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基于区块链的数据透明化:问题与挑战.docx
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2022-06-10
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基于区块链的数据透明化:问题与挑战.docx
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摘 要 物联网、穿戴设备和移动通信等技术的高速发展促使数据源源不
断地产生并汇聚至多方数据收集者,由此带来更严峻的隐私泄露问题
然而传统的差分隐私、加密和匿名等隐私保护技术还不足以应对更进
一步,数据的自主汇聚导致数据垄断问题,严重影响了大数据价值实
现此外,大数据决策过程中,数据非真实产生、被篡改和质量管理过
程中的单点失败等问题导致数据决策不可信如何使这些问题得到有效
治理,使数据被正确和规范地使用是大数据发展面临的主要挑战 首先,
提出数据透明化的概念和研究框架,旨在增加大数据价值实现过程的
透明性,从而为上述问题提供解决方案然后,指出数据透明化的实现
需求与区块链的特性天然契合,并对目前基于区块链的数据透明化研
究现状进行总结最后,对基于区块链的数据透明化可能面临的挑战进
行分析
关键词 区块链;问责;隐私保护;数据垄断;数据驱动的决策
随着大数据技术和人类生产生活的交汇融合,丰富的数据通过多
种方式源源不断地被多方数据收集者收集,进而依据这些数据进行数
据决策和提供服务这种先予后取的数据收集模式已成为越来越多应用
的必要条件固然大规模数据收集为个人、企业和国家带来巨大的数据
价值,但也带来隐私泄露和决策不可信等问题,表现为大规模数据收
集、大规模数据监视和大规
模数据操纵三个方面
大规模数据收集大规模数据通过被动、主动和自动方式被收集,
如医疗就医、购物、网站搜索、个人移动通信、出行和位置轨迹等数
据然而,作为数据生产者,我们不知道哪些数据被收集、被谁收集、
数据被收集后会流向何处以及作何使用,导致隐私泄露追踪问责困难
大规模数据监视大规模数据收集导致大规模数据监视,例如医
疗就医和个人移动通信等数据被政府部门收集,购物、社交和出行等
数据被各大公司掌握个人在享受服务的同时也时刻处于被监视状态,
个人隐私在深度和广度受到巨大冲击
大规模数据操纵由于现有政策、技术和制度的不完善,数据战
略合作和数据交易等过程中存在大量用户隐私与安全问题在数据决策
过程中,数据非真实产生、数据被篡改、数据质量管理过程中的单点
失败等问题导致决策数据不可靠,由此导致数据决策结果不可信
然
而,我们深受数据操纵影响却对此束手无策
剑桥分析事件”是大规模数据收集、大规模数据监视
和大规模数据操纵的典型案例匿名和差分等传统隐私保护技术主要解
决数据发布时的隐私泄露问题,致使其并不能很好地解决当下数据自
主汇聚产生的隐私泄露问题同时,数据决策应用于人类生产生活的方
方面面,决策数据不可靠导致的决策不可信是影响大数据进一步发展
和应用的重要因素
进一步,数据自主汇聚还导致数据垄断现象出现数据本身的易聚
集特性、大公司覆盖各数字化领域的商业模式和庞大的用户规模等因
素加剧数据聚集现象,各公司数据持有量出现差异
我们在 年
《中国隐私风险指数分析报告》中对 万移动用户的权限数据权
限数据是指在移动场景下,某用户安装并使用一系列 !,数据收集
者通过 ! 的权限体系获取该用户的个人隐私数据收集情况进行分析,
数据收集者获取权限数据的分布如图 所示
"
可以看出前 #的数据
收集者获取大于 #的数据,数据垄断现象已悄然形成数据垄断可能
会阻碍市场竞争、使消费者福利受损、阻碍行业技术创新和带来更严
重的个人隐私泄露风险等现实世界财富获取的“二八定律”指 #的人
占有 $#的社会财富,这依赖于法律、税收等方式的调节而在虚拟世
界,如果将数据比作财富,还是一个没有得到有效调节和分配的领地
因此,急需建立相关技术手段和法律法规
%&'()*
图
数据收集者权限数据获取分布
如何使这些问题得到有效治理,使数据得到正确、合理和规范地
使用是大数据发展面临的主要挑战导致这些问题的主要原因是大数据
价值实现过程中存在不透明性,数据获取和数据等共享流通过程的不
透明性使隐私泄露问题问责困难和数据垄断问题缺乏解决依据,数据
决策的不可审计性导致大数据驱动的决策不可信工业界对大数据价值
实现过程的透明性提出迫切需求苹果 +,- 库克在 年《时代周
刊》发表评论建议设立新框架增强企业处理用户数据的透明性,并建
议建立数据清算和要求所有数据中介在清算所注册,从而使用户能够
跟踪被捆绑并被销售的数据. 发布的 年战略性技术研究
趋势报告中也将“透明性与可追溯性”作为十大战略性技术趋势之一
/
增加大数据价值实现的透明性,是促进大数据正确使用的重要举
措和必经之路据此,本文提出数据透明性的概念,指在大数据价值实
现过程中,各个参与方都能获取与自身相关的全部数据信息并将数据
透明性分为数据获取透明性、数据共享透明性、数据云存储服务透明
性、数据决策透明性和法律法规透明性 " 个部分,通过这 " 个部分实
现数据透明化数据透明化需要公开透明地记录数据的获取和共享流通
等信息,以及去中心化地管理数据和执行数据质量管理这些需求与区
块链的特性天然契合,而且区块链的去中心和不可篡改特性使数据透
明化具有更强的问责能力
1 数据透明化概述
数据透明化旨在增加大数据价值实现过程的透明性其研究内容涉
及数据生命周期内各阶段,其实现途径主要包括法律法规和技术方法
等方面
1.1 定义与研究框架
文献0在 0 年提出数据透明化概念,并建议从数据透明性策
略、日志系统和算法透明性 个方面进行实现但是对数据透明化的研
究维度划分没有涵盖大数据生态中的主要透明性需求,也没有深入分
析数据透明化与当前大数据生态中的隐私保护、决策可解释和数据垄
断关系
本文提出的数据透明化研究与文献0一脉相承,都是保证大数据
在其生命周期内各个阶段的透明性但本文对数据透明化研究的划分更
为清晰和具象,进一步将数据透明化研究放在大数据生态范围进行考
虑,并阐述数据透明化研究与数据隐私保护、决策可解释和数据垄断
的内在关系
实现数据透明化涉及到大数据生命周期内多方参与主体,各个参
与主体有不同的数据透明性需求目前,参与主体主要包括数据生产者
(、数据收集者(、数据使用者
(、数据处理者(和数据监管者
(" 个角色其中,数据生产者是指产生数据的个人
或机构;数据收集者是指收集数据的个人或机构,如服务提供者和科
研工作者;数据使用者是指任何形式使用数据的个人或机构;数据处
理者是指在授权的情况下代替数据使用者处理数据的个人或机构;数
据监管者是指对数据生命周期各阶段的数据共享流通等情况进行监管
的机构,主要包括政府部门、可信第三方组织等各参与主体之间可能
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