大数据时代新型伦理研究

康胜　曲彩红

[摘 要]大数据技术，已经成为时代发展的重要特征，给人们生活带来了诸多积极影响，同时也带来了一系列的消极影响：大到威胁国家信息安全，小到个人信息泄露。基于此，本文从文献调研、数据分析、新型伦理角度出发，结合个人工作经验，深入分析大数据技术带来的利弊、伦理与数据的关系以及决策方法，为人们使用数据时提供参考性的建议，让大数据积极地为人类服务。

[关键词]大数据;网络;伦理风险

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.10.092

[中图分类号]F0-5[文献标识码]A[文章编号]1673-0194（2020）10-0-04

0     引 言

“棱镜”（PRISM）计划、乌克兰停电安全事件、勒索病毒事件，不仅引起了人们对数据隐私泄露的忌惮和恐惧，也引发了各界学者对提供大数据服务产生的新型伦理问题的研究，更引起了党中央对国家信息安全的高度关注。所以，在大数据时代，需要全面和有效地处理数据安全问题，提高大数据技术的积极应对能力，消除负面影响，可以从新型伦理的角度来管理数据，用技术手段保护数据，用挖掘方法使用数据，用决策论建设数据，提高数据的使用效率，这也是当下各行业面临的重大问题。

1     大数据概述

1.1   意义

大数据研究可以提升一个国家在国际科学界的地位。商业模式结合大数据进行数据分析和技术运用，可以获得更多机遇，降低风险决策失误概率，促进经济稳定发展。各行各业将大数据技术手段用于整合各个生态系统，形成具有核心竞争力的创新技术，推动企业经济高速发展。总的来说，大数据的使用是积极向上的，符合人类发展的数字化工程，带来的经济效益、社会效益巨大。

1.2   数据传输方式

为了能够清晰地了解数据访问和发送过程中存在的风险点，可以先简略了解数据的输送方式，如图1所示，一个用户访问数据资源，需要经过本地网络，通过具有数据交互能力的设备，传送给安全网关（防火墙），发送至互联网，最终访问目的地资源。

通过传输方式可以看出数据传输面临着局域网和互联网这两个主要阶段的泄露风险，使最终接受的数据有可能缺失了私密性、完整性、安全性，造成的价值损失无法估量。

2     伦理与数据

2.1   伦理保护数据的重要性

工程伦理是从价值理论和方法的角度研究人与人之间的关系、人与物之间的关系，而大数据不仅影响这两对关系，而且对传统的价值理论和方法也提出了新的挑战，即新型伦理道德要求技术提供方从身份困境、隐私边界、数据权利、数据治理4个方面思考问题。而当下获取信息的手段也很多，并不需要很高的自身技能就能获取，如表1所示，伦理保护数据的重要性显而易见。

2.2   伦理风险识别

新型的伦理问题要求数据技术人才不但德才具备，还要具有数据创新能力，需要承担尊重个人自由、强化技术保护、严格操作规范、加强行业自律等4个方面的伦理责任。在巨大利益的驱使下，技术供应工程师难免会违背伦理道德标准，出现有意或无意损害客户利益的事件。

图2和图3是2012-2019年的重大的数据信息泄露事件数与数据量，数据源于RBS报告。

将数据事件数与数据量进行回归分析，判断相关系数的关系是否显著，数据分析如表2所示。

通过回归分析表（表2）可知，数据事件数和数据量存在统计学意义上的显著相关，泄露事件数减少，泄露数据条目会变少。经过事后分析，泄露最多的为个人信息，而大部分的原因是内部人员泄密和技术平台架构设计缺陷等。安全防护无上限，伦理道德来协防，而且随着时代的进步，新的潜在攻击风险依然会出现，因此，应用大数据还要有新型的伦理风险识别。①数据身份问题。数据身份由于存在多样性、可变性的特点，在流量为王的数据经济时代，数字身份存在被盗用和追溯的问题，如果使用实名制，同样也存在著利弊问题，数据管理成为潜在的伦理问题。②数据所有权问题。如在某网站购买物品，自然会产生购买记录，即数字记录，存在购买记录这条信息的所有权问题，用户有权使用或删除。③数据隐私权问题。中国的老百姓对隐私问题敏感度不高，这样也间接导致某些人或群体拿隐私换取便利。④数据使用度的问题。为了将各方利益最大化，在数据的获取和挖掘上，秉承着谁占有数据，谁就占有先机的理念，导致数据使用存在滥用现象，并根据现有数据预测未来数据，导致结果预判挑战自由等伦理困境。⑤大数据个性化分析问题。人工智能通过大数据分析，针对不同的用户，推送的产品价格存在差异性，存在越是老的用户价格反而越高的现象，用户在不知不觉中发生了经济损失。

