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推特在哪里可以安全下载(推特app在哪下)

admin头像 admin 2024-03-29 00:03:40 4
导读:            关于数据所有权和个人数据仓库的讨论已经持续了很长时间。然而,这些解决方案的大规模实施却是一个鸡与蛋的问题,因为用户在等待契合的服务而服务在等待用户的采用。...

  

  

  

  

  

  关于数据所有权和个人数据仓库的讨论已经持续了很长时间。然而,这些解决方案的大规模实施却是一个鸡与蛋的问题,因为用户在等待契合的服务而服务在等待用户的采用。

  正如推特在哪里可以安全下载我和数据驱动发展设计研究院(InstituteforData Driven Design)的约翰·克里平格(JohnClippinger)的研究阐明的那样,近期政治和法律上的进展有望彻底改变这一困境。

  我和博士生以及博士后伊夫·亚历山大、埃雷兹·塞缪尔里和塞缪尔·王(Samuel S.Wang)等人所建立的框架称为开放PD830这一框架使用了世界经济论坛中我建议为“数据新政”的数据“所有权”所下的定义,即拥有权、使用权和处置权40此外,它也符合美国政府的网络空间可信任身份的国家策略,美国商务部发布的“绿皮书”和美国《网络空间国际战略》等政策。开放PDS这一框架也与欧盟委员会2012年的数据保护规则改革高度一致。这些建议、改革和制度都意识到了个人数据需要置于个体控制之下这一不断增长的需求,因为只有个体才能在相关的风险和回报之间做出最佳权衡。

  如果用户与大量公司有日常性的互动,那么互用性(interoperability)就不足以实现实际的数据所有权,更不用说处理隐私担忧了。为了实现真正的数据所有权,用户需要拥有一个处于中心化位置的安全空间以存放他们的数据。拥有一个个人数据存储设备能让用户看到并了解所收集的数据会被如何使用,控制数据的流动以及管理细粒化的数据获取。

  除了能够促进数据所有权,PDS也是一个特别吸引人的解决方案,因为它可以产生一个公平有效的数据市场,即一个用户可以得到针对自身数据的最佳服务和算法的市场。

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  ●公平推特在哪里可以安全下载:用户控制对他们数据的获取,并因此可以对服务进行排名和评价。用户可以决定相对于某个服务所需要的数据量及相关企业的声望,来评判该服务是否提供了足够的价值。在提出的框架中,授权用户可以询问如下问题:“找到这首歌的歌名是否值得我泄露自己的位置信息推特在哪里可以安全下载?”他还可以轻松地把自己的数据切换到另一个服务中。

  ●有效:用户可以与新服务无缝交流并让该服务获取他们的数据。提出的框架去除了投入新商业机会的障碍,允许最有创新性的企业提供更好的数据驱动的服务。它也刺激了商业,因为用户选择的服务能够避免它们自己收集大部分的数据。商业将会进一步获取由智能手机上的传感器和(或)其他应用与服务收集的历史数据。

  因此,服务提供商可以专注于使用所有可利用的数据向用户推送最佳体验。例如,通过利用用户在网络上发布的他们喜爱的歌曲和艺术家,他们的朋友喜欢什么,甚至他们去过哪些夜店等信息,一个音乐服务平台就可以为用户提供个性化的电台服务。

  人们也提出了个人数据的存储、获取、控制和隐私保护的其他方法。然而,开放PDS的独特性在于它与目前的政治和法律思维相一致,以及它的动态隐私保护机制。

  众所周知,个人数据隐私保护是一项艰巨的挑战。与高维数据相关联的风险往往是很微妙并且难以预测的。把个体未聚合的数据匿名化是一个被专家称为“算法上不可能”的挑战。过去几年的大量研究表明,那些看上去已经匿名化的数据集仍然存在着重新识别或去匿名化的风险。例如,对数百万用户的移动性数据集的研究表明,仅需使用4个时空点的信息就有可能进行个体重新识别。

  动态隐私:—个新范式

  人们已经提出了大量保护或者混淆个人数据的方法。但是对于我们今天记录的高维、多模态、连续演化的数据而言,还没有一种方法被证明是令人满意的。与之不同的是,我们提出了动态隐私的想法,以便通过回答问题而不是授权获取原始数据来把算法上不可能的匿名化问题转变为一个更易于处理的安全性问题。

  让我们设想一项服务,它基于一个用户是否在跑步来提供个性化的用户体验。在现有的模型下,这一服务需要通过用户的手机收集位置和(或)加速计数据,并上传到远程服务器来计算得到该用户是否在跑步的信息。在开放PDS动态隐私机制下,一段代码会被安装在用户的PDS里面。所安装的代码会在PDS的安全环境中使用敏感的位置和加速计数据计算得到相关的答案。发送到远程服务器的只是那个答案,不包括用户的位置和加速计数据。

  将这一简单的想法与数据所有权相结合就可以让用户从个性化体验中受益,不再需要分享诸如原始加速计读数或GPS坐标之类的原始数据。换言之,分享的是代码而不是数据。尽管这本身不是彻底的解决方案,但它迅速降低了数据的维度和幅度,从而使分享的是某一特定问题所需要的最少的数据,分享也因此变得更为安全。

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  这个机制也让用户可以安全地授予或者取消数据获取权,无须通过可信的第三方匿名分享数据、监视和审查数据的使用。一个团队计算机制对此做了进一步的推广,让用户可以匿名贡献数据并以聚合的形式使用数据回答类似的问题:“目前在这一区域有多少用户?”

  用户体验:假设爱丽丝想在不使用PDS的情况下安装并使用一个安卓应用,例如基于位置的社交网站Foursquareo爱丽丝把这一应用下载到她的手机上并授权Foursquare获取她的手机网络通信、个人信息和手机特征。事实上,用户在安卓手机上安装任何一个新应用时就已经要面对这一问题了。爱丽丝要生成一个用户账号,然后开始与Foursquare建立全新的联系。

  Foursquare会把它收集的关于爱丽丝的所有信息存储到后端的服务器中。爱丽丝无法获取那些数据,也无法看到Foursquare使用什么来推断她的信息。此外,不同服务之间的集成也是在幕后进行的。如果Foursquare想要利用Twitter或Facebook的数据,爱丽丝还要在相关服务上进行认证。但是爱丽丝在很大程度上并不知道Foursquare所使用的外部数据的数量。

  如果爱丽丝选择下载Foursquare的PDS版本的话,她可以像安装其他安卓应用一样安装这个应用。一旦启用,这一应用就会提示她安装一个Foursqure应用到她的PDS上。这一 PDS应用会精确描述Foursquare将获取她的PDS中的哪些数据,以及哪些相关的总结信息被传到了Foursquare的服务器上,这样爱丽丝就可以了解安装这一应用会对她的隐

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