美媒揭露美国中央情报局监视100多个国家，美国中情局到底有多牛？

监视一百多个国家，这么久才被发现，我觉的这个就已经够牛了。

美国中央情报局是美国的间谍情报组织，其实不仅美国有，还有三个比较知名的情报组织分别是“英国军情六处、以色列摩萨德、苏联国家安全委员会”再加上美国的中央情报局，被合称为世界四大情报组织，但是我觉的他们还不够优秀，咱们国家的才更优秀，毕竟现在世界上连我们国家的情报组织机构叫什么都不知道，保密工作就是这么强。

美国的中央情报局主要收集的就是世界上各类的信息，政治、经济、文化等等都在他们的收集范围之内，并且美国的中央情报局有很高的自治权，美国国会管不到他们，这几天就是突然传出来了美国监视一百多个国家的消息，我觉的这个很恐怖，那么多国家被美国无声无息的监控着完全都不知情，一直到这次事情被捅漏出来，并且美国中央情报局还无声无息的监控了自己的国民的手机，就在前两年，美国这个丑闻的出现，让自己国家的很多国民都无法接受，这也是挺牛的，自己国家的普通国民都要监听，干啥？打听八卦？

就在今年，我国的一个软件公司说美国从2010年开始就对我国关键领域实行黑客攻击，这件事情一说出来不得不感叹这个公司的技术，一直拦截了这么久，让美国没有成功侵入我国的系统当中，保护了我国的信息安全，也让美国这么多年的努力无功而反。

综上，美国但是可以侵入一百多个国家我觉的就已经够牛的了，更别说还一直在监视获得其他国家的信息，但是我们国家还是更强的，2010年到现在，美国都没攻进来。

知道江户川柯南真实身份是哪16个人、

已经确定得知柯南身份的人：

阿笠博士，是第一个得知柯南真实身份的人，并帮助其继续掩饰身份。

服部平次，通过推理得知，并帮助其继续掩饰身份，服部平次是剧中第一个主动发现柯南身份的人。

工藤新一父母，经阿笠博士解释后得知，并帮助其继续掩饰身份。

灰原哀，真名宫野志保，原黑衣组织成员，代号“雪莉”，后背叛组织。通过电脑记录查询和暗中调查后得知柯南身份，并帮助其继续掩饰身份，同时也是唯一一个与柯南遭遇相同困境的人。

贝尔摩德，真名克丽丝·温亚德，表面身份为美国百老汇演员，真实身份为黑衣组织高级干部。经过电脑记录查询和暗中调查后得知，并帮助其继续掩饰身份，但动机不明。

水无玲奈，真名本堂英海，美国CIA特工，通过推理及观察柯南行为后得知，并帮助其继续掩饰身份。

茱蒂·斯泰琳，美国FBI特工，通过推理及观察柯南行为后得知，并帮助其继续掩饰身份。

赤井秀一，美国FBI特工，通过推理及观察柯南行为后得知，尔后依靠柯南的帮助成功“假死”而欺骗琴酒，并将本堂瑛海重新打入组织内部。

安德烈·卡迈尔，美国FBI特工，通过推理及观察柯南行为后得知，并帮助其继续掩饰身份。

詹姆斯·布莱克，美国FBI特工，通过推理及观察柯南行为后得知，并帮助其继续掩饰身份。

怪盗基德，真名黑羽快斗，通过推理及观察柯南行为后得知，并帮助其继续掩饰身份。世界级超级大盗，多次盗窃名贵珠宝至今从未失手。

本堂瑛佑，本堂瑛海弟弟，通过推理后得知，目前已离开日本。（本堂瑛佑目前是一个动机不明的人，他第一次登场时就早已得知柯南身份，但是却不说破，而且用激将法逼迫柯南自己承认）

世良真纯，赤井秀一妹妹，通过推理，电脑记录查询以及观察柯南行为后得知，并帮助其继续掩饰身份。世良真纯与工藤新一在小时候曾经有过一面之缘。

鲁邦三世，使用来历不明的手段得知柯南身份，一个汪洋大盗，作案次数远远超过怪盗基德。

峰不二子，使用来历不明的手段得知柯南身份，她与鲁邦三世一样是一个江洋大盗。

宫野明美，灰原哀姐姐，由柯南亲口讲述而得知柯南身份，尔后被黑衣组织暗杀。

安室透，拥有三重身份。第一层身份为咖啡馆工作人员，第二层身份为黑衣组织成员，代号波本。第三层身份为日本卧底警察。

领域外的妹妹。真名不详，在电视剧第863集中由世良真纯透露出其真实身份，是世良真纯的妈妈，但因不明原因而身体缩小为初中生模样，目前与世良真纯一起住在酒店里。在电视剧第963集中偷走了柯南的领结变声器并代替柯南进行推理，因此可以证明领域外的妹妹已经得知柯南真实身份。

