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目录信息
1.1 大数据带来的挑战／1
1.2 什么是大数据／5
1.3 研究方法／9
1.4 研究内容／10
1.5 技术路线／12
1.6 创新之处／12
2 大数据时代必须关注的几个问题／15
2.1 隐私／15
2.2 大数据产业／17
2.3 个人数据交易／20
2.4 述评／21
3 大数据环境下个人数据概述／23
3.1 个人数据的特征与分类／23
3.2 个人数据的使用价值／26
3.3 个人数据的应用领域／29
3.4 个人数据的利用流程／30
3.5 大数据技术对个人数据的影响／32
4 个人数据隐私规制的国际经验／36
4.1 法律法规／36
4.2 行业自律／47
4.3 技术创新／52
4.4 启示／55
5 中国隐私观念调查分析／58
5.1 抽样概况／59
5.2 隐私内容／60
5.3 隐私关注／71
5.4 隐私信任／81
5.5 隐私泄露／87
6 个人数据隐私规制总体设计／91
6.1 利益相关者分析／92
6.2 个人数据搜集的隐私规制／101
6.3 个人数据处理的隐私规制／117
6.4 个人数据交易的隐私规制／120
6.5 个人数据应用的隐私规制／132
6.6 总体机制设计／137
7 个人数据销售许可机制／141
7.1 许可机制概述／141
7.2 作用机理／143
7.3 机制设计／146
8 个人数据隐私泄露举报机制研究／150
8.1 举报制度概述／151
8.2 作用机理／152
8.3 建模分析／153
8.4 对策建议／159
9 个人数据隐私泄露溯源机制／163
9.1 隐私泄露溯源性界定／164
9.2 作用机理／166
9.3 溯源信息传递博弈模型／167
9.4 溯源路径分析／172
9.5 个人数据溯源管理体系构建／173
9.6 溯源机制设计／181
10 保护个人隐私，我们应该做什么／185
10.1 结论／185
10.2 展望／188
附录一 网络隐私保护调查问卷／192
附录二 访谈提纲／196
参考文献／198
后 记／217
· · · · · · (收起)
读后感
自己是在准备毕业论文的过程中遇到的这本书，作者的写作思路很清晰，并且有自己独特的逻辑。篇幅不长，语言读起来很轻松，作为一本通识读本非常不错，但是如果过于用学术研究的挑剔眼光去看这本书的话，书本的内容有很多重复文字内容，标题的设置不够学术，但是这已经优于很多...
评分个人数据保护，在2018年欧盟正式实施GDPR保护条例之后，史无前例的惩罚力度对业务有致命的影响，个人数据保护的重要性日益凸显。在2017年ISO 29100隐私框架和2013年ISO27001信息安全规范的指导下，2019年颁布的ISO27701隐私信息管理——需求和指南，细化了个人数据保护的针对性...
评分个人数据保护，在2018年欧盟正式实施GDPR保护条例之后，史无前例的惩罚力度对业务有致命的影响，个人数据保护的重要性日益凸显。在2017年ISO 29100隐私框架和2013年ISO27001信息安全规范的指导下，2019年颁布的ISO27701隐私信息管理——需求和指南，细化了个人数据保护的针对性...
评分自己是在准备毕业论文的过程中遇到的这本书，作者的写作思路很清晰，并且有自己独特的逻辑。篇幅不长，语言读起来很轻松，作为一本通识读本非常不错，但是如果过于用学术研究的挑剔眼光去看这本书的话，书本的内容有很多重复文字内容，标题的设置不够学术，但是这已经优于很多...
评分个人数据保护，在2018年欧盟正式实施GDPR保护条例之后，史无前例的惩罚力度对业务有致命的影响，个人数据保护的重要性日益凸显。在2017年ISO 29100隐私框架和2013年ISO27001信息安全规范的指导下，2019年颁布的ISO27701隐私信息管理——需求和指南，细化了个人数据保护的针对性...
