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本文由創(chuàng)新互聯(lián)(www.cdcxhl.cn)小編為大家整理，本文主要介紹了人吃飽了撐著究竟有多可怕的相關(guān)知識，希望對你有一定的參考價值和幫助，記得關(guān)注和收藏網(wǎng)址哦！
目前成都創(chuàng)新互聯(lián)已為上千的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)絡(luò)空間、網(wǎng)站托管、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計、八公山網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。
echo 0-@ . com amp；;網(wǎng)民:在日本。A "孕婦 "把一個充氣氣球藏在衣服里，假裝去看醫(yī)生。當(dāng)醫(yī)生用聽診器聽她的胃時，胃里的 "孕婦 "刺破氣球。醫(yī)生立即精神癱瘓，失去知覺，口吐白沫。然而，該 "孕婦 "仍然微笑著說 "醫(yī)生，我 我在和你開玩笑！ "。
我不 我不知道她開玩笑的行為足以毀掉一個醫(yī)生。;的生活。為了更好地理解，讓 讓我們先來了解一下聽診器。聽診器用于收集和放大來自心臟、肺、動脈、靜脈和其他內(nèi)部器官的聲音。通過聽診器已經(jīng)可以清楚地聽到心臟和血管的微小聲音?？上攵?，當(dāng)一個氣球爆炸的聲音如此之大，普通人都會嚇一跳，更何況是完全突然的，沒有任何心理準(zhǔn)備。這種情況下，鼓膜肯定是破了。更不用說這個 "孕婦 "意識到這樣做的后果，就不可能理解這樣一個玩笑的動機(jī)...只能說她吃飽了。
:的網(wǎng)民可以 我記不清具體是多少年了。娛樂圈開始了一場 "冰桶實(shí)驗(yàn) "活動。原本的目的是呼吁大家關(guān)愛漸凍人，但漸漸的這個活動越走越遠(yuǎn)，變成了一場炒作和吸睛的晚會。整個娛樂圈甚至普通人就跟上癮一樣。今天新聞媒體報道一個明星挑戰(zhàn)一個冰桶，明天又有一個明星直接浸到冰桶里。后來演變成有人用開水澆，有人用糞澆，跟精神病院一樣。我不知道這樣的活動有什么意義。這是我最愚蠢的行為。;我見過當(dāng)我 我吃飽了沒事干。
:和我分享一個消息。這是很久以前的事了。2004年5月，四川中醫(yī)陳建民成功挑戰(zhàn)生存極限49天，創(chuàng)下 "超人絕食 "。同年5月，一家公司的老板牟鵬和他的醫(yī)生在廣州舉行了一個記者招待會，聲稱一個60天 "禁食課程及實(shí)驗(yàn)將于5月20日在廣州的一家醫(yī)院進(jìn)行，這將創(chuàng)造絕食持續(xù)時間的新世界紀(jì)錄。你最近總是喜歡和鄰居攀比嗎？讓 咱們不談里面的主角絕食的時候有沒有吃東西。這種事情的發(fā)生會吸引人們 而不是對個人和社會無用的東西。我認(rèn)為為了出名而出名，獲得一個世界紀(jì)錄的好名聲是非常不可取的。
網(wǎng)友:看到這個問題，我全身不能 我忍不住顫抖。他從左褲兜里掏出一包煙，抽出一支，在手心里翻了兩下，夾在右手中指和食指之間，放進(jìn)嘴里，拿出打火機(jī)點(diǎn)燃。說完，他猛吸了一口氣，慢慢吐出來。眼前的煙霧似乎加深了他內(nèi)心的恐懼。他為什么會變成這樣？事情怎么會發(fā)展到這一步？ "類似鋼筆的問題
:，這是一個有趣的問題。我來回答一下。前段時間有個新聞。相信有人看過。那是一輛在冰上行駛的SUV。結(jié)果前車倒了，里面兩個人被。禍不單行，另一對夫婦，他們是典型的 "完整和支撐 "，還學(xué)會了在冰上開車，一下子摔了下來。幸運(yùn)的是，他們還活著。汽車被卡在一半，牢牢凍結(jié)。人活著真的要低調(diào)。唐 不要以為霸道就可以稱霸所有的路。冰道不是你想支配的東西，但是你想支配就能支配！甜點(diǎn)一定沒有好結(jié)果。
最近:有人在Tik Tok，真是讓人物無語。一個人用挖耳勺移山。一只碗想喝光河里的水。一個拿著直徑十幾厘米的鋼筋，說要磨針。一個人每天扔一塊小石頭，說要填海。以上都是每天說持續(xù)了多少天。我 我好擔(dān)心有一天，他們說天天搓，會把地球甩出軌道。糟透了。
1-@ .com1超級貴的美國醫(yī)療
你要知道一件事，美國的醫(yī)療服務(wù)超級貴。
一般來說，人們不會。;當(dāng)他們生病的時候，你不敢叫救護(hù)車，否則，一次救護(hù)車之旅會讓你的錢花得差不多。
所以每天都收治有錢的病人，但是沒錢的，誰管呢？
美國每天發(fā)現(xiàn)的感染人數(shù)肯定不是全部。你不 我不知道有多少人不知道。;根本不做測試，有多少人不做測試？;即使檢測后也沒有得到治療。病毒繼續(xù)傳播。
2美國數(shù)據(jù)美國的數(shù)據(jù)也證明了這個觀點(diǎn)?？聪旅娴臄?shù)據(jù)就能對這個問題有所了解。
以下是美國的數(shù)據(jù):
每一天都領(lǐng)先于前一天，如果我們每個人都能這樣學(xué)習(xí)和進(jìn)步就好了。不幸的是，這是中的感染人數(shù)。
共確診3701580人，現(xiàn)確診1879671人，死亡14.12萬人。這是一個多么可怕的數(shù)字。
肺炎處理病人死亡的3種方法(1)在萬人坑掩埋尸體
這篇文章是今年4月9日的新聞。
據(jù)《路透社》稱，肺炎的死亡人數(shù)已超過16000人，紐約州成為的中心，每天有400多人死亡。當(dāng)?shù)靥介g不堪重負(fù)，不得不征用囚犯在無人島(哈特島)上大規(guī)模挖坑埋葬死者。這些殘酷的畫面被無人機(jī)一一拍下。
這 "萬人坑 "不是謠言。
據(jù)echo 6-@ .com 4月9日報道，紐約市長比爾·白思豪本周早些時候表示，位于紐約布朗克斯區(qū)東北部的哈特島可能會被用來臨時埋葬肺炎 它死了。紐約市發(fā)言人弗雷迪·戈爾茨坦9日證實(shí)，他們已經(jīng) "別無選擇。 "選擇 "，只能這么做，希望能緩解市內(nèi)各大醫(yī)院太平間的緊張。
伴隨著這條新聞，網(wǎng)上還曝光了幾張無人機(jī)拍攝的圖片。我看到一臺挖掘機(jī)在荒蕪的哈特島上挖一條長長的壕溝。
在另一段視頻中，十幾名身穿白色防護(hù)服的囚犯抬著木制進(jìn)入坑內(nèi)，至少有幾十具已經(jīng)堆好了...