爱尔兰。登场于剧场版《漆黑的追踪者》，真名不详，黑衣组织成员，代号“爱尔兰”。爱尔兰通过入侵警方的内部系统得知柯南的真实身份，电影最后被琴酒下令枪杀。

库拉索。登场于剧场版《纯黑的噩梦》，真名不详，黑衣组织成员，代号“库拉索”。库拉索通过入侵日本公安厅的内部系统得知柯南身份，不仅如此，甚至掌握了所有潜伏在黑衣组织里的卧底名单，是一个极度危险的人物。尔后被日本警方追击，过程中不慎发生车祸而导致失忆。电影结尾被柯南等人感化，恢复记忆并决心改邪归正。

山能寺住持。登场于剧场版《迷宫的十字路口》，只出场一次。在电影的最后对柯南和服部平次回眸一笑，并称赞他们是“最佳拍档”，因此可证明他得知柯南身份。

此外还有疑似得知柯南身份的人：

高木涉，东京府刑事搜查一科警察，在《震惊警视厅1200万人质》中，经柯南提示后，疑似得知柯南身份，但目前尚不明确。

诺亚方舟，由日裔美国人弘树开发的高级智能电脑。在剧场版《贝克街的亡灵》中，通过黑客技术和DNA溯源得知柯南身份。但由于这是一台电脑而不是人，它的开发者弘树也已经死亡，因此疑似得知柯南身份。

琴酒，黑衣组织高级干部，柯南的头号杀手，直接导致工藤新一缩小的元凶。在《满月之夜的二元推理》中初步怀疑工藤新一死亡的真实性；在《与黑衣组织的接触》中，琴酒明显感觉到有一个“很像侦探的人”在接近组织。

毛利小五郎，毛利兰父亲。表面上是一个好色，好吃懒做的酒鬼和烟鬼，然而实际上内心复杂。在剧场版《水平线上的阴谋》中，出人意料的先于柯南解决案件。在剧场版《侦探的镇魂歌》中，有意识地配合柯南进行调查取证。进一步佐证了毛利小五郎疑似得知柯南身份。

黑田卫兵，日本警视厅刑事部搜查一课管理官。黑田卫兵在电视剧第811集中，未经任何人介绍，就准确地说出了柯南的名字。此外，灰原哀表示对他有疑似黑衣组织的感觉。因此黑田卫兵有可能是黑衣组织成员，也可能得知了柯南身份。

若狭留美，日本帝丹小学一年级B班班主任。在电视剧第889集中，她有意识地提醒柯南发现线索；在遭遇匪徒时，仅凭一人之力单挑三个成年男性并将其全部打倒在地，而事后却跟柯南等人解释说是自己不小心打中他们的。因此若狭留美绝不只是一个简单的小学教师，目前尚不明确她是否清楚柯南身份，但可能性非常高。也有另一种说法是她有可能是黑衣组织成员，是那个代号为“朗姆”的神秘人物。

朗姆，黑衣组织成员。在电视剧第783集中由赤井秀一提到，他表示朗姆是黑衣组织的第二把手，地位高于琴酒。但是目前其姓名，性别，国籍，身份等信息均不明确。惟一的一个关键线索，就是朗姆曾经因为事故，丧失了一只眼睛，是一个独眼龙。朗姆曾经数次怀疑工藤新一死亡的真实性，并命令波本调查，因此有可能怀疑柯南身份。

基斯‧旦‧斯仃卡。登场于特别篇《鲁邦三世VS名侦探柯南》，是威斯巴尼亚王国的伯爵兼外交大使。在运送小兰到威斯巴尼亚王国的途中，他发现了偷偷潜入飞机的柯南，并惊讶于柯南的临场反应能力和超强的意志力，因此有可能怀疑柯南身份。（威斯巴尼亚王国为剧中虚构的国家，现实中不存在）