用户评价
这本书的章节结构设计得非常合理，特别是关于“数据主体权利的重塑”这一部分，给我留下了非常深刻的印象。在过去，我们可能只知道个人信息保护，但这本书将“数据主体”这个概念进行了更深入的阐释，并且详细解读了我们在大数据时代所应享有的各种权利。作者从“知情权”、“访问权”、“更正权”、“删除权”乃至“可携权”等多个维度，详细阐述了这些权利的内涵和在外延。他并没有简单地罗列法律条文，而是结合实际场景，比如我们在使用某个APP时，是否真正了解其数据收集的范围和目的，我们是否有能力要求APP删除我们不再希望保留的数据，或者我们是否可以将自己在某个平台上的数据迁移到另一个平台。作者对这些权利的解读，让我觉得非常贴近生活，而且具有很强的实践指导意义。我特别欣赏他对于“同意”这个概念的深入探讨，他分析了在复杂的数据收集场景下，传统的“一次性同意”模式已经难以满足保护个人数据隐私的需求，并且提出了“颗粒度同意”、“动态同意”等新的模式。这让我反思，我们平时在点击“同意”按钮时，是否真的了解自己同意了什么，以及这种同意是否是真正出于自由意志。作者的分析让我对数据主体的权利有了更清晰、更全面的认识，并且激发了我更加积极主动地去维护自己的数据隐私。
评分这本书的语言风格非常独特，尤其是对于“大数据时代下，个人隐私的伦理困境与社会影响”这一部分的论述，让我产生了许多思考。作者并没有将隐私问题仅仅视为一个法律或技术问题，而是上升到了伦理和社会层面。他深入探讨了在信息高度透明的时代，个人隐私边界的模糊化给社会带来的挑战。比如，他分析了“监控资本主义”模式下，企业如何通过大规模的数据收集和分析，来预测和影响个人行为，从而实现商业价值。这种模式下，个人信息不再仅仅是个人资产，更成为了一种可供交易和操纵的商品。作者提出的“隐私悖论”，即人们一方面希望享受大数据带来的便利，另一方面又对个人信息泄露感到担忧，更是直击了当下社会的普遍心理。他并没有简单地批判，而是尝试去理解这种悖论的深层原因，并探讨了如何在这种困境下，寻求一种更加平衡和可持续的发展模式。他关于“数字身份”和“数字足迹”的讨论，也让我对自己在网络世界中的存在方式有了新的认识。这本书的这一部分，让我觉得作者的思考非常深刻，他不仅仅是在解释问题，更是在引导读者去思考问题的本质，并且对社会发展方向提出了自己的见解。
评分我一直对“人工智能与个人数据隐私的相互作用”这一话题很感兴趣，而这本书的这一章节，绝对是我的“知识点”所在。作者以一种非常宏观的视角，阐述了人工智能技术在数据隐私保护中的双刃剑效应。一方面，他介绍了如何利用人工智能技术来增强数据安全，比如通过AI驱动的异常检测系统，能够更有效地识别潜在的数据泄露风险，或者利用AI进行数据匿名化和去标识化处理，以保护个人隐私。另一方面，他也深刻剖析了人工智能技术本身所带来的隐私挑战。比如，AI模型在训练过程中需要大量个人数据，而这些数据一旦被滥用，就可能导致严重的隐私泄露。而且，AI的决策过程往往不透明，可能存在算法偏见，从而导致对某些群体产生不公平的待遇。作者通过大量的案例，比如智能推荐算法如何利用用户的行为数据来推送广告，或者人脸识别技术在公共场所的应用，来展示AI与隐私的复杂关系。他提出的“负责任的AI”的理念，以及如何通过技术、法律和伦理等多方面的结合，来确保AI在发展的同时，能够最大限度地保护个人数据隐私，给我留下了深刻的印象。
评分这本书的最后一章，关于“构建个人数据隐私的未来展望”，让我感觉非常有启发性。作者并没有简单地总结前面的内容，而是站在更高的维度，对大数据时代个人数据隐私的未来发展趋势进行了前瞻性的预测。他探讨了去中心化技术（如区块链）在保护个人数据隐私方面的潜力，比如通过分布式账本技术，个人可以更好地掌控自己的数据，并选择性地分享给第三方。他还谈到了“数据众包”和“数据共享经济”等新的模式，以及这些模式如何能够促进数据的合理利用，同时又不损害个人隐私。作者在这一部分展现了他对未来科技发展和社会形态的深刻洞见，他并没有给出唯一的答案，而是鼓励读者进行更多的思考和探索。他提出的“数据主权”的概念，以及如何赋能个人成为自己数据的主人，让我对未来的个人数据管理充满了期待。这本书的这一部分，给我带来了一种积极向上的力量，让我觉得虽然大数据时代带来了挑战，但同时也孕育着无限的机遇，关键在于我们如何去引导和规范它的发展。