報道稱，該視頻由非營利組織 "哈特島項(xiàng)目和公司。該組織的負(fù)責(zé)人梅林達(dá)·亨特(Melinda Hunt)表示，視頻拍攝當(dāng)天埋葬了23具尸體。在她看來，最近會有越來越多的人被埋葬在那里，埋葬過程似乎變得更加有組織和系統(tǒng)化。
2醫(yī)院收治了一些感染者。
要知道只有少數(shù)人可以治療。否則，我們不可能每天保持如此高的感染人數(shù)。
一些仍在逃亡的感染者。
因此，美國的病例數(shù)正在一步步上升，幾乎沒有它下降的時間。因?yàn)槲唇?jīng)治療的病人仍在傳染他人。
4未感染者隨時可能被感染。
感染者隨時可能死亡。
希望能解答大家的疑惑。
echo 2-@ . com: amp；"人和狗有相同的血統(tǒng)。有人在實(shí)驗(yàn)室培育出了良種狗，我也可以在里面培育出良種人。 "
奧斯威辛集中營的醫(yī)生約瑟夫·門格爾(Jos《對于四種種族人類的前下顎部分的種族形態(tài)學(xué)研究》、門格爾 的第一篇博士論文，是關(guān)于人類學(xué)的。因此，門格爾成為德國黨衛(wèi)軍急于拉攏的杰出人才，以幫助證明雅利安人是最優(yōu)秀的種族。
入伍之初，門格爾就懷著報國之心參加了1941年的蘇德戰(zhàn)爭。他因傷勢嚴(yán)重?zé)o法參加戰(zhàn)斗，從此遠(yuǎn)離戰(zhàn)場。也許這對于門格爾來說是一種遠(yuǎn)離死亡的幸運(yùn)，但對于奧斯威辛集中營的幾十萬囚犯來說，卻是一場巨大的悲劇。門格爾雖然是個醫(yī)生，但他對救死扶傷并不感興趣，而是把全部精力都投入到了那些變態(tài)而殘忍的人體實(shí)驗(yàn)中。
1943年，門格爾因?yàn)閵W斯威辛吉普賽營地的醫(yī)生退休，作為替補(bǔ)進(jìn)入奧斯威辛，并憑借短時間內(nèi)摧毀整個吉普賽營地的功績，很快被提拔為奧斯威辛的主治醫(yī)官之一。
事實(shí)上，當(dāng)奧斯威辛決定一個囚犯 s的生死，一般只需要幾秒鐘就能讓他脫離隊列，然后把他趕到毒氣室。不過門格爾喜歡穿著整潔，戴著白手套，穿著擦亮的皮鞋。一邊聽音樂，他一邊微笑著和他的 "獵物與獵物。
門格爾沒有 不能決定世界的命運(yùn)獵物與獵物直到他了解了更多。有疤痕或小斑點(diǎn)的囚犯，或身高不在門格爾定義的身高范圍內(nèi)的囚犯，將被送進(jìn)毒氣室。
門格爾 s看似 "清潔與衛(wèi)生行為也許它 it’只是挑選出 "不適合勞動的人并直接消除它們，而剩余的 "適合勞動的人會進(jìn)行人體實(shí)驗(yàn)。1944年7月22日，150名囚犯被送往奧斯威辛，只有21名男性和12名女性被挑出來勞動，其余的都被直接趕進(jìn)了毒氣室。
為了測試飛行員穿什么樣的飛行服才算耐寒，門格爾等人讓實(shí)驗(yàn)者穿著飛行員服泡在冷水池里，反復(fù)測量他們的身體變化。有時甚至連實(shí)驗(yàn)者都要衣服，然后在零下6℃的室外呆上幾個小時。在如此惡劣的低溫實(shí)驗(yàn)環(huán)境下，很多人直接被凍死，即使活下來的人也處于低溫休克狀態(tài)。
還有一個高空研究實(shí)驗(yàn)，為了測試飛行員 在高空承受壓力的能力，將囚犯驅(qū)入真空負(fù)壓室，然后不斷提高壓力，直到囚犯 肺爆了，或者看著犯人把頭往墻上撞，從而記錄下人類承受壓力的數(shù)據(jù)。
這一切讓我們想起了日軍731，但這并不是門格爾最令人發(fā)指的行為。有人曾說門格爾的綽號是 "死亡天使因?yàn)樗麑袪I的孩子沒有同情心，殺了太多的天使。為了讓孩子們乖乖地躺在手術(shù)臺上，他竟然給他們蛋糕和糖果，并讓他們叫他 "好叔叔 "。
在虛假的偽裝下，為了達(dá)到他種族改良的目的，門格爾讓一個又一個孩子躺在手術(shù)臺上，然后切斷孩子 在沒有任何麻醉的情況下，將各種病毒或細(xì)菌注入兒童體內(nèi)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
我記得伊娃·門格爾經(jīng)常在右臂注射一種不知名的藥物，每次注射都是連續(xù)五針。打完一針后，伊娃突然高燒不退，四肢腫脹，身上甚至出現(xiàn)了巨大的紅色斑塊。門格爾帶著一群醫(yī)生來看伊娃，給她量了體溫，斷定伊娃可能活不過兩周。
于是伊娃被遺棄在病房里，再也沒人管了。幸運(yùn)的是，伊娃憑借堅強(qiáng)的意志力爬到房間另一角的水管喝水，活了下來。兩周后，伊娃 s退燒，癥狀逐漸消失，于是被送回門格爾實(shí)驗(yàn)室。但是當(dāng)伊娃看到她的妹妹瑪麗亞時，她驚訝地發(fā)現(xiàn)瑪麗亞已經(jīng)變得目光呆滯，沉默寡言。
