大数据用户层面的安全是什么？大数据工程师应该怎么保证

近年来，用户隐私被提升到了前所未有的高度。大数据时代，人人都在做数据分析，但人人都在做用户隐私。那么如何平衡大数据用户级安全和用户隐私呢?

大数据用户层面的安全是什么？也许我们很久以前就侵犯了“用户隐私”。当我们在电子商务网站上点击“喜欢”时，数据来自“用户隐私”;当我们在搜索引擎上看到“搜索广告”时，数据也来自“用户隐私”;甚至可以说，如果我们严格定义“用户隐私”，我们今天90%以上的产品都将消亡。

那么，如何才能客观地理解用户隐私呢?我对隐私的红线是：大数据用户级安全是机器可读的，但不是人类可读的。例如：

大数据用户层面的安全是什么？在对用户进行垃圾邮件过滤时，需要提取每封邮件的特征，包括发件人、发送时间和邮件正文内容的结构化提取，然后根据分类算法对邮件进行分类。

但是，我们应该注意这个过程，我们对“人”是看不见的，我们会机器处理上千万的数据，我们处理的是宏“大数据”;但是如果我们通过人扫描数据库，然后提取邮件记录并做眼睛识别，那么这种行为是对用户隐私的侵犯。

另外，一个隐含的区别是“侵犯隐私”之后怎么办?例如，我们在对搜索记录进行数据分析后，为用户推荐更好的结果，我们说这不是侵犯数据隐私;但是，如果我们分析搜索结果并将用户的信息提供给医院，那么用户的隐私就会受到侵犯。

总之，隐私权是否受到侵害，在一定程度上关系到后续操作是否侵害了用户的切身利益。

最后，侵犯隐私权的标准之一，在于在大数据的用户层面上，最终暴露了哪些信息。

大数据用户层面的安全是什么？我们都知道，DMP行业提供的API使DSP能够进行更精确的广告宣传，但是提供什么样的信息才是关键。如果提供了用户的消费记录，这是侵犯隐私的行为。如果提供了通过数据挖掘获得的收入水平，那么这些信息可能不会侵犯隐私。

事实上，用户隐私是一个非常敏感的词。也许这个词与数据挖掘和数据分析有着内在的冲突，在法律上没有相关标准的红线。如何把握，或许值得进一步探讨。

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