评分我通常不太会去阅读关于法律法规的书籍，总觉得会比较枯燥乏味，但这本书在“全球视野下的数据规制比较”这一部分，彻底颠覆了我的看法。作者并没有简单地介绍不同国家或地区的法律条文，而是通过对比分析，展现了不同规制模式的优劣之处。他详细介绍了欧盟的GDPR，以及它对全球数据保护领域产生的深远影响，同时还对比了美国在数据隐私保护方面的“行业自律”和“零散立法”模式，以及中国在数据安全和个人信息保护方面的最新进展。他不仅仅停留在表面上的法律名称，而是深入探讨了这些规制模式背后的理念差异，以及它们在实践中遇到的挑战和机遇。比如，他分析了GDPR的“全面性”和“强制性”，以及它在推动企业合规方面所起到的作用，同时也指出了它可能带来的合规成本和对创新的潜在影响。他还探讨了不同文化背景下，人们对数据隐私的认知差异，以及这些差异如何影响了各地的数据规制政策。作者的分析非常鞭辟入里，他能够将不同国家和地区的法律框架，用一种引人入胜的方式呈现出来，让我对全球数据规制的发展趋势有了更宏观的认识，并且认识到这是一个全球性的挑战，需要各国共同合作来应对。
评分我买这本书完全是出于一个偶然，当时在书店里随意翻看，被其中一个章节的标题吸引住了——“算法黑箱与决策的公平性”。这个话题在当下讨论得非常多，但很多时候都停留在概念层面，或者是一些耸人听闻的例子。然而，这本书里的论述却让我眼前一亮。作者并没有止步于描述问题，而是深入剖析了算法“黑箱”之所以难以被理解的根源，从技术原理上解释了深度学习模型是如何运作的，以及为什么它的内部逻辑对人类来说如此难以捉摸。他用类比的方式，将复杂的神经网络比作一个极其庞大的、相互连接的“决策网络”，每一步的计算和调整都依赖于海量数据的喂养和优化，这使得单一的权重调整都可能产生蝴蝶效应，最终影响最终的输出结果。更让我印象深刻的是，他没有回避算法可能带来的偏见问题。他通过具体的案例，比如招聘算法如何可能因为历史数据中的性别歧视而加剧这种不公，或者信贷评估算法如何可能因为种族因素而产生不公平的贷款利率，来展示算法“黑箱”背后隐藏的社会风险。他提出的“可解释性AI”的概念，以及一些旨在提高算法透明度的技术尝试，让我看到了解决这些问题的希望。作者在这一部分展现了极强的分析能力，他能够将高深的技术问题，通过清晰的逻辑和有说服力的例子，呈现在读者面前，让我在惊叹于技术发展的同时，也对潜在的风险有了更深刻的认识，并开始思考如何通过技术和制度的结合来规避这些风险。
评分我买这本书，主要还是被“个人数据分类分级保护的理论与实践”这个章节所吸引。因为在日常生活中，我们接触到的数据五花八门，有些数据非常敏感，一旦泄露会造成巨大损失，而有些数据则相对不那么重要。这本书的作者显然意识到了这一点，他并没有采用“一刀切”的保护方式，而是提出了“分类分级”的保护理念。他详细阐述了如何根据数据的敏感程度、潜在风险以及价值，将其划分为不同的类别和等级，并且为不同类别的数据设计了相应的保护策略。我尤其喜欢他对“敏感个人信息”的定义和解读，比如生物识别信息、金融账户信息、以及个人健康信息等，这些信息一旦被滥用，后果不堪设想。作者不仅给出了理论框架，还结合实际案例，比如金融机构如何对客户的交易数据进行分级保护，或者医疗机构如何对患者的病历信息进行更高级别的安全管控。他提出的“最小化收集原则”和“目的限制原则”，更是为我们提供了实用的指导，提醒我们在收集和使用数据时，应该做到“最少必需”和“专事专用”。这本书的这一部分，让我觉得非常实用，不仅能够帮助企业更好地管理和保护数据，也能够让个人更加清楚地认识到哪些数据是需要特别关注和保护的。