門格爾 的最佳研究領(lǐng)域是雙胞胎，所以門格爾在奧斯威辛集中營除了伊娃 的姐妹。這些無辜的孩子要么被門格爾殺死，要么被門格爾肢解，甚至被當(dāng)作 "人造連體雙胞胎，實(shí)驗(yàn)產(chǎn)品及。
有一次，門格爾沒有自己拿刀，而是站在一旁指揮其他納粹醫(yī)生割下兩個吉普賽孩子的皮膚，然后像縫衣服一樣把兩個孩子的尸體縫在一起，試圖讓他們在傷口愈合的過程中自動結(jié)合成一個連體。結(jié)果兩個孩子因?yàn)閲?yán)重的傷口感染，在非人的痛苦中慢慢死去。比這個實(shí)驗(yàn)更讓人無法接受的是mengele 標(biāo)準(zhǔn)普爾眼球?qū)嶒?yàn) "。為了通過藥物注射控制虹膜顏色，人為改變眼球顏色，門格爾將燃料或化學(xué)物質(zhì)直接注入兒童體內(nèi) 當(dāng)他們躺在手術(shù)臺上不知情，甚至沒有用藥的時候。
門格爾 標(biāo)準(zhǔn)普爾眼球?qū)嶒?yàn) "從來沒有成功過，那些孩子大部分都在撕心裂肺的痛苦中永久失明。戰(zhàn)后，據(jù)一名集中營的納粹醫(yī)生回憶，1943年9月，他來到奧斯威辛吉普賽人集中營時，看到門格爾實(shí)驗(yàn)室的木桌上擺滿了各種顏色的眼球。這些眼球標(biāo)有特定的標(biāo)簽，并按順序編號。眼球的顏色是紫色、綠色、淺藍(lán)色和淺黃色。
雖然門格爾是如此殘忍，但他偽裝的技巧使他在那些無知的孩子眼中不像其他納粹士兵那樣粗魯，他被認(rèn)為是一個和藹可親的 "好叔叔 "。
但就是這個 "好叔叔 "世衛(wèi)組織從世界各地的集中營中找到了1500多對雙胞胎兒童。這3000多個孩子，大部分都死在了門格爾實(shí)驗(yàn)中，只有不到200人活了下來。其中，伊娃修女幸運(yùn)地熬到了1945年，蘇聯(lián)解放了奧斯威辛集中營。
奧斯威辛還有一個幸存者，他永遠(yuǎn)失去了他的孿生兄弟奧列斯基。根據(jù)幸存者 據(jù)他回憶，當(dāng)時門格爾連續(xù)為奧蘭斯基做了四次手術(shù)，其中一次導(dǎo)致奧蘭斯基 ■下肢癱瘓，再也無法站立。后來，門格爾撤掉了奧蘭斯基 的官。第四次手術(shù)后，奧蘭斯基再也沒有出現(xiàn)過。相比較而言，伊娃和她的姐妹們能一起活下來已經(jīng)很幸運(yùn)了。
Eva s的妹妹得救了，但門格勒用假身份證逃離了德國。1946年，23名納粹醫(yī)生在德國紐倫堡國際軍事法庭受審，罪名是參與T-4行動，在戰(zhàn)俘或集中營進(jìn)行醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)。只有門格爾成為唯一缺席審判的納粹醫(yī)生。
后來證據(jù)顛倒后，門格爾成功逃脫了美國和蘇聯(lián)的追捕，先回到家鄉(xiāng)岡茲堡，然后持假護(hù)照到南美。1985年，蘇聯(lián)、美國和德國加緊抓捕門格爾，通過一系列線索得出結(jié)論，門格爾去過阿根廷和巴拉圭，最終可能定居在巴西小鎮(zhèn)坎迪杜。
坎迪·杜之被高度懷疑，因?yàn)殒?zhèn)上80多戶人家有38對雙胞胎。這里的雙胞胎出生率不僅比世界平均水平高10倍以上，甚至這些雙胞胎幾乎都是雅利安人。當(dāng)然也有很多德國人在巴西定居，Candidu主要是德國人。也許這就是為什么Candidu 美國的雙胞胎大多是雅利安人。
后來據(jù)坎迪杜居民回憶，上世紀(jì)60年代，坎迪杜突然來了個獸醫(yī)，聲稱不僅能讓奶牛多生孩子，還能治療婦科病。疾病。于是有人因?yàn)镃andidudo雙胞胎現(xiàn)象認(rèn)定獸醫(yī)是門格爾，而在晚年，門格爾真正實(shí)現(xiàn)了他的 "人工制造雅利安物種 "。
門格爾 s的逃亡經(jīng)歷尚無定論，但無論如何，門格爾逍遙法外，逃脫法律的懲罰是不爭的事實(shí)。事實(shí)上，早在1979年，門格爾在巴西度假勝地游泳時，就因突發(fā)心臟病去世，享年68歲。
有些人曾經(jīng)覺得門格爾 他的死亡有點(diǎn)像被特工。摩薩德確實(shí)一直在全世界追捕那個渾身沾滿猶太人鮮血的劊子手。但除了用DNA檢測確認(rèn)死者是門格爾外，其他關(guān)于門格爾是否死于被特工追殺的傳聞，一直沒有真正的錘子證據(jù)支持。
2005年，門格爾的雕塑在他的家鄉(xiāng)岡茲堡的一所小學(xué)校園里完成。當(dāng)然，這個雕塑并不是為了紀(jì)念門格爾，而是為了紀(jì)念那幾十萬白白失去生命的靈魂。
雕塑上的題詞是: "沒有人能割斷自己和民族之間的歷史。一個人不應(yīng)該。;t和can 不要讓歷史沉睡，否則歷史會再次重演，成為現(xiàn)實(shí)的一部分。 "碑文周圍刻有許多哭泣和驚恐的眼神。
