大数据时代个人隐私论文摘要怎么写

大数据时代个人隐私论文摘要

打印文章发送给好友分享按钮0[提要] 隐私是我们最基本也是最神圣的一种权利。在大数据时代即将来临的今天，我们如何去保护我们的个人隐私安全，又是一个亟待解决的问题。大数据实际上就是一种工具，而并不是一种专为窃取隐私而发展形成的泄密途径。 隐私是我们最基本也是最神圣的一种权利。但是在W0时代，面对如此众多的社交和共享应用，我们的这一权利慢慢地被消磨掉了。事实上，一些专家认为，这一权利已经丢失了。我们看到了一些严重的事实：无论是大众还是个人都可以通过一系列的做法跟踪我们的行迹、习惯和选择。然而在大数据时代即将来临的今天，我们如何去保护我们的个人隐私安全，又是一个亟待解决的问题。 数据安全往往涉及到很多隐私，数据被谁掌握，怎样能够保证安全，是我们一直比较困惑的问题，这一问题在大数据时代下又再一次被放大。在信息爆炸的信息化社会，保护隐私安全不仅仅是我们所谈到的大数据或者技术或者个人的单独行为，它是整个社会行为。所有东西都不可能通过单一的技术手段解决，它可能通过法律手段还有道德建设。现在很多数据涌来，一时间我们面临的数据非常多，这时候相关规则，立法甚至道德宣讲或者体系建立都要跟得上。工具没有好坏，看用在谁的手上。如果因为控制不好，就会很泛滥。这是取决于我们的手段，取决于我们对于建设的投入和关注。英特尔(中国)有限公司产品市场经理亢海峰在访谈中 英特尔（中国）有限公司产品市场经理亢海峰在访谈中指出，隐私的问题不是大数据时代带来的，在没有大数据时代的时候，我们就已经有很多隐私的问题，左邻右舍，正常来讲每个人回到家里希望把门关上，窗帘拉上，大家不愿意分享。这些一直有，只不过是到大数据时代，自媒体发布多了，这种情况下，解决方法有两点，一个是技术手段一个是我们自己本身，如果你不愿意这个东西泄露，我们尽量少发布这样的信息。当然有一些信息已发布出去的，而且其中有一些不和谐因素，想要控制这些方面的问题这就要通过立法实现。现在有人提出相应的立法，这个是体制和法律配套过程。 大数据实际上就是一种工具，而并不是一种专为窃取隐私而发展形成的泄密途径。既然是工具，那关键看工具用在什么地方，掌握在谁手里，就像枪一样，在人民军队就保卫人民。关键是看怎么利用这个东西，去做什么事情。当然在这个过程中，企业本身也必须要考虑到，怎样保护用户的隐私，这一直都是大数据在应用过程中不断在探索的一件事情。在安全的前提下，实现数据分享，真正创造数据价值，这才是大数据真正的目的。

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。　　从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。　　大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。　　大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。　　当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力　　一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。　　二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。　　三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。　　四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

大数据时代个人隐私论文摘要怎么写

是呀， 现在注册账户只能先绑定电话号码， 要不然不给你注册

不少于2个月。博士论文盲审时间一般不少于2个月。工作日可随时报送，具体时间节点为：拟6月份申请学位的人员，将学位论文等材料提交给能源学院研究生科，经审核通过后，由研究生科于3月20日前提交到研究生院学位办。拟12月份申请学位的人员，将学位论文等材料提交给能源学院研究生科，经审核通过后，由研究生科于9月20日前提交到研究生院学位办。为了将博士论文的评审更加标准化、结构化，国内各高校通常会制定一个评审博士论文的参照框架。当评审人收到博士论文评审邀请时，往往会看到一份“评阅评分表”，表中会列举七八项指标。比如选题意义、文献综述、基础理论与专门知识、科研能力、学术规范、写作规范等，一级指标下还有若干类似二级指标的要素描述。比如，“文献综述”包含的评价要素是“反映该学科及相关领域的前人成果和前沿动态，归纳总结正确”。

