随着大数据和人工智能等新兴技术的广泛应用，越来越多企业收集用户的身份信息、地理位置、浏览记录、健康就诊等信息，并运用专业技术分析用户的行为轨迹和偏好，以此来推测用户的产品需求和消费倾向等。用户数据分析是提高用户满意度的有效手段，但随之而来的是用户隐私泄露问题。文章分析了大数据背景下网络用户个人隐私泄露的现状和隐私保护存在的挑战，并从技术和对策两个方面分析了用户隐私保护的有效措施。
随着互联网的推广普及，大数据技术已融入各行各业，对于各行各业的发展具有重要意义。由中国互联网络信息中心发布的《第49次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2021年12月，我国网络用户人数达10.32亿，其中网购用户人数达8.42亿，与2021年相比增长5968万，占网民总体的81.6%。网络用户中有38%用户遭遇过网络安全问题，占比最多的是个人信息泄露，网络诈骗紧跟其后。依赖于大数据分析的个性化推荐服务的推广、不法分子的电话骚扰或网络诈骗等活动，使得用户隐私泄露问题也日益突出，给人们带来经济损失和精神损失。在高校，网络诈骗事件也层出不穷。本文首先介绍大数据背景下网络用户隐私保护的现状，分析目前隐私保护所面临的挑战，并从技术和对策两个方面分析了用户隐私保护的有效措施。
一、大数据环境下用户隐私现状
1.1 大数据背景下的信息安全及隐私
大数据技术作为新兴的互联网技术，具有其特有的优势：数据量巨大、数据类型多样、数据处理速度迅速。借助于以上优势，大数据产业迅速发展起来，数据已成为国家和企业的重要战略资源，而大数据在为人们提供生活便利、创造社会效益和经济效益的同时，相应来的安全问题也日益突出。部分企业在使用客户信息时超越了自身权限，甚至出售客户的隐私数据以谋得巨额利润，造成用户的隐私信息泄露。此外，由于大数据的社会化和共享性，黑客将数据作为攻击的首要目标，部分黑客甚至将不法之手伸向国家安全机构，威胁国家安全。
在信息安全方面，大数据会成为安全问题频发的源头。如图1所示，保证大数据使用过程的安全和数据的内在价值是信息安全的重要内容；同时也要结合大数据的安全防护优势，将其应用于信息安全。在大数据时代，各网络平台和软件收集用户数据已经不足为奇，只要数据不外泄，就不会对个人数据的安全构成威胁。据外媒报道，曾揭露美国“棱镜门”计划的斯诺登之所以不使用iPhone，因为他认为iPhone会在用户不知情的情况下使用手机上的软件来收集用户信息。近两年来，美国电动汽车及能源公司特斯拉所产电动汽车在国内事故频发，随之曝光的是其所采集的车辆数据和用户数据并未存储在我国，这也一度引发了用户隐私数据外泄的担忧。
从多个角度分析数据隐私，其中有许多属性和分类规则，除客户的个人身份信息外，还包含平台上的用户行为和踪迹等相关记录。隐私一般是指拥有数据的一方不希望为外界知道的敏感信息，例如：个人身份信息、行为踪迹信息、网络浏览信息。从隐私所属者角度分类可以将隐私分为个人隐私和普通隐私。个人隐私是指具有明显个体特征或与可识别个人相关但个人不愿透露的信息。普通隐私是指可以揭示多个个体之间的联系或共同点并且不愿透露的信息。从不同角度来看分类各不相同。
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二、用户隐私保护存在的挑战
在大数据受到广泛关注和应用的同时，用户隐私保护问题也应得到重视和思考。大量隐私数据被泄露进入互联网，不仅会对个人和企业造成数据安全问题，甚至会波及国家安全。数据的收集和使用往往未经数据拥有者的同意，这就导致了数据滥用和隐私泄露，数据拥有者和数据采集者对于数据的随意使用等多方面原因给隐私保护工作带来了一定难度。
2.1 用户的隐私保护意识弱