實(shí)際上，門格爾 美國的罪行只是奧斯威辛集中營的冰山一角。據(jù)說根據(jù)奧斯威辛集中營的記錄。;按照當(dāng)時美國的規(guī)定，所有的囚犯都可以被德國所有的納粹醫(yī)生共享。
簡單來說，奧斯威辛以外的醫(yī)生只需支付幾個馬克，就可以隨意對一個健康的囚犯進(jìn)行醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)，甚至有些藥廠可以通過付費(fèi)的，委托奧斯威辛的納粹醫(yī)生在集中營進(jìn)行人體藥物實(shí)驗(yàn)。
也許有些人覺得奧斯威辛集中營離我們太遠(yuǎn)了，我們可以 不要同情納粹德國給猶太人帶來的災(zāi)難。其實(shí)日軍的罪行比奧斯威辛集中營還要惡劣，所以我們必須了解和銘記二戰(zhàn)的歷史，才能更好的避免歷史的重演。
大家對于大數(shù)據(jù)怎么看？
數(shù)據(jù)與隱私大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)成為科研的基石。在享受推薦算法、語音識別、圖像識別、無人駕駛等智能技術(shù)帶來的便利的同時。，數(shù)據(jù)起到了驅(qū)動算法優(yōu)化和迭代的作用。在科研、產(chǎn)品開發(fā)和數(shù)據(jù)公開的過程中，算法需要收集和使用用戶數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)在這個過程中必然會暴露。歷史上有很多公開數(shù)據(jù)暴露用戶的案例 隱私。
AOL是一家美國互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)公司，也是美國最大的互聯(lián)網(wǎng)提供商之一。2006年8月，為了學(xué)術(shù)研究，AOL公布了匿名搜索記錄，包括65萬用戶的數(shù)據(jù)，共計2000萬條查詢記錄。在這些數(shù)據(jù)中，用戶 的名字被一個匿名ID代替，但是紐約時報通過這些搜索記錄發(fā)現(xiàn)這個ID匿名為4417。79%的用戶對應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界中的人。ID 4417749的搜索記錄包含關(guān)于 "60歲的人， "里爾本的風(fēng)景 "和搜索詞 "阿諾德 "?！都~約時報》根據(jù)上述數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，利爾本只有14個姓阿諾德。最后，通過與這14人的直接接觸，確認(rèn)ID 4417749是一位62歲的祖母，名叫塞爾瑪·阿諾德(Thelma Arnold)。最后，AOL緊急刪除了數(shù)據(jù)，并發(fā)表聲明道歉，但為時已晚。因?yàn)殡[私泄露，AOL被起訴，最后對受影響用戶的賠償總額高達(dá)五百萬美元。
也是在2006年，美國最大的電影和電視公司之一網(wǎng)飛舉辦了Netflix獎，用戶 電影評分是根據(jù)公開數(shù)據(jù)估算的。從網(wǎng)飛數(shù)據(jù)中刪除識別用戶的唯一信息，以為這樣可以保證用戶 隱私。然而，在2007年，來自奧斯汀的德克薩斯大學(xué)的兩名研究人員說，匿名用戶 通過將網(wǎng)飛公布的數(shù)據(jù)與IMDb(互聯(lián)網(wǎng)電影數(shù)據(jù)庫)網(wǎng)站上公布的記錄相關(guān)聯(lián)，可以識別出他的身份。三年后的2010年，網(wǎng)飛最終宣布，出于隱私原因，它將停止比賽，并被罰款總計900萬美元。
近年來，各大公司都在密切關(guān)注用戶 隱私。例如，蘋果在2016年6月的WWDC會議上提出了一種名為差分隱私的差分隱私技術(shù)。蘋果聲稱可以通過數(shù)據(jù)計算出用戶群體的行為模式，但它可以 我無法獲得每個用戶的數(shù)據(jù)。那么差分隱私技術(shù)是如何工作的呢？
大數(shù)據(jù)時代，如何保證自己的隱私？要回答這個問題，首先要知道什么是隱私。
什么是隱私？
我們經(jīng)常談到隱私泄露和隱私保護(hù)，那么什么是隱私呢？比如家住海淀區(qū)五道口的小明，經(jīng)常在網(wǎng)上購買電子產(chǎn)品。是小明 的姓名、購買偏好和居住地址私人？如果一個購物網(wǎng)站計算用戶 購物偏好并公布一些數(shù)據(jù)，公布的數(shù)據(jù)顯示，北京海淀區(qū)五道口的用戶更喜歡購買電子產(chǎn)品，是小明 s隱私泄露？要理解隱私保護(hù)，首先要討論什么是隱私。
