基于区块链的数据透明化：问题与挑战

孟小峰 刘立新,2

1(中国人民大学信息学院 北京 100872)2(内蒙古科技大学信息工程学院 内蒙古包头 014010)(xfmeng@ruc.edu.cn)

随着大数据技术和人类生产生活的交汇融合，丰富的数据通过多种方式源源不断地被多方数据收集者收集，进而依据这些数据进行数据决策和提供服务.这种先予后取的数据收集模式已成为越来越多应用的必要条件.固然大规模数据收集为个人、企业和国家带来巨大的数据价值，但也带来隐私泄露和决策不可信等问题，表现为大规模数据收集(mass collection)、大规模数据监视(mass surveillance)和大规模数据操纵(mass manipulation)三个方面.

1) 大规模数据收集.大规模数据通过被动、主动和自动方式被收集，如医疗就医、购物、网站搜索、个人移动通信、出行和位置轨迹等数据.然而，作为数据生产者，我们不知道哪些数据被收集、被谁收集、数据被收集后会流向何处以及作何使用，导致隐私泄露追踪问责困难.

2) 大规模数据监视.大规模数据收集导致大规模数据监视，例如医疗就医和个人移动通信等数据被政府部门收集，购物、社交和出行等数据被各大公司掌握.个人在享受服务的同时也时刻处于被监视状态，个人隐私在深度和广度受到巨大冲击.

3) 大规模数据操纵.由于现有政策、技术和制度的不完善，数据战略合作和数据交易等过程中存在大量用户隐私与安全问题.在数据决策过程中，数据非真实产生、数据被篡改、数据质量管理过程中的单点失败等问题导致决策数据不可……