加拿大将向美国采购地对空导弹系统并捐给乌克兰******

　　中新社多伦多1月10日电 (记者 余瑞冬)加拿大正从美国采购一套“国家先进地对空导弹系统”(NASAMS)及配套弹药 ，并会捐给乌克兰 。

　　在墨西哥出席北美领导人峰会的加拿大总理特鲁多1月10日与美国总统拜登会晤时确认了此事 。加拿大国防部长安妮塔·阿南德同日在渥太华对媒体公布详情，并表示，这将 是加拿大向乌克兰提供 的首套防空系统。

　　加方将为此花费约4.06亿加元(约合逾3.02亿美元) 。

　　NASAMS是一种中短程地基防空系统 ，可用于防范来自无人机 、导弹和飞机等的攻击。该系统由挪威康斯伯格防空公司与美国雷神公司共同设计制造。

　　加官方表示，自2022年2月以来 ，加方已承诺向乌克兰提供价值超过10亿加元 的军事援助 。加方会继续向乌克兰提供所需军事支援。

　　乌克兰危机发生以来 ，加拿大已向乌克兰提供M777榴弹炮及相关弹药、军用无人机摄像头、装甲战斗支援车和冬衣等物质支援 ，以及相关军事培训等 。

　　此外 ，加拿大自2015年9月启动“统一行动” ，派出军事人员对乌方提供培训。加方称 ，目前已累计对逾3.4万名乌克兰军事和安全人员进行了战场战术和高级军事技能培训 。(完)

你 的隐私 ，大数据怎知道******

　　作者 ：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）

　　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 。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）