現今，科技已經侵犯了我們的隱私。個人或組織所做的大多數事情都屬于公共領域。第三方會監控，存儲并利用個人及組織的數據、模式、愛好（首選項）和所參與的活動。許多新興商業模式依賴于收集、處理和轉售我們的個人數據。

科技使得將數據關聯到個人變的更加容易，即使個人選擇退出社交網絡平臺。例如，在面部識別技術上的突破，已經被廣泛應用在商業和安全領域，尤其是在中國和俄羅斯。

區塊鏈技術可能會限制這種隱私被侵犯的影響，盡管在利用區塊鏈技術實現用戶隱私保護時仍會泄露一些個人信息。比如，一個用戶可以將個人信息存儲在區塊鏈上，并公開該個人信息的部分臨時信息來接受服務。比特幣和其他基于區塊鏈的數字貨幣已經表明：利用點對點分布式網絡和公共賬本技術可以實現可信且透明地計算。

本篇文章探討了個人及組織產生的數據對隱私保護的影響。其次，本文還簡單闡述了支持區塊鏈技術的系統是如何使得用戶重新掌控自己的隱私數據。

一、個人

個人

隱私對于個人來說是十分重要的，因為他們的個人信息對組織、營銷人員以及其他個體都是很有價值的。在互聯網用戶中常見的一句話是：如果你不為產品付費，那么你就是產品。這就意味著，對于那些提供免費服務的公司，比如社交網絡平臺，個人信息是很有價值的。

憲法保護

在美國，隱私保護對于各種憲法權利的行使是十分重要的——包括言論自由、結社自由、新聞自由、免受不合理搜查和緝獲以及免于自證其罪的權利。國家行為者缺乏隱私可能會危及自身的這些權利。我們知道在公共領域他們的言論歸于他們自己，但就個人而言可能不會說出這些原因，特別是在他們的觀點或主題有爭議或不受歡迎的時候。由于存在許多重要的意見不受歡迎或有爭議，所以社會應該重視自我審查。如果知道自己正在被監視，就也可能會阻止你與志同道合的人會面。如果人們不能保持匿名的話，舉報者和其他揭露組織不法行為的人將不可能再去做這些事情。隨著技術的不斷進步，法院已經對國家行為進行了約束。

醫療信息

如果信息是權力，那么保護該個人信息能夠幫助人們與組織機構進行協商。例如，健康保險公司可以使用負面健康信息向特定個人收取更高的保費，或拒絕承保。因此，個人有動機阻止此類信息公開于公共領域。健康信息的公開也可能會讓一個人在社交生活中或在職場上感到尷尬。

財務信息

財務信息是個人隱私信息的另一部分。人們可能不希望讓金融機構了解到幾年前的不良信用記錄，并且肯定也不希望不法分子利用自己的個人信息進行身份盜用或金融欺詐。

盡管人們不得不頻繁地披露自己的個人財務信息，比如納稅或獲得抵押，但是如果將這些信息公開，那么會吸引各種各樣的人關注。尋求客戶的公司、尋求捐款者的慈善機構，以及尋覓捐款的政治候選人等都會對了解個人財務信息感興趣。雖然這些人大部分都是出于良好意圖的，但是人們對于自己想要與誰分享個人信息以及想要利用這些信息做些什么的想法都是因人而異的。

例如，人們可能不希望公司根據他們的財務信息來確定他們能夠并愿意支付某些商品的最大金額數——通常這些商品以較低價格就能夠購買到。 然而，Orbitz在向使用Mac的用戶展示了同一個酒店房間的時候，其價格卻高于使用PC的用戶。這表明，即使是一個很小的個人信息，比如一個人是否使用PC或Mac，也會幫助營銷人員衡量一個人的經濟能力——這種方式讓大多數人都會覺得很不舒服。

個人行為

研究表明：當人們知道自己正在被監控的情況下，人們的行為舉止會有所不同。因此，在更基礎的層面上，隱私能夠讓一個人表現出受鼓舞的、親密的、或有點傻卻毫無害怕的樣子。就像人們本能地關上或鎖上前門一樣，他們渴望在使用科技的同時保護自己的隱私。正如上面討論的，組織機構有很多正當理由（包括實現使用產品和服務的便捷性、簡化交互過程以及通過研究消費者的偏好來創造更好的產品或服務）來收集個人信息。精明的組織機構會盡力不違背人們對個人隱私保護的期望，因為個人隱私本身就很有價值：它使得人們可以以自己的方式做事并不受拘束。

匿名和使用假名

在互聯網的核心中存在一個悖論：人們期望它是一個開放透明的論壇，可以交換想法，信息，商品和服務，但他們也期望匿名上網。正如著名的《紐約客》漫畫上的標題所說：“在互聯網上，沒人知道你是條狗。”不同的利益集團和國家對互聯網上隱私保護的期望會有所不同。比如，由于政府監管，韓國人對互聯網隱私的期望低于美國人。在2015年年初，中國政府通過了新法規——要求未來互聯網用戶在使用微博或其他社交媒體時使用真實姓名。在互聯網上允許匿名和使用假名的需求備受爭議。例如，雖然對于一個大學生來說，期望在網上匿名是合理的，但是對于某人利用互聯網謀劃暴力犯罪就不能同一而論了。對于教授是否應該被允許使用筆名發文章，人們也各執一詞。

