护航数字文明，ISC组委会携手光明网共探数字安全新风向******

　　伴随数字化转型进程的深化，各种新理念、新业态、新模式持续给政策制定、生产制造、社会治理等带来深刻影响，逐渐塑造形成了新的文明形态——数字文明。但与此同时，高度的数字化也衍生出了新的威胁，让安全风险不断加剧。

　　作为亚太地区乃至当今世界规格高、辐射广、影响力深远的全球性安全峰会，互联网安全大会（简称“ISC”）自2013年首届举办以来，见证了自计算机安全时代到网络安全时代高速发展的黄金十年。如今，进入数字安全时代，ISC 2022以“护航数字文明，开创数字安全新时代”为主题，聚焦数字安全建设所面临的诸多问题，致力擘画数字经济高质量发展新蓝图。

　　在大会即将迎来十周年之际，ISC组委会携手光明网网络安全频道，特邀9位安全领域权威专家，分别从战略、技术、行业、产业、生态、创新、市场、产品、定位等维度，提炼总结出针对数字安全建设的9大关键词，为数字安全的未来发展作出有力注解，进一步助力中国数字化发展之路行稳致远。

　　体系作战

　　数实融合的主战场上，整个社会的运转、政府的治理、工厂的运作都架构在软件之上，安全挑战前所未有，但传统的安全防护已经不足以应对持续变化的安全问题。所以，中国计算机学会计算机安全专业委员会荣誉主任，公安部第一、第三研究所原所长严明提出，安全亟待用数字化思维重塑，建设体系化、实战化、常态化的数字安全能力势在必行。

　　看见威胁

　　当过去我们讲安全的时候，往往总是把安全技术化、产品化。而在数字时代中，所有的攻击都是未知的，攻防双方的博弈已经从技术的攻防对抗，变成了看见与看不见的对抗。360政企安全集团高级副总裁高瀚昭对此表示，面对数字安全威胁的升级，如何及时“看见”威胁成为业界最大的挑战。

　　互联互通

　　面对越来越趋于专业化、规模化的黑客组织攻击，没有任何一家公司、一项颠覆性技术或一款产品可以单凭一己之力、一劳永逸地解决所有问题。因此，针对全行业的数字安全建设，中国农业银行科技与产品管理局信息安全与风险管理处处长何启翱提出，“拆墙”是大势所趋，只有打破各自为战，实现协同联防，才能共同应对时代挑战。

　　有法可依

　　近年来，我国陆续出台了《数据安全法》《个人信息保护法》《国家网络空间安全战略》以及《关键信息基础设施安全保护条例》等，为数字安全的发展指明了方向。国家信息中心国信卫士网络空间安全研究院副院长叶红表示，面对关键行业和新技术、新场景频发的安全威胁事件，持续深化安全举措，让数字安全有法可依，已经成为全球各国高度聚焦的共性课题。

　　扶助中小微

　　中小微企业作为国家经济的“毛细血管”，直接关系到国家数字化战略的成败。然而，中小微企业数字化却面临着掉队的危险。对此，中国网络安全产业联盟副秘书长许玉娜指出，扶助中小微企业构建数字安全能力的机制，建立起完善的数字产业支撑，才能为数字经济和数字中国建设保驾护航。

　　创新求变

　　创新是应对未来数字风险、保障数字经济高质量发展的关键。但在创新方向的选择上，数世咨询创始人李少鹏表达了自己的见解，数字安全的创新方向需要基于业务求变，考虑的源点应聚焦为究竟能够解决什么问题。哪怕只是专注于相对独立的局部战场，也可能挖掘出颠覆未来发展的机遇。

　　战场“炬目”

　　数字时代较为显著的特点是大量设备入网、业务和数据上云，终端作为数字化的基础节点，扮演的角色至关重要。360集团副总裁、政企安全集团首席科学家潘剑锋认为，为更好的应对网络攻击问题，终端安全必须具备看见威胁的“炬目”，第一时间“看见”威胁是打造数字安全屏障的首要条件。

　　千亿蓝海

　　《十四五数字经济发展规划》指明了数字化发展八大重点领域，其中一个领域就是着力强化数字经济安全体系。这为中国安全市场发展提供了坚实的政策基础，IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰据研究预测，数字安全的未来市场也将因此开启千亿蓝海，成为激活数字经济的关键增量。

　　数字化基座

　　数字时代，网络安全已不再是以前的信息、网络、系统本身的安全，更是国家安全、社会安全、基础设施安全、城市安全、人身安全等更广泛意义上的安全。因此，赛迪顾问高级业务总监高丹表示，网络安全需要完成向数字安全的演变，等同于数字化的“基石底座”。

　　数字安全的发展大潮中永远不缺风口与时机，ISC基于十年的积淀，不断为行业的发展点亮“灯塔”，助力更多企业抓住每个可以起飞的风口。 7月30日-8月2日，ISC 2022即将启幕，万人同频共话数字安全，为数字文明保驾护航。更多详情可关注N世界-ISC大陆（isc.n.cn），精彩不容错过！（文案：李政葳　制作：董志豪）

　　ISC互联网安全大会组委会、光明网网络安全频道联合出品

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)