信息技术背景下公共领域的隐私问题

在信息技术背景下,出现了一些与传统隐私问题有别的新问题。新的隐私问题主要涉及共享的、原本不敏感的、公开的个人信息,这种存在于公共领域的隐私不属于传统的隐私理论的研究对象,也往往是受传统隐私理论之影响的法律保护的盲区。当代中国在走向信息化的进程中,公共领域的信息隐私问题日渐突出。为了解决这样的问题,我们应当努力提升公民的隐私意识,强化公共领域信息隐私的观念;借鉴西方学者的研究成果,确立公共领域信息隐私问题的分析框架及其伦理支撑;尽快完善和加强对公共领域信息隐私的法律保护。     

信息技术背景下公共领域的隐私问题

在信息技术背景下,出现了一些与传统隐私问题有别的新问题。新的隐私问题主要涉及共享的、原本不敏感的、公开的个人信息,这种存在于公共领域的隐私不属于传统的隐私理论的研究对象,也往往是受传统隐私理论之影响的法律保护的盲区。当代中国在走向信息化的进程中,公共领域的信息隐私问题日渐突出。为了解决这样的问题,我们应当努力提升公民的隐私意识,强化公共领域信息隐私的观念;借鉴西方学者的研究成果,确立公共领域信息隐私问题的分析框架及其伦理支撑;尽快完善和加强对公共领域信息隐私的法律保护。     

信息时代公共空间中的隐私问题

信息技术在改变我们生活世界的同时也潜移默化的影响了我们的个人行为,我们的个人信息与私密的行为活动已经不仅仅局限在私人空间内,我们在公共空间也会共享个人信息或进行私人活动。但在当今社会,信息可以被大规模的集聚,可以经由多种技术进行分析,并且信息实际上可能被永久储存,这就造成了在信息技术时代下公共空间的隐私问题。本文认为传统隐私理论由于其预设了公共空间与私人空间的划分,所以无法解释在公共空间中出现的隐私问题,而尼森鲍姆提出的语境完整性理论由于其抛弃了公私领域二分法,为公共空间的隐私权问题的解决提供了一个新的分析框架与理论参考。     

基因隐私的伦理和法律规范

基因隐私是个人隐私的深层次内容和重要组成部分,与传统隐私相比具有自身鲜明的特点,因此有必要对基因隐私进行单独的伦理和法律规范.在伦理上只有从根本上防范基因决定论,在法律上只有专门设立基因隐私权,才能对基因隐私进行有针对性的调整和保护.本文着重讨沦基因隐私所带来的问题以及伦理和法律对其的规范.     

大数据隐私伦理问题探究

大数据推动社会向前发展的同时引发了不同于以往的隐私伦理挑战,这种新挑战表现在数据挖掘、数据预测和更全面的监控等方面。导致隐私伦理问题的技术原因是海量数据的共享与挖掘,其社会性后果是主体身份的数据化。问题的现实性根源在于数据共享平台中各利益相关者的利益多样性,以及个体观念与相关行为的转变。通过提高数据用途透明度、调整个人隐私观念、搭建共同价值平台、寻求合理的伦理决策点等对策,提高价值与行为的一致性是问题的解决之道。     

DS-CABOSFV流数据聚类算法

流数据技术已成为当今数据处理领域的研究热点,流数据挖掘是数据流技术研究的重要分支。流数据挖掘的核心思想是设计数据集单遍扫描算法,在有限的内存中存储少量代表流数据特征的概要数据,即时、快速地处理概要数据以得到响应结果,实现流数据实时、在线分析,对流数据进行聚类、分类,具有广泛的应用价值。本文完成了流数据概要的构建并综合研究传统数据挖掘的聚类算法,改进更新了CABOSFV聚类算法,实现了应用于流数据这一新的数据模型上,对传统数据挖掘技术进行改进,实现了数据的实时处理和在线分析,并给出了具体的实现方法,实验结果验证了该算法在流数据挖掘技术上的可行性。     

网络无隐私?

隐私对于国人来说,是一个比较暧昧的字眼.人们对他人隐私的热衷是异乎寻常的,在以前,这是好奇心在作怪,人们通常在私底下以口口相传的方式极快地传播隐私,但其流传区域非常有限.而现在,现代化传播技术的普及,特别是互联网的普及,使搜集、整理、分析和传播个人隐私比以往任何时候都容易得多,隐私的传播也蒙上了商业化的色彩,"隐私"就成了现代网络的最大安全问题之一.     

