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了解数字经济中数据隐私的新规则

科技公司继续一次又一次地公然无视针对个人隐私权的行为,导致对这些公司的不信任感日增。

在Facebook最近的新闻中 罚款50亿美元 在发生剑桥分析(Cambridge Analytica)丑闻和其他数据泄露事件后,这家社交媒体巨头在被发现有 雇用承包商转录语音聊天 未经其用户同意而在其Messenger应用上使用。

包括苹果,谷歌和亚马逊在内的其他硅谷公司也同样在其智能计算设备上使用了人工审查系统,并遭到了同样的批评。

如今,各国政府已经制定了旨在保护用户数据的政策和保护措施,但现在这已成为国家的头等大事,但是科技公司却一次又一次地表现出对个人隐私权的公然无视,导致对这些公司的不信任感日增。

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数据收集工作被冗长的“条款和条件”所掩盖,通常是含糊的,而对于Facebook,则无法提供更大的数据分析范围和对象。公司不再依赖默契,而应努力超越私人商业利益所驱动的决策。随着企业继续导航现代数字经济,最终需要更合规的新技术和系统。

单点故障的危险

在整个数字转换过程中,传统行业一直在寻求重新评估其对计算和存储解决方案的使用,从而导致从本地服务器向云存储解决方案的明显转变。然而,企业忘记的是,尽管基于云的存储可能会提供更高的效率并简化各方之间如何共享数据的方式,但集中化问题仍然需要解决。

最近, 第一资本数据泄露 导致超过1亿北美银行客户接触到敏感数据,这标志着集中式数据存储解决方案固有的弊端。有了单点故障,集中式系统就很容易成为黑客的目标,同时,恶意的内部人员也将具有访问和公开用户记录的能力。

因此,寻求分散式解决方案的呼声比以往任何时候都更合适。例如,区块链允许由不同方组成的不信任网络,每个方对流转数据的意图和需求不同。在诸如银行和金融业甚至医疗保健之类的行业中,敏感数据的流通是高效运营所固有的,分散的网络可以实现安全的数据共享,而无需信任相关方。

相信数学,相信代码

尽管区块链一直以来都崇尚信任代码的精神,并拥有易于审计,不可变的交易账本,但各方被迫采取更大的责任感和责任心行事。对于消费者信任至关重要的行业,例如数字通信和支付,这一点尤为重要。但是,这种透明性问题很容易成为障碍。

尽管有好处,但现实是 充分 透明度并不总是可行的。例如,在金融服务部门,需要一定程度的隐私来保护实体和交易对手之间的个人身份信息(PII)和交易信息。

为了满足这一需求,许多企业区块链项目,例如 安永的黄昏专门致力于推进隐私增强技术,例如零知识证明(ZKP)以掩盖公共区块链上的私人交易。

从开始到结束

估计 41.6亿个物联网(IoT)设备 预计到2025年,在全球范围内,数据和智能设备将为我们的日常生活提供动力-从恒温器的调整到企业与消费者之间的资金交换-只会继续增长。

随着这些联系的激增,生成的数据将用作历史行为的记录,可用于更好地优化业务流程,确定消费者的偏好,支持更高的用户体验标准,甚至有助于推动医学领域的研究与开发,自主运输和供应链。

归根结底,这完全取决于如何处理数据。除了研究用于存储和共享数据的基础结构之外,公司还应该走得更远,尤其要研究原始数据甚至在上传到服务器之前如何处理。如今,高级密码算法已经在设计和商业化,以消除现有的数据安全漏洞。

同态加密和乱码等隐私增强功能可有效地将原始数据分解为原始数据,然后再将其编译为电路-可以共享和计算这些加密数据,而无需透露原始数据。实际上,一旦应用了乱码电路,就不可能将电路反向工程回其原始数据状态。这在受严格限制的患者隐私要求监管的行业(如医疗保健)中尤其有用。

创新的威胁

仅在2019年,全球数据泄露成本预计将达到 2.1万亿美元。年复一年,新闻报道中又出现了又一次黑客攻击或另一个严重后果的安全漏洞,现在看来已成为常态。尽管成熟的安全措施逐渐充斥市场,但黑客往往会反过来采取行动,以增加复杂程度为特征的黑客尝试,然后促使网络安全措施的技术取得更大进步。

迫在眉睫的威胁是,随着IBM的发展,量子计算的兴起 发射了 它于今年早些时候推出了第一台用于科学研究和商业用途的量子计算机。量子计算机一旦全面开发,由于其高效的计算能力可以立即解决最复杂的加密算法,因此将对网络安全措施构成严重威胁。

被描述为 “科学史上最根本的变化之一,” 今天的研究人员已经在研究量子后加密技术,以确保隐私保护机制能够相应地发展。

尽管在不断进行的数字革命中,缓解威胁的周期似乎是不可避免的,但毫无疑问,企业仍然需要承担起自己的责任,在业务运营的正确领域投资正确的资源。

随着人们对那些不充分重视个人数据主权的公司的不信任感日渐增强,需要做的更加明确。现实情况是,数据将继续存在,从大量信息中获得的收益可以而且应该用于更大的利益。

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