操纵大选又引发卡塔尔断交潮的＂俄罗斯黑客＂有多牛？

卡塔尔断交潮发生后，美国调查人员认为，俄罗斯黑客入侵了卡塔尔国家新闻机构，并植入一则假新闻，挑起了卡塔尔外交危机。美方安全机构公布调查结果称，所搜集的情报显示，黑进卡塔尔国营通讯社并植入假新闻的，正是俄罗斯黑客。

自去年以来，俄罗斯黑客就一直被指责操纵美国大选，帮助特朗普赢得总统职位。白宫幕僚长普里巴斯也透露，特朗普本人也相信俄罗斯曾经干扰美国大选期间的民主党大会。

今年5月，法国总统大选第二轮投票前夕，马克龙竞选团队成千上万的信息和文件在网络散播。美国国家安全局局长罗杰斯随后表示，美国早就“察觉了”法国大选中“俄罗斯的活动”，指责俄罗斯黑客干涉法国总统大选。

对于这些黑客干扰事件，并没有十分确切的证据，俄罗斯方面也从未承认过。

俄罗斯黑客到底有多厉害？

从攻击数量来说，著名网络传输服务供应商Akamai每季都会统计全球网络现状。Akamai公司最新的报告显示，在198个国家的对外攻击流量排名中，俄罗斯以7%的比例排在巴西（25%）、美国（23%）、德国（9%）之后，位列第四。

而美国媒体爆料称，俄罗斯最近对一个面向黑客的网站进行了一项调查，82％的受访者都认为，俄罗斯拥有世界上最好的黑客，只有5％的人觉得美国黑客更优秀。美国情报部门在2015年发布的《全球威胁评估》中也称，俄罗斯拥有技术最先进的黑客。

俄罗斯黑客“干过几票大案”

2014年，俄罗斯4名黑客制造了号称“美国史上最大数据盗窃案之一”的雅虎账号盗窃案。他们使用未经授权的方式访问雅虎系统，盗窃至少5亿个雅虎账户的信息。这些被黑的雅虎帐号当中，约有超过150万个属于美国联邦政府以及美军人员，包括白宫官员、国会议员、CIA（中央情报局）、FBI（联邦调查局）、NSA（国家安全局）的员工、美国当时现任及前任国务院官员，以及1个美国空军情报大队指挥官。

2017年4月，一位名为Roman Seleznev的俄罗斯黑客打破了“黑客史上最长入狱监禁惩罚”记录，因利用POS机破解手段造成1.69亿美元损失，被法院判监禁27年。这名黑客从2009年到2013年的3年间，针对POS销售系统植入了恶意软件，倒卖付款者支付信息，使超过500家美国企业及3700家金融机构受到影响，造成至少1.69亿美元损失。

2016年里约奥运会，俄罗斯先是多达100多位运动员被国际奥委会禁止参赛；此后，俄罗斯残奥代表团更是被全员禁止参加里约残奥会。这一举动似乎惹恼了俄罗斯黑客。在残奥会期间，俄罗斯一个名为“奇幻熊（Fancy Bears）”的黑客组织入侵了世界反兴奋剂机构（WAD）的服务器，曝光了一系列体育明星使用“禁药”的信息。被曝光的美国和英国运动员人数最多，包括了大小威、纳达尔等网球名将，以及里约奥运会体操4金得主西蒙拜尔斯、长跑双料冠军法拉赫等里约奥运会金牌得主。这一事件也成为了“乌龙最多”的里约奥运会上最大的看点。

大数据只是互联网吗其它行业用不着吗l

　首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

和大数据相关的理论

? 特征定义

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

其实这些V并不能真正说清楚大数据的所有特征，下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的说明。

36大数据

古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。

那么，什么是大数据思维？维克托·迈尔-舍恩伯格认为，1-需要全部数据样本而不是抽样；2-关注效率而不是精确度；3-关注相关性而不是因果关系。

阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如，

“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。”

“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。”

“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”

特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。

? 价值探讨

大数据是什么？投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。

如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确的推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。

Target的例子是一个很典型的案例，这样印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。如果，我们通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，并可以及时发布道路交通提醒；通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些分析数据适合卖给广告投放商。

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：

1- 手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。

2- 没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3- 既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2-还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。

Wal-Mart作为零售行业的巨头，他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析，有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据，在美国的飓风来临季节，超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加，于是他们做了一个明智决策，就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边，看起来是为了方便用户挑选，但是没有想到蛋挞的销量因此又提高了很多。

