大數據分析所面臨的10個最重要的隱私風險

大數據分析被廣泛使用的原因更廣泛。這些新的應用分析方法可以為企業帶來創新。例如，零售企業正在成功地使用大數據分析來預測每個季度的熱門產品，並預測需求最大的地理區域，僅舉幾個例子。

大數據分析的力量是如此巨大，除了所有積極的商業可能性之外，還有許多新的隱私問題正在被創造。以下是10個最重要的隱私風險。

1、隱私漏洞和尷尬

由於大數據分析的結果，企業和其他組織採取的行動可能會侵犯相關人員的隱私，導致尷尬甚至失去工作。考慮到一些零售商已經使用大數據分析來預測這些私密的個人信息，比如孕婦的預產期。在這種情況下，隨後的市場活動導致家庭成員發現一名家庭成員在她告訴別人之前懷孕了，導致家庭環境不舒服和破壞。零售商和其他類型的企業不應該在這種情況下採取行動。

2、匿名化可能成為不可能

有了這麼多的數據和強大的分析功能，如果沒有建立使用匿名數據文件的規則，就不可能完全消除識別個人的能力。例如，如果一個匿名數據集與另一個完全獨立的資料庫相結合，而沒有首先確定在合併之前是否應該除去任何其他數據項，以保護匿名性，則可以重新識別個體。通常缺少的重要和必要的關鍵是建立關於如何組合和使用匿名數據文件的規則和策略。

3、屏蔽數據可能會泄露個人信息

如果數據屏蔽沒有得到恰當的使用，大數據分析很容易揭示數據被掩蓋的實際個體。組織必須建立有效的政策、程序和程序，以確保隱私得到保護。由於大數據分析是如此的新，大多數組織沒有意識到存在風險，所以他們使用數據屏蔽的方式可能會侵犯隱私。許多資源都是可用的，例如IBM的資源，為大數據分析提供數據屏蔽的指導。

4、基於解釋的不道德行為

大數據分析可以用來試圖影響行為。我的駕駛行為存在道德問題。你能做某件事並不意味著你應該做。例如，在電影《搏擊俱樂部》(the Fight Club)中，艾德諾頓(Ed Norton)扮演的角色是決定一家汽車製造商是否應該嚴格按照財務考慮進行召回，而不考慮相關的健康風險。或者，換句話說，如果人們被殺死或受傷的成本更低，而不是將有問題的設備固定在車輛上。大數據分析可以被組織用來做出更廣泛的商業決策，而這些決策沒有考慮到涉及的人的生命。必須考慮到泄露個人信息的可能性，因為這不是非法的，但可以損害個人的生命。

5、大數據分析並非100％準確

雖然大數據分析功能強大，但預測和結論並不總是準確的。大數據分析可以使用的數據文件通常包含不準確的關於個人的數據,使用數據模型是不正確的,因為他們與特定的個人,或者僅僅是有缺陷的演算法(大數據分析的結果只是一樣好，或者差用於獲得這些結果的計算)。隨著更多的數據被添加到數據集，這些風險會增加，並且因為在分析過程中不包括嚴格的驗證，所以會使用更複雜的數據分析模型。因此，組織可能做出錯誤的決定並採取不適當的和破壞性的行動。如果涉及個人的決定是基於不準確的數據或有缺陷的模型而作出的，那麼個人可能因被拒絕服務，被錯誤地指責或被誤診或以其他方式被不適當地對待而受到傷害。

6、歧視

如果分析不是真正客觀的，那麼使用大數據分析來嘗試和選擇求職者、進行升職等可能會適得其反。歧視一直是一個多年的問題，但危險的是，大數據分析使得它更為普遍，如果你願意的話，這是一種「自動化」的歧視。例如，銀行或其他類型的金融機構可能無法通過信用申請來分辨申請人的種族或性取向（因為在比賽中基於這種信用決定通常是非法的），但可以推斷出種族或性取向基於各種各樣的數據，通過在線和通過物聯網（IoT）收集，使用大數據分析，然後在獲得和學習這些信息後拒絕向個人提供貸款。

7、涉及到的個人，幾乎沒有(如果有的話)法律保護

大多數組織仍然只解決現有的數據保護法律、法規和合同要求所明確要求的隱私風險。雖然美國白宮、美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission)和其他機構最近表達了對使用大數據分析(big data analytics)的隱私風險的擔憂，但在使用大數據分析的同時，沒有法律要求保護隱私。

8、大數據可能永遠存在

我曾經和很多組織討論過他們使用大數據的問題。我讀過很多研究和文章。我還沒有發現任何錶明他們將刪除大數據存儲庫。實際上，所有人都表示，他們通常將其視為無限增長的知識庫 - 越大越好！隨著更多的數據被收集和保留，更容易的分析將能夠確定更多的個人生活的見解。

9、對電子證據發現

在過去的一年裡，有很多關於大數據分析的電子發現問題的文章。電子發現過程一般要求組織識別和生產與訴訟相關的文件。當處理數以百萬計的文檔時，正如大多數組織在其存儲庫中所擁有的那樣，這將成為一項昂貴的、耗時的活動。使用一種叫做「預測編碼」的方法的大數據分析現在開始被用於巨大的存儲庫，以更快地縮小那些最有可能為訴訟所必需的文檔，然後讓個人能夠更仔細地審查。有人擔心，通過使用這種分析來生成文件，組織可能會被指責不包括所有必要的文件。

10、使專利和版權變得無關緊要

人們擔心，大數據可能會使專利更難獲得，因為專利辦公室將無法驗證提交的專利是否是唯一的，因為在越來越多的大數據存儲庫中，有太多數據需要檢查。大數據可能會使版權成為過去的事情，因為在大數據存儲庫中很難控制可以隱藏或無限傳播的信息。作為相關的效果，，版權信息所帶來的版稅預計將會減少或完全消失。

所有規模的企業的底線…

大數據分析為激勵重大創新、改善組織各部門、以無限方式為個人帶來真正的利益做出了巨大的承諾。然而，選擇使用大數據分析的組織必須在實際使用分析之前確定相關的隱私和信息安全影響。總結如下:

1)在大數據分析策略的規劃階段，考慮至少10個隱私風險;

2)建立大數據分析和使用的職責、責任、政策和程序;和

3)將隱私和安全控制納入相關的流程，然後才真正將其投入商業使用。

來源：secureworldexpo

作者：Rebecca Herold

編譯：FintechProbe

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