2.3   数据保护的方法

2.3.1   网络载体以技术为主的保护方式

互联网运营商、局域网各行业部门技术部门，需制定一套网络设备准入安全通用准则，主体如下。①漏洞扫描：通过安全产品，对接入的设备进行漏洞扫描，出具风险识别、漏洞等级评估、脆弱账号检测、安全建议报告。②设备安全基线配置：进行账户三权分立，杜绝超级管理员权限存在;网络设备访问日志建设，要求与第三方日志服务器联动，保存一年以上的日志记录;通过堡垒机安全产品进行所有人员访问权限细分设置，核心数据信息的访问需要得到政府或者企业高层授权，授权记录存根。

2.3.2   加强伦理风险预防

①对数字身份真实用户的信息补充，增加审核验证点，并签署协议，同时管理好数据（如私有云），使用后台实名，前台匿名的方式。②加快大数据使用法律法规建设，确定数据的所有权和使用权，明确数据的授权和转让机制，增加数据共享和删除的审计权。③国家分别在2009年和2012年审议通过了《消费者权益保护法》和《关于加强网络信息保护的决定》，提升人们对信息安全由期望质量标准变为基本质量标准的要求，降低个人信息外泄的风险概率。同时提高个人信息安全防护意识，比如不点击非法网址，不接陌生转账电话等。④制定统一的技术标准规范，各行业实时维护、监督各自数据的被使用情况，与数据所有权相结合，对滥用数据的行为进行严格审计与追责。⑤个性化定制，从源头进行预防，在数据分析设计阶段，就用从伦理思想角度出发，进行友好型算法设计，不要把算法直接定性为达到某种目的的手段和工具，在人工智能的系统中，嵌入行动负责任机制算法。

3     伦理决策方法

遵照如下行为规范原则进行伦理决策，如表3所示。

伦理决策和信息关系密切相关，特别在针对尚在发展中的数据权利、数据创新的工程师来讲，伦理决策存在个人主观判断，有可能导致潜在的设计风险，针对这样的风险型伦理决策，建议使用多级决策树方法进行伦理决策分析，针对4个原则在不同阶段的组合，通过决策方法，使用最大化效益原则设计，保护大数据的安全。根据大数据处理不同阶段的伦理行为规范，将其转化为多层决策树模型，如图4所示。

按照决策树的模型，将原则1中Y的概率设置为0.8，N的概率为0.2;原则2中Y的概率设置为0.6，N的概率为0.4;原则3中Y的概率设置为0.4，N的概率为0.6;原则4中Y的概率为0.5，N的概率为0.5。三角形结果节点的赋值根据实际情况的效益值填充，本文中的值为举例假设值，Y代表做，N代表不做。

计算步骤包括以下几部分。第一步：原则1：不明白Y=0×0.8=0;不明白N=0×0.2=0;原则1：明白采集Y=100×0.8=80;明白采集N=90×0.2=18;原则1：明白交易Y=10×00.8=80;明白交易N=70×0.2=14;原则1：明白应用Y=100×0.8=80，明白交易N=5×00.2=10，所以原则1明白取最大值80，其他值舍弃。第二步：参考第一步，算出原则2的最

大值。第三步：参考第一步，算出原则3的最大值。第四步：参考第一步，算出原则4的最大值。第五步：对比4个原则的值，取最大值原则，舍弃其他原则。可以得到符合用户信息安全利益最大化的原则，技术人员按此伦理原则进行数据设计和建设。

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