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认真修改一下基本格式再送审，通过概率很大。二次送审的专家可以看得到第一次盲审两个专家的打分和意见。一审两个专家的分数只有71和56，感觉应该是硕士的盲审，猜测不是研究工作量和创新性不足的问题（这个也很难改），大概率是论文基本写作不过关，甚至在基本格式上出现了较多问题，存在很多不通顺的语句之类的。把论文格式，参考文献，标题，英文摘要这类的都仔细检查好，全文通读一下保证语言过得去。虽然两个专家的分数都不高，所以心态得调整好，既然发生了就坦然面对吧。你的导师还不错，给你二次送审的机会，最后，祝二审顺利。盲审办法：1、参加双盲评审的研究生：博士生100%，每人送审三份。硕士生（含同等学力申请学位）按当年申请学位论文答辩人数的3～5%，每人送审二份。2、研究生部根据每年申请学位论文答辩的学科、专业研究生分布情况制定出盲审方案，并交分管校长审批。3、研究生部根据盲审方案，抽出需进行论文盲审的研究生名单，与申请学位论文答辩的研究生名单核对无误后，将盲审论文的信息通知本人及学科所属学院。4、被抽出参加盲审的研究生应在接到通知的二天内，按规定格式制作论文（隐去作者和导师姓名），硕士生论文一式二份，博士生论文一式三份，报送研究生处。

大数据时代个人隐私论文怎么写

无处不在的大数据：各种云计算，谷歌的神通，亚马逊的推送，天涯人肉，微博万能等等，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离，“地球村”变成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。作者站在理论的至高点上，阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。 作者认为大数据时代具有三个显著特点。一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据；二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。 作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织，如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司（阿里巴巴、淘宝网）。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。 面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。大数据时代的社会伦理重点都在讨论如何保护个人隐私。因为手机越来越智能，网络越来越快，个人的信息也越来越透明——隐形几乎完全不可能。我想说的是，作为硬币的另外一面，我们无法舍弃：互联网只不过是让人与人之间碎片的关系得以统一，其实各种人肉和信息只不过是坊间传闻的升级罢了。当我们住在拥挤的小区，三公里走完一圈的县城，半小时散步完的村落，人和人之间有隐私吗？现在只不过是把这个范围放大到了一个地球而已。硬币的一面是人和人之间有沟通的需要，去团结对抗世界的未知，那么另外一面就是隐私的缺乏。与其说是要在大数据时代保护自己的信息不被泄露，不如站起来维护自己和他人的隐私，从法律和道德的角度来尊重人与人之间的权利。大数据时代是信息社会运作的必然结果，而借由它，人类的信息社会更上一个台阶。农业社会人们以土地为核心资源，工业时代转为能源，信息社会则将变更为数据。谁掌握数据，以及数据分析方法，谁就将在这个大数据时代胜出，无论是商业组织，还是国家文明。

不好写因为刑法没有对隐私权保护的内容隐私权保护是民法典的内容

还行吧，不过好不好写取决于你的知识积累程度，我建议写之前多看看法学这本期刊，看看这个领域的研究你有没有兴趣，擅不擅长写，如果都没问题，那这个对你来说就比较好写了

大数据时代的个人隐私保护论文摘要怎么写

实名制火车票容易泄露个人信息。 　　隐私权:个人私事免受干扰的权利 　　提及隐私，现代人可能会想到个人日记、通信通话等个人的隐秘事项，也可能会想到夫妻生活、消费开支等个人的私密事务，甚至还会想到身高体重、电话号码、邮箱地址等个人不愿公开的资料等。没错，这些不愿外人知道、不愿外人干涉的个人私事就是隐私。 　　当人类开始使用树叶做遮羞布的时候，“隐私”就已经在人脑中形成概念。而“家丑不可外扬”也从一个侧面说明人们希望个人的隐私得到保障。只不过，受交通、通信等手段和技术的限制，古时的生活不像现在这么开放，“采菊东篱下，悠然见南山”式的相对“隐居”隔离使人们并没有将隐私视为一种“权利”。即使人们意识到隐私的重要，凭借自己的力量就足以保护。两次工业革命之后，人类的文明进程大跨步向前迈进，交通、通讯等技术的飞速发展极大拓展了个体的活动空间，“隐私”遭遇“外扬”现象时有发生，依靠个体力量保护自己隐私变得越来越困难。 　　适应社会发展的趋势，为对抗他人对个人隐私的干预，1890年，美国私法学者布兰代斯和沃伦在《哈佛法学评论》上发表了《论隐私权》一文，首次提出了隐私权(therighttoprivacy)的概念。在这篇论文中，第一次将“隐私权”作为一种“不受别人干扰的权利”提出来，认为这项权利是个人自由的起点，只有通过界定这项“人类最广泛、文明最珍视”的权利，个人的“信仰、思想、情感和感受”才能得到保障。此后，隐私权作为公民人格权利的重要内容，逐渐得到各国法律的确认和保护。进入20世纪后，美国、法国、德国、日本等国家和地区，先后以法律法规等形式，相继对传统意义上的隐私权、信息网络时代的隐私权等保护作了针对性的规定。”