對于隱私這個詞，科學(xué)研究中普遍接受的定義是 "單個用戶的一些屬性，只要符合這個定義就可以算是隱私。當(dāng)我們談?wù)?"隱私與隱私，我們更加重視 "單一用戶 "。那么，一組用戶的某些屬性可以認(rèn)為是不隱藏的。私人的。讓 就拿剛才的例子來說吧。對于小明來說，單個用戶 "購買偏好和和 "居住地址及地址是隱私。如果公開數(shù)據(jù)說家住五道口的小明愛買電子產(chǎn)品，那么這顯然是隱私泄露。但如果數(shù)據(jù)只包含一個地區(qū)的人的購買偏好，就不存在用戶隱私的泄露。進(jìn)一步說，如果大家都知道小明住在海淀區(qū)五道口，那小明喜歡買這個產(chǎn)品嗎？這算不算隱私泄露？答案是否定的，因?yàn)槲覀冎皇峭ㄟ^這種趨勢進(jìn)行推測，而數(shù)據(jù)并沒有。;不能說明小明一定愛買電子產(chǎn)品。
所以從隱私保護(hù)的角度來說，隱私是一個針對個人用戶的概念。公開群體用戶的信息不算隱私泄露，但如果能從數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確推斷出個人信息，那么就是隱私泄露。
隱私保護(hù)的方法
自從信息時代以來，關(guān)于隱私保護(hù)的研究就開始了。隨著數(shù)據(jù)的不斷增長，人們越來越重視隱私。當(dāng)我們討論隱私保護(hù)時，我們包括兩種情況。
第一種是公司開放用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)術(shù)研究和數(shù)據(jù)交換，學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)或個人可以向數(shù)據(jù)庫發(fā)起查詢請求。公司在返還相應(yīng)數(shù)據(jù)時，需要保證用戶的隱私。
在第二種情況下，公司作為服務(wù)提供商，積極收集用戶 數(shù)據(jù)以提高服務(wù)質(zhì)量，而在客戶端收集的數(shù)據(jù)也需要保證隱私。學(xué)術(shù)界提出了多種保護(hù)隱私的方法和衡量隱私是否泄露的工具，如K-匿名、L-多樣性、t-緊密度、ε-微分隱私、同態(tài)加密、零知識證明今天我們主要介紹K-匿名、L-多樣性、t-緊密度和ε-微分隱私。這些方法首先從直觀的角度來衡量一個公共數(shù)據(jù)的私密性，然后使用密碼學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等工具來保證數(shù)據(jù)的私密性。
讓 讓我們逐一解讀這四種隱私保護(hù)方法:
k匿名(k匿名)
k-匿名是由Latanya Sw:通常是個人的唯一標(biāo)志，如姓名、地址，等等，這些內(nèi)容需要在數(shù)據(jù)公開的時候刪除。
準(zhǔn)身份echo 8-@ . com amp；;郵政編碼、年齡、生日、性別等。并不獨(dú)特，但它們可以幫助研究人員關(guān)聯(lián)相關(guān)數(shù)據(jù)。
敏感的attribut:敏感數(shù)據(jù)，如購買偏好、工資等。，是研究者最關(guān)心的，所以一般直接公開。
簡單來說，k-匿名的目的是保證公共數(shù)據(jù)中包含的至少k-1條個人信息不能被其他個人信息識別。即公開數(shù)據(jù)中的任何準(zhǔn)標(biāo)識符信息，同樣的組合需要出現(xiàn)至少k次。
例如，假設(shè)公共數(shù)據(jù)受2-匿名保護(hù)。如果攻擊者想要確認(rèn)一個人 的敏感信息(購買偏好)，通過查詢他的年齡、郵政編碼和性別，攻擊者會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中至少有兩個人的年齡、郵政編碼和性別相同。這樣，攻擊者就可以 不能區(qū)分這兩個數(shù)據(jù)中的哪一個是小明，從而確保小明 的隱私不會被泄露。
下表是2-匿名化的信息:
大數(shù)據(jù)時代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
有兩種主要的k-匿名方法。一種是刪除相應(yīng)的數(shù)據(jù)列，并用星號(*)替換它。另一種方法是通過概化使其不可區(qū)分，比如將年齡數(shù)概化為一個年齡組。對于郵政編碼等數(shù)據(jù)，如果刪除所有的郵政編碼，研究人員會丟失很多有意義的信息，所以可以選擇刪除最后一位數(shù)字。