大数据环境下精准诈骗治理难题的伦理反思

当代精准诈骗问题的多发和难以解决的特点,与大数据背景下客观环境的改变和个体防范意识的缺失息息相关。一方面,"数据化"带来了本体论层面的新假设,社会中个人身份的建构被还原为"数据挖掘"和"数据解释"的过程,这一过程固有的偶然性容易产生隐私泄露问题。另一方面,大数据话语体系的加强导致了个体行为的被动态势,个人批判性思考能力的缺失,则进一步加深了个人在面对这一问题时的判断能力和反思意识不足。为了防范精准诈骗问题所带来的诸多危害,一方面,应当进一步完善数据和信息立法,重新确立组织对个人数据访问或挖掘的技术行为规范;另一方面,应当反思社会教育中自我意识和价值观培养,增强个体行为和反思能力的适应性。惟有综合技术防范和社会教育两方面的考察和研究,才能为防范精准诈骗寻求一种有效治理。     

大数据在立法后评估中的应用析论

在大数据时代,传统的立法后评估制度存在评估主体单一、数据遗漏、数据失真以及评估报告形式窠臼等诸多问题亟待解决。评估数据类型变化及大数据发展理念与成效为大数据技术应用于传统立法后评估制度提供了可行性。大数据的数据挖掘技术、预测技术、可视化技术、共享技术在评估活动中有着巨大优势,可以帮助解决传统评估活动的困境,并加以优化。大数据技术作为立法后评估制度的技术性支持,需要搭建包含"评估数据挖掘与分析"、"信息协同共享与公开"和"评估数据清洗与应用"三大信息数据处理平台。     

物联网应用的安全与隐私问题审视

物联网被称为是世界信息产业革命的第三次浪潮,它将深刻地影响和改变人们的生产、生活,而安全和隐私保护是物联网应用中亟需正视和解决的重要问题之一。本文阐释了物联网安全和隐私保护的新特点,揭示了物联网病毒、黑客等对物联网系统可能产生的安全隐患和隐私侵害,从技术、法律两个角度梳理了安全保障和隐私保护的相关要点,指明物联网和谐应用的原则,并提出我国物联网发展过程中的安全保障和隐私保护的对策建议。     

论网络空间中的隐私权

隐私权是受法律保护的一种天赋权利.网络对隐私权的侵犯表现为对个人隐私的散布和传播、对个人隐私的直接侵害、对个人隐私进行窥探和监视.保护网络隐私权,就要增强隐私权保护意识;利用他律,进行必要的立法;加强自律,提高道德水准;加强对网络媒体的管理.社会必须努力平衡个人的隐私权与社会需要这两者之间的关系.     

大数据征信的隐私风险与应对策略

大数据征信使个人隐私遭受到前所未有的侵扰和威胁。大数据征信的隐私风险主要表现为隐私主体非自主、保护边界非清晰、信用记录非遗忘、匿名的非安全、侵害救济的非明晰性等新特征。隐私的立法政策的制定受制于技术进步、公共利益、隐私认知、国家竞争等多个层面约束,应寻求创新与规制之间的平衡。隐私风险的防范亟待强化隐私泄露的技术控制、完备隐私法律体系与法治监管、形成用户自觉与企业自律的社会规则、并制定大数据征信标准及适度政策引导。     

物联网隐私风险及其控制策略

物联网隐私是物联网社会的大问题,个人隐私受到多方面的侵扰和威胁。物联网隐私风险主要是存在上的必然性、操作上的非自主性、安全上的脆弱性、认知上的差异性等方面。虽然物联网隐私风险的技术控制在某种程度上降低了隐私风险,但绝对不是灵丹妙药。隐私是一种基于利益的效率和公平的考量,物联网风险控制需要遵循适度、自律和责任原则。     

大数据时代信息隐私面临的伦理挑战

在数据库话语体系下,数据作为一种语言符号构成了信息域的本体结构。基于这一基本事实,大数据时代下个体身份的建构实际上就是数据挖掘到信息拓展的过程。但由于在这一过程中,智能计算存在着自身无法克服的推断性难题,所以就信息隐私而言,在一种人工环境的完全包围中,则必然要面临人类自我反思能力丧失所带来的伦理风险,即"超级全景监狱"之下的个体自由问题。立足于大数据的时代背景,回到信息域本体结构的论证之上,并且将信息隐私作为一项基本权利重新审视其内涵,才能为这一伦理难题的解决寻求一种可能性途径。     

“隐私—数据收集”问题的两难分析——基于斯皮内洛道德分析框架的视角

在大数据时代,信息开放与隐私保护由于性质差异,已成为一对天然矛盾体。斯皮内洛将"善"置于道德核心的道德分析框架,为这一网络问题的解决提供了理论指导。但在具体分析过程中,这一纲领中的"抱有善意"会引发"善/恶动机界定两难"和"动机/结果吻合度两难"问题;"优先取舍"则引出了"此消彼长/利益均衡两难"和"既得利益/隐含危害两难"问题。伦理学中的两大基本理论"目的论"和"义务论"可以为"隐私-数据收集"问题的解决提供新思路。