还有一个有趣的例子，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。

这些例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。

? 现在和未来

我们先看看大数据在当下有怎样的杰出表现：

大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；

大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；

大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；

大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；

大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；

大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；

大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；

大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。

其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。

比如，Amazon的最终期望是：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。”

Google也希望当用户在搜索时，最好的体验是搜索结果只包含用户所需要的内容，而这并不需要用户给予Google太多的提示。

而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。

未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。

比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：

医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况；

教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划；

服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务；

社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动；

政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生；

金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划；

道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排；

……

当然，上面的一切看起来都很美好，但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢？只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。比如，在手机未普及前，大家喜欢聚在一起聊天，自从手机普及后特别是有了互联网，大家不用聚在一起也可以随时随地的聊天，只是“病菌”滋生了另外一种情形，大家慢慢习惯了和手机共渡时光，人与人之间情感交流仿佛永远隔着一张“网”。

? 大数据隐私

你或许并不敏感，当你在不同的网站上注册了个人信息后，可能这些信息已经被扩散出去了，当你莫名其妙的接到各种邮件，电话，短信的滋扰时，你不会想到自己的电话号码，邮箱，生日，购买记录，收入水平，家庭住址，亲朋好友等私人信息早就被各种商业机构非法存储或贱卖给其它任何有需要的企业或个人了。

更可怕的是，这些信息你永远无法删除，它们永远存在于互联网的某些你不知道的角落。除非你更换掉自己的所有信息，但是这代价太大了。

用户隐私问题一直是大数据应用难以绕开的一个问题，如被央视曝光过的分众无线、罗维邓白氏以及网易邮箱都涉及侵犯用户隐私。目前，中国并没有专门的法律法规来界定用户隐私，处理相关问题时多采用其他相关法规条例来解释。但随着民众隐私意识的日益增强，合法合规地获取数据、分析数据和应用数据，是进行大数据分析时必须遵循的原则。

说到隐私被侵犯，爱德华?斯诺登应该占据一席之地，这位前美国中央情报局（CIA）雇员一手引爆了美国“棱镜计划”（PRISM）的内幕消息。“棱镜”项目是一项由美国国家安全局（NSA）自2007年起开始实施的绝密电子监听计划，年耗资近2000亿美元，用于监听全美电话通话记录，据称还可以使情报人员通过“后门”进入9家主要科技公司的服务器，包括微软、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美国在线、Skype、YouTube、苹果。这个事件引发了人们对政府使用大数据时对公民隐私侵犯的担心。

再看看我们身边，当微博，微信，QQ空间这些社交平台肆意的吞噬着数亿用户的各种信息时，你就不要指望你还有隐私权了，就算你在某个地方删除了，但也许这些信息已经被其他人转载或保存了，更有可能已经被百度或Google存为快照，早就提供给任意用户搜索了。

因此在大数据的背景下，很多人都在积极的抵制无底线的数字化，这种大数据和个体之间的博弈还会一直继续下去……

专家给予了我们一些如何有效保护大数据背景下隐私权的建议：1-减少信息的数字化；2-隐私权立法；3-数字隐私权基础设施（类似DRM数字版权管理）；4-人类改变认知（接受忽略过去）；5-创造良性的信息生态；6-语境化。

但是这些都很难立即见效或者有实质性的改善。

比如，现在有一种职业叫删帖人，专门负责帮人到各大网站删帖，删除评论。其实这些人就是通过黑客技术侵入各大网站，破获管理员的密码然后进行手工定向删除。只不过他们保护的不是客户的隐私，而大多是丑闻。还有一种职业叫人肉专家，他们负责从互联网上找到一个与他们根本就无关系用户的任意信息。这是很可怕的事情，也就是说，如果有人想找到你，只需要两个条件：1-你上过网，留下过痕迹；2-你的亲朋好友或仅仅是认识你的人上过网，留下过你的痕迹。这两个条件满足其一，人肉专家就可以很轻松的找到你，可能还知道你现在正在某个餐厅和谁一起共进晚餐。

当很多互联网企业意识到隐私对于用户的重要性时，为了继续得到用户的信任，他们采取了很多办法，比如google承诺仅保留用户的搜索记录9个月，浏览器厂商提供了无痕冲浪模式，社交网站拒绝公共搜索引擎的爬虫进入，并将提供出去的数据全部采取匿名方式处理等。

