同时大数据的查询、统计、分析和计算等操作也需要在云端进行，这为传统加密技术带来了新的挑战。（4）当前的大数据隐私保护领域相关研究在隐私泄露风险的度量方法以及造成损失而进行的妥善事后补救措施等方面稍显不足。尽管数据生产者和收集者使用各种方法来保护隐私，但隐私泄露事件仍频频发生。因此需要一种方法来度量隐私泄露带来的潜在风险，并针对隐私泄露造成的危害采取相应的法律治理手段来规范。

本书针对上述问题，将隐私保护技术与用户的应用场景相结合，考虑整个数据生命周期存在的隐私泄露风险，围绕着不同场景、不同生命阶段采取对应的隐私保护技术进行相关研究。全书共分为6章：第1章为绪论，介绍了大数据时代隐私内涵的构成要素以及发展变迁历史，并从技术层面、社会层面、个人层面列举了大数据环境下隐私安全的表现形式，总结了当前个人隐私被侵害的类型以及呈现的特征；第2章为隐私泄露风险评估与度量方法，针对常用的隐私保护方法，详细介绍了当前隐私量化模型与度量标准的相关研究，并分析了主流的隐私度量方法的性能优劣以及评价指标；第3章为位置服务中隐私保护技术，针对问题挑战一，选取了基于位置服务这一应用场景，在实际路网条件限制下，对当前的位置隐私保护技术研究现状进行了回顾与分析，并介绍了P2P结构与独立架构两种模式下位置隐私保护技术方案。第4章为深度学习训练数据集隐私保护技术，针对问题挑战二，选取了深度学习训练数据集隐私保护作为应用场景，以差分隐私保护作为技术基础，提出了两种差分隐私技术与深度学习模型结合的隐私保护技术方案；第5章为区块链数据隐私保护技术，针对问题挑战三，选取了区块链平台中的数据隐私保护作为研究对象，详细介绍了当前的区块链隐私保护机制以及研究进展。并以电子健康记录数据为例，讨论了该场景下的区块链数据隐私保护方法。第6章为数据隐私治理机制与法律监管，针对问题挑战四，详细介绍了当前数据隐私监管过程中存在的现实困境和监管挑战，阐述了各国对数据隐私监管采取的治理模式以及经验，并结合我国的实际现状，介绍了我国对数据隐私保护治理相关的法律规则。

本书内容主要是基于本人近五年的研究成果汇集而成，写作过程一波三折，几经提笔，几经放下，断断续续若干年，此次出版算是对多年积压任务的一个交代。本书在写作过程中参考了大量隐私保护研究相关的资料文献，详细书目参见每章最后的参考文献。可以说，没有它们的贡献，也就没有本书的出版，在此向有关作者表示由衷的感谢。同时，由于时间仓促，很多参考文献没有一一列出，在此向相关作者表示歉意。

由于信息技术的快速发展和处于不断更迭的状态，加之作者水平有限，书中难免存在一些不足之处，敬请读者批评指正。

毛典辉

2019年2月春节

于北京工商大学耕耘楼

第1章　绪论

“技术的步伐常常比伦理学的步伐要急促得多，而正是这一点，对我们大家都构成了某种严重的威胁。技术的力量所造就的社会扭曲已有目共睹，因而，完全被信息技术支配的危险，以及置身于社会学家韦伯所谓的‘铁笼’之中的担忧都是实际存在的。”

——［美国］理查德·斯皮内洛

近年来，随着互联网技术在全球的飞速发展，人类社会已被裹挟进“大数据”时代，个人隐私问题也正日益困扰着大家。早前，顺丰斗菜鸟，华为搏腾讯，行业巨头纷纷陷入用户数据之争的新闻亦曾引爆舆论圈。岁末之交，“支付宝”年度账单查看被指侵犯用户隐私一事余波未平，又有网友反映今日头条用麦克风窃取用户隐私，称“和朋友聊天讨论西餐厅，今日头条马上给你推送西餐相关的广告和资讯”。大数据时代，人工智能（AI）正以肉眼可见的速度向人类日常生活迫近，人们的购买偏好、习惯、欲望、抱负，甚至政治观点等都可能因为触摸屏幕和键盘操作由算法公之于众。通过数据挖掘和机器学习，一只只看不见的手正在海量获取人们大量有价值的信息，也正因为如此，时下各类数据隐私侵权的新闻层出不穷，俨然已进入了隐私裸奔时代。