從這個表中，即使我們知道小明是男性，24歲，郵政編碼是100083，我們?nèi)匀豢梢?我不認(rèn)識小明。;的購買偏好。但是研究者還是可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)統(tǒng)計出一些有意義的結(jié)果，既兼顧了個人隱私，又為研究提供了有效的數(shù)據(jù)。
k-匿名可以保證以下三點(diǎn):
攻擊者可以 我不知道某人是否在公共數(shù)據(jù)中。
給定一個人，攻擊者可以 我不能確定他是否有敏感屬性。
攻擊者可以 不能確定某一段數(shù)據(jù)對應(yīng)的是哪個人。(這個假設(shè)攻擊者除了準(zhǔn)標(biāo)識符信息之外，對其他數(shù)據(jù)一無所知。例如，如果所有用戶都喜歡購買電子產(chǎn)品，那么k-匿名可以 我不能保證隱私不被泄露。)
攻擊方法
未排序匹配攻擊:當(dāng)公共數(shù)據(jù)記錄與原始記錄的順序相同時，攻擊者可以猜出匿名記錄屬于誰。例如，如果攻擊者知道小明在數(shù)據(jù)上領(lǐng)先于小白，那么他可以確認(rèn)一下，小明 美國的購買偏好是電子產(chǎn)品，而小白是家用電器。解決方法也很簡單。您可以通過在披露原始數(shù)據(jù)之前打亂其順序來避免這種攻擊。
互補(bǔ)釋放攻擊:如果公共數(shù)據(jù)的類型很多，如果它們的k-匿名方法不同，那么攻擊者就可以通過關(guān)聯(lián)各種數(shù)據(jù)來推斷用戶信息。
此外，如果敏感屬性在同類準(zhǔn)標(biāo)識符中缺乏多樣性，或者攻擊者有其他背景知識，k-匿名可以 不要避免隱私泄露。
大數(shù)據(jù)時代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
我們知道李雷 的信息。表格中有兩個對應(yīng)的數(shù)據(jù)，但是他們的購買偏好都是電子產(chǎn)品。由于缺乏多樣性這一敏感屬性，我們?nèi)匀豢梢缘玫嚼罾?盡管2-匿名的匿名數(shù)據(jù)的敏感信息。
大數(shù)據(jù)時代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
如果我們知道小資 的信息，知道她不 如果你不喜歡買護(hù)膚品，那么從表中，我們?nèi)匀豢梢源_認(rèn)小資 的購買偏好是廚房用具。
l多樣性(l多樣性)
通過上面的例子，我們引入了多元化的概念。簡單地說，在公共數(shù)據(jù)中，對于那些具有相同準(zhǔn)標(biāo)識符的敏感屬性必須具有多樣性，這樣才能保證用戶 隱私可以 不能通過背景知識和其他方法推斷。
L-div:)一個類型中最高頻率值的概率不超過1/L
基于熵的l-多樣性(l-div:)一個類型中敏感數(shù)據(jù)分布的熵至少為log(l)。
遞歸(C，L)-多樣性(遞歸(C，l)-div:)簡單來說就是保證最頻繁值出現(xiàn)的頻率不會太高。
l-多樣性也有其局限性:
敏感屬性的性質(zhì)決定了即使保證一定概率的多樣性，也很容易泄露隱私。例如，在醫(yī)院公布的艾滋病數(shù)據(jù)中，敏感屬性是 "艾滋病陽性患者(發(fā)生概率為1%)和 "艾滋病陰性 "(發(fā)生概率99%)。這兩個值的敏感度不同，導(dǎo)致結(jié)果不同。
在某些情況下，l-多樣性是沒有意義的:例如，艾滋病數(shù)據(jù)的例子只包含兩個不同的值，因此保證2-多樣性是沒有意義的。
l-多樣性很難實(shí)現(xiàn):例如，如果我們想在10000條數(shù)據(jù)中保證2-多樣性，我們可能最多需要10000 * 0.01 = 100個相同的類型。這時候用之前介紹的k-匿名方法可能很難實(shí)現(xiàn)。
偏斜攻擊:如果我們想確保 "艾滋病毒陽性患者和 "艾滋病毒陰性 "在同一類型的數(shù)據(jù)是相同的，雖然我們保證了多樣性，但隱私泄露的可能性會增加。因?yàn)閘-diversity沒有考慮敏感屬性的整體分布。
l-多樣性不。;不要考慮敏感屬性的語義。例如，在下面的例子中，我們通過李磊 的信息。通過這兩條信息，我們可以得出兩個結(jié)論。首先，李雷 的工資比較低；第二，李磊喜歡買電子電器相關(guān)的產(chǎn)品。
大數(shù)據(jù)時代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
t-貼近度
上面最后一個問題引出了T-貼近度的概念，就是保證敏感信息在同一個準(zhǔn)標(biāo)識符類型組中的分布接近于整個數(shù)據(jù)的分布，并且不超過閾值T..
