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新年连打三“虎”显示中国反腐三个动向******

　　中新社北京1月6日电 (张素 谢雁冰)1月6日，2023年新年伊始，中国官方在一日内接连宣布三“虎”被打：山东省青岛市政协主席汲斌昌，国家烟草专卖局原党组成员、副局长何泽华，河北省人大常委会原副主任王雪峰，均涉嫌严重违纪违法，正分别接受审查调查。

　　开年连打三“虎”，释放了反腐败斗争一刻不停的强烈信号，亦显示出中国反腐的三个动向。

　　——“严”

　　被称为2023年“首虎”的汲斌昌在任上被查，其最近一次公开活动是在1月3日。他还在数日前主持中国人民政治协商会议第十四届青岛市委员会第二次会议闭幕大会，并在讲话中谈到“廉洁从政从业”。

　　何泽华、王雪峰则分别于2014年、2018年卸任。而打“虎”实践一再表明，退休不是护身符，反腐败没有例外，只要触碰纪法红线，总有事情败露、付出代价的一天。

　　过去一年，中国以零容忍态度反腐惩恶，32名中管干部被宣布接受审查调查，37名中管干部受处分。中共二十大以来不到3个月，官方已通报10名中管干部接受审查调查、3名中管干部受到党纪政务处分信息。

　　就在此番官宣三“虎”被打的前一日，中央纪委国家监委网站于5日刊发《坚决打好反腐败斗争攻坚战持久战》一文。文中点名多“虎”并指出，要“坚持严的基调不动摇，始终保持反腐败斗争高压态势”。

　　观察家指出，密集打“虎”彰显了全面从严治党坚持严的基调，长抓不懈、紧抓不放，亦向外界传递出“决不能有松劲歇脚、疲劳厌战的情绪，更不能有降调变调的错误期待”的信息。

　　——“准”

　　“关键少数”和“关键领域”被视作腐败增量的重要源头。近年来，官方在坚持严的主基调不动摇的同时，开启对“关键少数”和“关键领域”腐败的精准治理，其中包括“持续推进金融领域腐败治理”“深化国企反腐败工作”等。

　　此次落马的三名官员中，汲斌昌主抓经济工作多年。他曾担任山东省人民政府国有资产监督管理委员会副主任、党委委员，山东省经济和信息化委员会党组书记、主任等职，还曾掌舵山东省鲁信投资控股集团有限公司。

　　何泽华长期在烟草系统工作，曾任江苏省烟草专卖局(公司)副局长、安徽中烟工业公司总经理等职。2003年7月起，他更是在国家烟草专卖局工作十余年之久。

　　当前，中国的反腐败工作愈发聚焦“关键”，对重点领域、重点行业、重点人群腐败问题的整治和查处更加明确。随着精准化水平不断提升，反腐败治理成效得到全面提高。

　　三“虎”被打后，中央纪委国家监委网站配发评论称，要“深化整治权力集中、资金密集、资源富集领域的腐败”“进一步铲除腐败滋生土壤”。据知，纪检监察机关正在持续深化整治国有企业、金融、政法、粮食购销等权力集中、资金密集、资源富集领域的腐败，清理风险隐患大的行业性、系统性、地域性腐败。

　　——“深”

　　纪检监察机关在铁腕反腐的同时，也以刀刃向内的勇气严防“灯下黑”。外界注意到，此次落马的王雪峰曾在河北省纪委工作近十年，担任过河北省纪委常务副书记、省监察厅厅长、省预防腐败局局长等职。

　　近年来，少数纪检监察干部发生以权谋私、以案谋私等问题，凸显从严管理、从严监督的必要性和紧迫性。日前，中共中央政治局常委、中央纪委书记李希在二十届中央纪委常委会集体学习时强调，要在锻造纪检监察铁军上坚持高标准、严要求。

　　坚定不移把反腐败斗争推向纵深的同时，官方也多措并举强化警示震慑，例如推出“2023年元旦、春节期间‘四风’问题监督举报曝光专区”，加大典型案例通报曝光力度。此外，四集电视专题片《永远吹冲锋号》即将播出，该片将讲述中共如何持之以恒推进全面从严治党，预计片中披露十余个案例的详情。

　　更受关注的还有将于本月9日至11日召开的二十届中央纪律检查委员会第二次全体会议，外界普遍认为，会上将进一步深入部署反腐败工作。(完)

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）