Page 354 - 大数据背景下网络安全问题研究

大数据背景下网络安全问题研究
Research on Network Security Issues under the Background of Big Data

在保护自己的资产。
其四，也有助于提升企业竞争力。
（2）探索个人信息交易的具体规则
其一，交易客体。在交易对象上，我们应当区分敏感信息和一般信息，对于用
户的敏感信息应当禁止交易，以确保人格尊严得到绝对的保护。而对于用户的一般信

息，我们应该鼓励进行交易，这样既可以让用户实现了个人信息的经济价值，增强个
人信息的保护水平，也可以为企业获取训练人工智能的数据提供保障，充分实现个人
信息的利用价值，最大程度地促进人工智能产业的发展。

其二，交易价格。虽然个人信息不同于一般商品，但其本身的价值同样可以借助
市场来发现。事实上，其他国家很早就有学者提出建立全国性的个人信息交易市场，
用以集中交易个人信息，引入类似于证券交易所的交易方式。近年来，中国已经存在
大量从事个人信息交易的平台，而企业与企业之间的数据交易更是屡见不鲜。这些市

场交易的实例都可为个人信息的定价提供参考。
其三，交易形式。用户与数据控制者之间有关隐私保护和利用的协议多表现为企
业的隐私政策，它们往往是数据控制者单方面提供的格式合同，诸多条款都有利于数

据控制者，用户缺乏议价的空间。为此，寻求公开的市场交易是保证交易公平的最好
方式，可以让数据控制者们之间彼此竞争。
其四，交易监管。市场化机制是保护隐私的重要手段，但常常会有失灵的风险，
故而政府的监管必不可少。中国有关机构可以提前发布个人信息交易的条件和标准，
引导和监督个人信息的市场交易。

4.确立隐私保护的伦理原则
（1）透明原则
人工智能的算法黑箱已经成为威胁人们隐私的重要来源，也严重制约着人们对于

人工智能的信任。
（2）非歧视原则
算法歧视问题的形成原因是多样的：一方面，根据计算机科学领域的“GIGO定
律（Garbage In，GarbageOut）”，歧视性的数据训练出来的人工智能系统必然带有

歧视的影子；另一方面，数据本身敏感属性的无处不在以及大小样本的地位悬殊，使
得完全消除数据的歧视属性几乎是不可能完成的任务。
（3）安全原则
安全成为人工智能时代核心的伦理价值，是一切人工智能技术研发必须遵循的

最重要原则。事实上，艾萨克·阿西莫夫提出机器人三大法则之后，他又补充了一
个“零号”法则，即“机器人不可以伤害人类，也不可以以不作为而令人类受到伤

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