如果剛才的數(shù)據(jù)保證了t-貼近度屬性，那么李磊 s的信息查詢類似于整體分布，很難推斷出李磊的薪資水平。
最后，如果k-匿名性、l-多樣性和t-緊密性得到保證，won 隱私不能泄露嗎？那個 這不是答案。讓 讓我們看看下面的例子:
大數(shù)據(jù)時代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
在這個例子中，我們保證2-匿名性、2-多樣性、T-接近度(分布近似)、工資和購買偏好是敏感屬性。攻擊者通過李磊 他知道李雷有很多書，所以他可以很容易地找到李雷 s在四段數(shù)據(jù)中。那個，從而造成隱私泄露。有些讀者可能會問，通過背景知識攻擊k-匿名的前提是不是應(yīng)該知道準(zhǔn)標(biāo)識符？那個 事實(shí)并非如此。針對敏感屬性的后臺攻擊同樣適用于k-匿名，所以無論保證什么屬性，隱私泄露仍然難以避免。
差異隱私(Differential privacy)
除了針對我們之前介紹的K-匿名性、L-多樣性和T-封閉性三種隱私保護(hù)方法的攻擊，還有一種叫做差分密碼分析。比如某購物公司發(fā)布購物偏好數(shù)據(jù)，說我們有100個人的購物偏好數(shù)據(jù)，其中10個人偏好購買汽車類產(chǎn)品，另外90個人偏好購買電子類產(chǎn)品。如果攻擊者知道其中99個人更喜歡汽車用品還是電子產(chǎn)品，他就可以知道第100個人的購物偏好。這樣，通過比較公開數(shù)據(jù)和現(xiàn)有知識，就可以推斷出個人隱私，這就是所謂的差分密碼分析。
2009年，微軟研究院的Cynthia Dwork提出了差分隱私的概念，就是為了防止差分密碼分析。也就是說，雖然攻擊者知道100個人的個人信息和其中99個人的信息，但是他可以 比較這兩個信息得不到第100個人的信息。
簡單來說，差分隱私就是一種方法，使得查詢100條信息和99條信息得到的結(jié)果相對一致，這樣攻擊者就可以 不能通過比較(差分)數(shù)據(jù)找出第100個人的信息。這種方法是為了增加隨機(jī)性。如果查詢100條記錄和99條記錄，輸出相同值的概率是相同的，所以攻擊者可以 不執(zhí)行差分密碼分析。此外，對于數(shù)據(jù)集D和D 只有一條記錄不同的(相鄰數(shù)據(jù)集)，通過查詢它們獲得相同結(jié)果的概率非常接近。注意，不能保證概率是相同的。如果概率相同，數(shù)據(jù)需要完全隨機(jī)化，所以公開數(shù)據(jù)沒有意義。因此，我們需要盡可能地接近，以確保我們在隱私和可用性之間找到平衡。
ε-差分隱私(ε-DP)可以用下面的定義來表示:
大數(shù)據(jù)時代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
m是對D的任意查詢操作，給查詢結(jié)果增加了一定的隨機(jī)性，也就是給數(shù)據(jù)增加了噪聲。在將相同的隨機(jī)噪聲添加到兩個數(shù)據(jù)集之后，查詢結(jié)果與C的概率比小于特定的數(shù)。這會保護(hù)你。用戶隱私泄露的概率有一個數(shù)學(xué)上界。與傳統(tǒng)的k-匿名相比，差分隱私使得隱私保護(hù)模型更加清晰。
讓 讓我們用一個例子來解釋差分隱私的定義:
大數(shù)據(jù)時代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
上圖中的D1和D2是兩個相鄰的數(shù)據(jù)集，只有一個記錄不一致。當(dāng)攻擊者查詢 "有多少20到30歲的人喜歡購買電子產(chǎn)品？"，這兩個數(shù)據(jù)庫的查詢結(jié)果為100的概率分別是99%和98%，它們的比值小于某個數(shù)。如果對于任何查詢都能滿足這個條件，我們可以說這個隨機(jī)方法滿足ε-差分隱私。因?yàn)镈1和D2是可以互換的，嚴(yán)格來說，它們的比率應(yīng)該大于。
無論查詢是什么，兩個相鄰數(shù)據(jù)庫返回的結(jié)果總是相似的。
有四種方法可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的差異保密:
輸出轉(zhuǎn)換
輸入查詢轉(zhuǎn)換
中間值轉(zhuǎn)換
以及采樣和匯總數(shù)據(jù)。
接下來，本文主要介紹輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換的方法。該方法主要針對查詢結(jié)果為數(shù)值或數(shù)值向量的情況，通過添加噪聲使輸出結(jié)果達(dá)到ε-DP。
輸出變換:添加噪波
在差分隱私中，防止隱私泄露的重要因素是在查詢結(jié)果中加入噪聲。對于數(shù)值型查詢結(jié)果，常見的方法是對結(jié)果進(jìn)行數(shù)值變換。為了解釋如何添加噪聲，讓 讓我們先看下面的例子:
大數(shù)據(jù)時代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
如果一個公司公開數(shù)據(jù)，提供一個查詢數(shù)據(jù)的接口f(x)，服務(wù)器會針對不同的查詢x輸出一個查詢結(jié)果f(x) noise，加入noise是為了保證ε-differential privacy。
那么如何選擇噪音呢？
在差分隱私法中，作者巧妙地利用了拉普拉斯分布的特性，找到了合適的噪聲法。對于數(shù)值或向量的查詢輸出，M(x) = f(x)噪聲。我們可以得出以下結(jié)論:
其中Lap是拉普拉斯分布，GS表示全局靈敏度:
詳細(xì)證明請參考差分隱私相關(guān)文章。
有了這個結(jié)論，如果要保證一個查詢接口f(x)的ε-DP，只需要在查詢結(jié)果中加入Lap(GS/e)噪聲即可。
拉普拉斯分布及其概率密度函數(shù)如下:
大數(shù)據(jù)時代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)時代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
(ε，δ)-差分隱私，(ε，δ)-DP