评分这本书最让我眼前一亮的地方，是它对于“数据泄露的法律责任与应对机制”这一部分的深入探讨。在新闻报道中，我们常常会看到各种数据泄露事件，但大多数时候我们只关注事后追责，而这本书则从更宏观的视角，剖析了数据泄露的深层原因，以及事前的预防和事后的补救机制。作者详细分析了企业在数据安全管理上的责任，包括建立完善的数据安全管理体系、进行定期的安全审计、以及对员工进行数据安全培训等。他并没有回避技术上的复杂性，而是用清晰的语言解释了加密技术、访问控制、入侵检测等关键安全措施的重要性。更让我印象深刻的是，他对数据泄露发生后，企业和监管机构所应承担的责任进行了细致的梳理。他分析了不同司法管辖区在追究企业法律责任时的考量因素，比如是否存在过失、泄露数据的严重程度，以及对受影响个人的影响等。同时，他还介绍了各种应对机制，包括通知受影响的个人、提供补救措施、以及与监管机构合作等。作者在这部分展现了他强大的逻辑思维能力，他能够将复杂的法律责任和技术性的安全措施，清晰地整合在一起，形成一个完整的规制框架，让我对如何防范和应对数据泄露有了更系统、更深入的理解。
评分从这本书的整体结构来看，作者在“数据安全技术的发展与个人隐私保护的关系”这一部分，花费了大量的篇幅。这让我觉得作者对技术细节的把握相当到位。他详细介绍了当前主流的数据安全技术，比如数据加密、访问控制、身份认证、安全审计等等。他并没有简单地罗列这些技术名称，而是深入分析了每种技术的原理、应用场景以及在保护个人隐私方面的作用。比如，他解释了对称加密和非对称加密的区别，以及它们在保护数据传输和存储安全方面的应用。他还详细介绍了防火墙、入侵检测系统等网络安全防护措施。更让我印象深刻的是，他将这些技术细节与个人隐私保护紧密联系起来，比如他解释了如何通过精细化的访问控制策略，来确保只有授权人员才能访问敏感的个人数据，以及如何通过数据加密技术，即使数据被窃取，也无法被轻易读取。作者在这部分展现了扎实的技术功底，他能够用清晰易懂的语言，将复杂的安全技术原理讲解清楚，并且将其与个人数据隐私保护的主题有机地结合起来，让我对如何从技术层面构建强大的数据隐私保护体系有了更全面的认识。
评分这本书的封面设计倒是挺有意思的，那种深邃的蓝色调，配合上抽象的数据流线条，给人一种既神秘又充满未来感的印象。拿到手里，纸张的质感也相当不错，不是那种容易泛黄的粗糙纸，而是比较细腻的，翻阅起来手感很好。我刚开始翻了几页，就觉得作者的文字风格很吸引人，不像是那种枯燥的学术论文，反倒更像是一个经验丰富的专家在娓娓道来，用通俗易懂的语言将一些听起来很复杂的技术概念解释清楚。比如，他对“数据孤岛”的描述，就让我一下子就理解了为什么很多信息系统之间难以互通，感觉自己像是第一次真正看到了问题的根源所在。他没有直接抛出大量的专业术语，而是通过一些生活中的例子，比如共享单车如何收集用户数据，或者智能家居如何记录我们的生活习惯，来引出大数据时代的隐私问题，这种引入方式非常自然，很容易让读者产生共鸣，觉得这件事就发生在我们身边，而不是遥不可及的科幻场景。而且，他在讲述这些的时候，并没有预设读者已经具备了深厚的IT背景，而是从最基础的原理讲起，循序渐进，让人感觉学习起来并不费力。我尤其喜欢他对于“数据价值”的探讨，他不仅仅强调了数据带来的便利，也深刻剖析了数据背后潜在的风险，这种辩证的视角让我觉得作者的思考非常全面和深入。读这本书，感觉像是上了一堂生动而有深度的启蒙课，让我开始重新审视自己日常生活中产生的海量数据，以及这些数据可能带来的影响，这是一种非常有价值的阅读体验，让我觉得我对大数据这个概念的理解，从模糊变得清晰，从片面变得立体。
评分在飞机上看完了，有一定启发
评分在政府规制层面上，提出一个涵盖数据流程的机制框架，一些行政规制颇有启发，但与现实相悖，尤其是数据许可证。作者过于简练的论证与论述降低了文章中某些深刻洞察的警省力度，比如免费服务与数据获取。
评分写资料读的第二本，内容比较滞后了。
评分值得一读的博后出站报告
评分值得一读的博后出站报告
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