当下，全球科技巨头，以至传统企业等都在使出浑身解数以谋求获得更多的用户数据。谷歌、Facebook、亚马逊、腾讯、百度、阿里、华为等海内外互联网巨头均拥有着海量用户数据，而这些数据都会被尽可能多地搜集，个人数据的网络化和透明化已经成为不可阻挡的大趋势。人类已在多个层面享受着推荐算法、语音识别、图像识别、无人车驾驶等人工智能技术带来的便利，而与此同时，在科学研究、产品开发等过程中，算法需要搜集、使用用户数据，此过程中用户数据隐私便或多或少被暴露。2018年3月17日，美国《纽约时报》报道称，脸书（Facebook）上超5000万用户信息被政治数据公司“剑桥分析”（Cambridge Analytica）获取并利用，向用户精准投放广告内容，帮助2016年特朗普（Donald Trump）团队参选美国总统。该事件曝光后引发了国际社会的广泛关注，Facebook和其创始人、首席执行官扎克伯格（Mark Zuckerberg）由此陷入前所未有的危机，并开始向用户道歉。

生活在大数据时代的人们面对隐私被侵犯的危机不愿无能为力、不闻不问或独善其身，而是希望在大数据技术和隐私的矛盾冲突中于哲学里找到一种统一和指导的力量。公众尤其盼望在科技进步和隐私保护之间寻求汇通和融合，化解科技异化和隐私保护的对立，重塑人的尊严，增进民众幸福和自由。因此，在大数据时代，如何做到获取和利用数据与安全的平衡，已然成为当下亟须解决的一个时代命题，也是一个世纪难题。

1.1　大数据与隐私的关系

大数据与隐私的关系，实质上就是体现了大数据与人之间的关系。一方面，大数据构建了一个新的生存环境影响了人们的生活方式；另一方面，人们生活方式的数据化导致了隐私也呈现出了数据化的趋势。本节将具体分析这两方面的内容。

1．大数据构建了新的生存环境

麦克卢汉（McLuhan）曾经说过“任何技术都倾向于创造一个新的人类环境”。在大数据时代，数据成为了事物的表征，不仅是现实中存在的物质，甚至是人们的意识都可以最终表述为数据，大数据已内化为人们生成信息的功能，数据成为了人们新的存在方式。所谓数据化就是将复杂多变、形式不一的信息转变为可以度量的数据，再以这些数据建立起数据化模型，传输到数据库中进行统一处理，这就是数据化的基本过程。现代信息技术的迅猛发展为人类的生产活动开辟出了新的空间，赋予了生产力以新的动力。在数据化环境下，生产力要素的数据化渗透、生产关系的数据化重构、经济活动走向全面的数据化，使得社会的物质生产方式被打上了浓重的数据化烙印。同时生产力的发展也推动了人们生活方式的变革，人们的现实生活通过数据化处理，延伸到了数据空间里，人们的生活方式也呈现出了数据化的面貌，如人们通过移动互联网进行社交、游戏、购物、学习等刻画出了数据化的生活方式。生活的数据化促进了人们的自由发展和自由交往，大数据构成了当前的实践方式与生存方式，逐渐成为每一个人参与现实、展现自我的一种新的工具。大数据技术对人们生存环境的嵌入，给人们带来了数据化的生活方式，也使得人们的隐私呈现出了数据化的趋势。

2．生活环境的数据化导致隐私的数据化

在大数据构建的数据化环境下，人们的生活方式表现出了数据化的形式，使得隐私也从现实空间延伸到了数据空间，导致了隐私的数据化，隐私的数据化主要体现为隐私主体与客体的数据化。

隐私的主体是指自然人，大数据构建的数据化环境下，人们的身份、形象甚至是个性都被数据化了。“大数据技术加速了人的主体身份的被数据化，人成为数据的表征，个人生活的方方面面都在以数据的形式被记忆。”当下无处不在的监视镜头以及遍布生活每个角落的智能互联网设备将每一个现实存在的人都以数据的形式呈现在数据空间中。数据成为人们现实身份在数据空间的延伸，数据成为辨别一个人的符号标志，每一个人都拥有了属于自己的数据身份。这样的数据身份可以由现实中的真实信息构成，也可由人自己虚构的信息组成，是现实中存在的人在数据空间中的一种表现形式，隐私主体的实质仍然是现实中的人。

传统隐私

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