ε-DP是一個 "嚴(yán)格 "隱私保護(hù)保障。當(dāng)在數(shù)據(jù)庫中添加或刪除一條數(shù)據(jù)時，它保證所有查詢的輸出都是相似的。但是(ε，δ)-DP在ε-DP的保證下允許一定的誤差概率。比如在(ε，δ)-DP的保護(hù)下，用戶會有δ的隱私泄露概率。
大數(shù)據(jù)時代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
基于這些概念，差分隱私也可以用在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中。常見的算法，如PCA、logistic回歸和SVM，都有相應(yīng)的差分隱私算法。
隱私平衡了數(shù)據(jù)的實(shí)用性和私密性，用戶可以通過設(shè)置自己的 "隱私預(yù)算和。但是差分隱私并不是萬能的，很多加噪聲的算法需要在大量數(shù)據(jù)集上實(shí)用。另外， amp的合理設(shè)置是什么？"隱私預(yù)算和也是一個問題。這些都是差分隱私面臨的問題和挑戰(zhàn)。此外，因?yàn)閷?"背景知識 "太強(qiáng)，就需要在結(jié)果中加入大量的隨機(jī)化，導(dǎo)致數(shù)據(jù)效用急劇下降。然而，差分隱私作為一種非常優(yōu)雅的數(shù)學(xué)工具，是未來隱私保護(hù)研究的一個發(fā)展方向。差分隱私(Differential privacy)用嚴(yán)格的數(shù)學(xué)證明告訴人們一個匿名的公共數(shù)據(jù)可以保護(hù)用戶多少隱私。
k-匿名化與ε-差分隱私的關(guān)系
我們分別介紹了k-匿名化和ε-差分隱私。k-匿名化相對容易理解和實(shí)踐，差分隱私更像是從理論上證明隱私保護(hù)的邊界。雖然方法的分析角度完全不同，但卻密切相關(guān)。美國普渡大學(xué)的李寧輝教授在《或k-匿名會議》一文中詳細(xì)分析了K-匿名與ε-差分隱私的關(guān)系。本文證明了在適當(dāng)使用k-匿名化時,(ε，δ)-微分隱私可以滿足一定的條件。同時提出了k-匿名的一種變體:β-采樣數(shù)據(jù)-獨(dú)立性_泛化k-抑制(k，β)-sdgs，變換后的k-匿名可以滿足差分隱私。利用差分隱私這一工具，我們可以精確地度量前人提出的k-匿名性，這在理論研究上具有重要意義。
實(shí)際案例
在實(shí)際應(yīng)用中使用差分隱私還有很多問題需要考慮。當(dāng)引入差分隱私時，我們假設(shè)所有的查詢。所有操作都由一個可信的數(shù)據(jù)庫處理，該數(shù)據(jù)庫存儲用戶 的原始數(shù)據(jù)。那么如果數(shù)據(jù)庫被攻擊，包含用戶隱私的原始數(shù)據(jù)就會被泄露。
如果你不 t收集用戶 的原始數(shù)據(jù)，先在客戶端做差分隱私，再發(fā)送到服務(wù)器，這個問題就解決了。最近，谷歌率先使用RAPPOR系統(tǒng)收集用戶 Chrome瀏覽器上的使用數(shù)據(jù)。RAPPOR保護(hù)用戶 基于 "隨機(jī)反應(yīng)和。隨機(jī)響應(yīng)的過程如下:
當(dāng)用戶需要報告?zhèn)€人數(shù)據(jù)時，他們首先通過拋硬幣來決定是否報告真實(shí)數(shù)據(jù)。如果是陽性，就報真實(shí)數(shù)據(jù)。如果沒有，報告一個隨機(jī)數(shù)據(jù)和 "拋硬幣 "以確定隨機(jī)數(shù)據(jù)的內(nèi)容。
在收到所有數(shù)據(jù)后，服務(wù)器可以判斷返回數(shù)據(jù)正確的概率，因?yàn)樗?"拋硬幣 "是積極的。
這種 "隨機(jī)反應(yīng)和在理論上也證明了服從ε-微分隱私。對于用戶來說，隱私數(shù)據(jù)在上報給服務(wù)器之前已經(jīng)加了噪聲，所以有一定的保障。對于公司來說，也可以收集到有效的數(shù)據(jù)。
RAPPOR使用 "隨機(jī)反應(yīng)和克服了以前只能回答簡單查詢語句的局限，現(xiàn)在可以報告字符串等更復(fù)雜的答案。當(dāng)RAPPOR報告字符串信息時，它首先使用bloom filter算法將字符串散列到一個數(shù)組中，然后添加噪聲并發(fā)送給服務(wù)器。Bloom filter不需要存儲元素本身，可以用來檢索元素是否在集合中。通過這種方法，可以將噪聲添加到字符串?dāng)?shù)據(jù)中，以保護(hù)用戶的隱私。
蘋果還在2016年世界開發(fā)者大會(WWDC)上宣布使用差分隱私來收集用戶數(shù)據(jù)。雖然蘋果沒有。;t透露具體細(xì)節(jié)，我們可以從官方描述中推斷，蘋果也使用了在客戶端匿名，然后傳輸?shù)椒?wù)器的方法。
差異隱私是統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個研究主題，它使用哈希、子采樣和噪聲注入來實(shí)現(xiàn)…眾包學(xué)習(xí)，同時保持個人用戶的數(shù)據(jù)完全隱私。蘋果一直在做一些超級重要的事情在這一領(lǐng)域開展工作，以實(shí)現(xiàn)差異隱私的大規(guī)模部署。
我們剛才介紹的Google和Apple的模式都是在本地做差分隱私，然后上報給服務(wù)器。我們稱這種方法為局部模式。這種差分隱私的方法即使在報告的數(shù)據(jù)可以相互關(guān)聯(lián)的情況下，仍然存在隱私泄露。Google RAPPOR雖然解決了同一數(shù)據(jù)多次報告導(dǎo)致的隱私泄露問題，但并沒有解決相關(guān)數(shù)據(jù)多次報告導(dǎo)致的隱私泄露問題。對于這個問題，蘋果并沒有給出詳細(xì)的解釋。
除了谷歌和蘋果在內(nèi)部產(chǎn)品中使用差分隱私方法，哈佛大學(xué)還公布了一個名為PSI(ψψ)的項(xiàng)目，提供了一個便捷的差分隱私工具。通過上傳數(shù)據(jù)和調(diào)整差分隱私的參數(shù)，用戶可以獲得滿足差分隱私的數(shù)據(jù)集。
總結(jié)一下:通過大數(shù)據(jù)，我可以知道哪個省的胸最小。想了解就關(guān)注我私聊。
當(dāng)前題目：大數(shù)據(jù)可怕到什么程度（人吃飽了撐著究竟有多可怕）
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