无处不在的大数据：各种云计算，谷歌的神通，亚马逊的推送，天涯人肉，微博万能等等，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离，“地球村”变成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。作者站在理论的至高点上，阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。 作者认为大数据时代具有三个显著特点。一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据；二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。 作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织，如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司（阿里巴巴、淘宝网）。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。 面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。大数据时代的社会伦理重点都在讨论如何保护个人隐私。因为手机越来越智能，网络越来越快，个人的信息也越来越透明——隐形几乎完全不可能。我想说的是，作为硬币的另外一面，我们无法舍弃：互联网只不过是让人与人之间碎片的关系得以统一，其实各种人肉和信息只不过是坊间传闻的升级罢了。当我们住在拥挤的小区，三公里走完一圈的县城，半小时散步完的村落，人和人之间有隐私吗？现在只不过是把这个范围放大到了一个地球而已。硬币的一面是人和人之间有沟通的需要，去团结对抗世界的未知，那么另外一面就是隐私的缺乏。与其说是要在大数据时代保护自己的信息不被泄露，不如站起来维护自己和他人的隐私，从法律和道德的角度来尊重人与人之间的权利。大数据时代是信息社会运作的必然结果，而借由它，人类的信息社会更上一个台阶。农业社会人们以土地为核心资源，工业时代转为能源，信息社会则将变更为数据。谁掌握数据，以及数据分析方法，谁就将在这个大数据时代胜出，无论是商业组织，还是国家文明。

大数据时代个人隐私论文怎么写的

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不好写因为刑法没有对隐私权保护的内容隐私权保护是民法典的内容

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。　　从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。　　大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。　　大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。　　当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力　　一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。　　二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。　　三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。　　四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

打印文章发送给好友分享按钮0[提要] 隐私是我们最基本也是最神圣的一种权利。在大数据时代即将来临的今天，我们如何去保护我们的个人隐私安全，又是一个亟待解决的问题。大数据实际上就是一种工具，而并不是一种专为窃取隐私而发展形成的泄密途径。 隐私是我们最基本也是最神圣的一种权利。但是在W0时代，面对如此众多的社交和共享应用，我们的这一权利慢慢地被消磨掉了。事实上，一些专家认为，这一权利已经丢失了。我们看到了一些严重的事实：无论是大众还是个人都可以通过一系列的做法跟踪我们的行迹、习惯和选择。然而在大数据时代即将来临的今天，我们如何去保护我们的个人隐私安全，又是一个亟待解决的问题。 数据安全往往涉及到很多隐私，数据被谁掌握，怎样能够保证安全，是我们一直比较困惑的问题，这一问题在大数据时代下又再一次被放大。在信息爆炸的信息化社会，保护隐私安全不仅仅是我们所谈到的大数据或者技术或者个人的单独行为，它是整个社会行为。所有东西都不可能通过单一的技术手段解决，它可能通过法律手段还有道德建设。现在很多数据涌来，一时间我们面临的数据非常多，这时候相关规则，立法甚至道德宣讲或者体系建立都要跟得上。工具没有好坏，看用在谁的手上。如果因为控制不好，就会很泛滥。这是取决于我们的手段，取决于我们对于建设的投入和关注。英特尔(中国)有限公司产品市场经理亢海峰在访谈中 英特尔（中国）有限公司产品市场经理亢海峰在访谈中指出，隐私的问题不是大数据时代带来的，在没有大数据时代的时候，我们就已经有很多隐私的问题，左邻右舍，正常来讲每个人回到家里希望把门关上，窗帘拉上，大家不愿意分享。这些一直有，只不过是到大数据时代，自媒体发布多了，这种情况下，解决方法有两点，一个是技术手段一个是我们自己本身，如果你不愿意这个东西泄露，我们尽量少发布这样的信息。当然有一些信息已发布出去的，而且其中有一些不和谐因素，想要控制这些方面的问题这就要通过立法实现。现在有人提出相应的立法，这个是体制和法律配套过程。 大数据实际上就是一种工具，而并不是一种专为窃取隐私而发展形成的泄密途径。既然是工具，那关键看工具用在什么地方，掌握在谁手里，就像枪一样，在人民军队就保卫人民。关键是看怎么利用这个东西，去做什么事情。当然在这个过程中，企业本身也必须要考虑到，怎样保护用户的隐私，这一直都是大数据在应用过程中不断在探索的一件事情。在安全的前提下，实现数据分享，真正创造数据价值，这才是大数据真正的目的。