由于互联网的和移动支付的普及，网络社交、购物、医疗和学习等已经成为社会生活学习中的重要部分。同时，随着搜索引擎、社交和游戏等娱乐软件的更新迭代，网民的上网频率也随之提升。然而，很多网民对网络隐私信息的保护不重视，对网络的危害认识不足，随意点击各种链接并输入个人信息数据等，这些不恰当的行为大大增加了数据隐私泄露的可能性，大部分软件会记录广大网友在使用过程中的浏览记录，而用户并不知情。据报道，搜索引擎和输入法等软件是用户隐私泄露的重要途径。其次，部分企业工作人员缺乏深厚的职业素养和较强的法律意识，容易受到经济利益等多面的诱惑，存在着监守自盗的问题。他们利用获取用户隐私信息的便利，转售用户的各种隐私信息，牟取不正当利益，给用户带来不可估量的损失与困扰。这方面的典型案例就是圆通速递员工非法向外租借员工内部账号，犯罪团伙利用内部账号盗取快递信息以实施精准诈骗，该案件造成1300余万条公民个人信息泄露。
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三、隐私保护技术
从上述分析来看隐私泄露等安全问题不仅严重影响个人和企业，甚至波及国家。因此，隐私保护对于保证信息安全尤为重要。目前国内外专家学者对于用户隐私保护问题已经有不少研究，主要分为技术和对策两个方面。从技术角度来看，主要应用信息技术和相关算法，例如系统体系结构控制、数据扰乱、加密技术、差分隐私保护等，但是还需结合具体应用场景选择合适的隐私保护技术。
3.1 基于系统体系结构的隐私保护技术
基于系统体系结构的隐私保护技术主要针对于个性化推荐系统，着眼于研究通过识别收集的用户信息存放在系统的什么位置，以此来认定系统是什么样的体系结构。最初的推荐系统都是集中式体系结构，也就是将用户数据集中存放在服务器端，这对用户的隐私是极大的威胁。因此，研究学者对于系统的体系结构做了改进：将集中式的结构改为分布式的体系结构。
3.2 基于伪装的隐私保护技术
基于伪装技术的隐私保护方法就是把用户真实的个人数据进行伪装后再传输使用。常见的基于伪装技术的隐私保护方法有：数据清洗技术、数据扰乱技术、数据交换技术、数据泛化技术、乱序和模糊化处理。例如数据扰乱技术主要是通过向原始数据中添加噪声来保护数据，添加的噪声越强，隐私保护效果越好，但所得数据的准确度有所下降；反之，添加的噪声越弱，隐私保护效果不够理想，但推荐准确度比较好，数据扰乱技术中应用最广泛的是差分隐私保护方法。
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四、隐私保护管理对策
从对策角度来看，主要从用户本身、相关法律、政府政策监管和企业等数据收集者等方面进行分析。隐私保护的推进不仅要提高用户的数据安全意识，而且还需要完善隐私保护法律体系，形成政府监管治理体系，推进行业规范的使用，维护绿色网络环境。下面主要针对网络购物、社交、医疗健康等领域，对用户的隐私保护对策进行探讨。
4.1 增强隐私保护意识，减少隐私暴露机会
要加强大数据时代隐私保护的宣传教育，明确在此背景下隐私保护的必要性，提高对隐私侵犯的警惕性和敏感度。在网络上填写个人信息时，要了解信息的使用场景，尽量不要将与隐私数据相关的个人信息随意放在网上，给网络的各个账户设置不同的具有一定复杂性的密码，尤其是支付软件。此外，对于信息共享与隐私保护之间的平衡关系要辩证看待，及时对数据进行脱敏。同时还应提高自己的法律保护意识，当个人隐私受到侵犯时，要通过法律途径积极寻求解决方案。
最后，在保护个人隐私信息的同时，还需要提高网络用户的媒介素养，不仅保护个人隐私还要有保护其他用户隐私的意识，让数据隐私保护意识成为社会共识。从诸多实例来看，网络快速传播和网络暴力极大助推了信息的泄露，我国拥有庞大的网络用户群体，每一位网友的转发都在扩大信息泄露的范围，加剧信息泄露的程度。在个人信息刚刚泄露时，如果能保证网络用户做到不传播不转发，就可以将危害降到最低。因此，需要形成全社会的隐私保护共识，共同维护网络用户隐私安全。
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