在这种复杂的环境里面，很多人依然没有建立对于信息隐私的保护意识，让自己一直处于被滋扰，被精心设计，被利用，被监视的处境中。可是，我们能做的几乎微乎其微，因为个人隐私数据已经无法由我们自己掌控了，就像一首诗里说到的：“如果你现在继续麻木，那就别指望这麻木能抵挡得住被”扒光”那一刻的惊恐和绝望……”

和大数据相关的技术

? 云技术

大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。

云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。

如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。

业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。

那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？

这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识别以及自然语言理解）等。

云计算和大数据之间的关系可以用下面的一张图来说明，两者之间结合后会产生如下效应：可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务；通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新成本。

36大数据

如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面：

第一，在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。

第二，大数据和云计算的目标受众不同，云计算是CIO等关心的技术层，是一个进阶的IT解决方案。而大数据是CEO关注的、是业务层的产品，而大数据的决策者是业务层。

详情：

CIA和FBI有什么区别

CIA和FBI区别：两者机构不同、职能不同

两者机构不同：

1、CIA中央情报局是美国 *** 的情报、间谍和反间谍机构。

它存在的根本目的，是透过情报工作维护美国的国家利益和国家安全。

2、FBI美国联邦调查局是美国司法部的主要调查机构,俗称为事务所。

它的职责是调查具体的犯罪，也被授权提供其他执法机构的合作服务，如指纹识别，和警察培训。

职能不同：

1、CIA中央情报局主要职责是收集和分析全球政治、经济、文化、军事等方面的情报，协调美国国内情报机构的活动，也组织和策划暗杀活动，主要针对与美国为敌的国家的领导。

2、FBI的主要任务是调查违反联邦犯罪法，支持法律。

保护美国调查来自于外国的情报和恐怖活动，同时在响应公众需要和忠实于美国宪法前提下履行职责。

对内，全权负责维护国家安全和防范有组织的恐怖主义活动；对外，积极协助美国国防部军事情报局及美国中央情报局，防范并打击一切可能危害到美国国家安全的情报和军事活动。

扩展资料：

一、美国中央情报局介绍：

美国中央情报局是世界四大情报机构之一，总部位于美国弗吉尼亚州兰利。

与俄罗斯联邦安全局、英国军情六处和以色列摩萨德，并称为“世界四大情报组织”。

其主要任务是公开和秘密地收集和分析关于国外 *** 、公司、恐怖组织、个人、政治、文化、科技等方面的情报，协调其它国内情报机构的活动，并把这些情报报告到美国 *** 各个部门的工作。

美国中央情报局分为四个主要组成部分：情报处、管理处、行动处、科技处。

情报技术人员多具有较高学历、或是某些领域的专家。

该机构的组织、人员、经费和活动严格保密，即使国会也不能过问。

2017年5月20日（美国时间），《 *** 》称中国于2010年捣毁了美国中情局一个在华间谍网，令CIA出现了数十年来最重大的安全漏洞。

二、美国联邦调查局介绍：

美国联邦调查局，隶属于美国司法部，英文全称Federal Bureau of Investigation，英文缩写FBI。

“FBI”不仅是美国联邦调查局的缩写。

20世纪30年代，美国联邦调查局逮捕了一批臭名昭著的绑架、抢劫和杀人犯，例如约翰·迪林杰、“娃娃脸”尼尔森“、凯特·巴克（人称“巴克妈妈”）、 Alvin Karpis和Gee "Machine Gun" Kelly等等。

在打击三K党的行动中美国联邦调查局也扮演了重要角色。

信息安全的cia 3性是指

信息安全的cia 3性是指：

i指的是完整性（Integrity）。

完整性（Integrity）指信息在输入和传输的过程中，不被非法授权修改和破坏，保证数据的一致性。

在信息安全等级保护工作中，根据信息系统的机密性（Confidentiality）、完整性（Integrity）、可用性（Availability）来划分信息系统的安全等级，三个性质简称CIA。

信息安全

ISO（国际标准化组织）的定义为：为数据处理系统建立和采用的技术、管理上的安全保护，为的是保护计算机硬件、软件、数据不因偶然和恶意的原因而遭到破坏、更改和泄露。

中国企业在信息安全方面始终保持着良好记录。华为早就坦坦荡荡地向世界公开宣布，愿意签署无后门协议，也愿意在任何国家建立网络安全评估中心，接受外方检测。