雖然蠻有意思的，但是隨著新技術給個人隱私帶來的新的挑戰，有關匿名和使用假名的辯論就變得毫無實際意義了。

社交媒體和共享經濟要求披露個人信息

Facebook，Twitter和其他社交網絡平臺的興起改變了人們對互聯網隱私保護的期望。使用這些平臺的人自愿提供個人信息，并同意與每個人或限定的某些人分享。然而，即使那些不想分享個人信息的人（例如，沒有Facebook或Twitter帳戶的人）也會因職業或營銷目的而感到有壓力。雇主經常會對候選員工進行Google搜索。雖然沒有結果比糟糕的結果要好，但今天的求職者通常會使用互聯網來推銷自己，無論是通過創建LinkedIn帳戶，還是通過個人網站、博客或文章來彰顯自己的成就。對于小型企業來說也是如此：大多數企業要么都有在線業務，要么因為沒有線上服務而失去該業務。

過去十年中的另一個主要技術趨勢是按需經濟（簡稱為共享經濟）的出現，其中商品或服務的提供者通過網絡、手機應用程序或站點與用戶進行交易。 這將弱化已建立的中間參與者在交易中所發揮的作用（稱為去中介的過程）。 就像Uber和Lyft這樣的乘車共享服務，使得傳統的出租車服務和城市出租車系統幾乎被淘汰，維基百科已經取代了像Microsoft Encarta這樣的大型私人編輯的百科全書。

現今，旅行者要查詢的不僅是其他城市的酒店價格，還包括通過Airbnb直接從其他人那里租用短期房間或房屋的價格。 隨著Airbnb和其他標志性按需經濟公司的出現，他們需要通過檢驗主人和客人提供的個人信息來保障消費者的安全。 此外，在通過Airbnb入住后，我們會邀請主人和客人對雙方進行評價，這些評價通常會包含一些個人信息，并且任何人都可以通過Airbnb網站瀏覽這些信息。

雖然像eBay這樣的公司幾十年來一直利用身份驗證及用戶評價來打擊欺詐和鼓勵商家保證線上市場的品質，但是新一代共享經濟應用將個人信息與信譽值等同起來：信譽值越多越好。因為按需經濟中參與者之間的互動比eBay上賣家與買家互動要緊密的多，所以這么做還是有點道理的。乘坐陌生人的車，睡在陌生人的家里，并且允許陌生人幫你遛狗，這些都要求該陌生人在應用程序或平臺上具有很高的可信度。

收集信息越多的平臺可以建立更多更可靠的信任。比如，雖然某個Airbnb客人可以通過主人積極正面的歷史評價來獲得信任，但是沒有任何歷史記錄的用戶可能還是需要通過上傳ID，或鏈接到他們的Facebook賬戶來表明其可信度。因此，雖然共享經濟的“去中介化”使得人們之間彼此信任，但它也希望人們可以在平臺上、甚至是在公共領域上透露一些公共信息。

人們提供給社交媒體網絡和按需經濟服務的隱私數據（所處的地理位置、年齡、性別、消費偏好、社交偏好以及其他類似屬性）可以為搜索/查詢某個人或組織提供一個基本描述。

二、組織機構

保護組織策略和專有信息

組織機構需要保護敏感信息——例如公司戰略見解或專有信息（如知識產權），這些信息可能會被競爭對手或不法分子用來破壞組織。這不僅僅是針對那些在行業內擁有尖端技術的組織機構（例如，國防部門、航空航天業或汽車行業），而是針對所有機構而言。2016年，黑客攻擊了民主黨國家委員會并發布了其內部郵件，從而破壞了幾位民主黨候選人的信譽。 同年，冒充孟加拉國中央銀行官員的黑客向紐約聯邦儲備銀行發出指示，試圖從孟加拉國央行在紐約聯邦儲備銀行的帳戶中盜取9.51億美元。 他們成功盜取了1.01億美元，其中大部分資金仍未被收回。 這些引人注目的黑客攻擊意味著：在保護組織戰略和專有信息方面，組織機構仍面臨的巨大挑戰——這些挑戰來自競爭對手和不法分子。

以營銷和研究為目的收集消費者信息

組織收集客戶信息用于營銷。比如，雜貨店通過篩選從人們手機上收集到的位置信息，來確定他們在某些過道上花費的時間。飛行常客計劃和其他顧客信賴度項目會提供額外的優惠（或特權）來換取他們的個人信息，然后再利用這些信息提升產品和服務。 對于營利性和非營利性組織來說，建立客戶或捐贈者信息檔案有助于銷售產品和籌集資金。

客戶信息還可用于幫助平臺了解消費者偏好并在將來為顧客提供更好的產品和服務。此外，組織機構收集的客戶信息通常會使得未來客戶與該組織交易更方便。

在收集此類信息時，組織機構必須遵守適用的聯邦和州法律。 在美國，醫療保健公司、金融服務公司和其他公司在被允許收集的客戶信息類型方面受到了不同的限制。有經驗的組織熟悉管理其行業的法律框架。隨著數據收集和分析越來越多地由非人類行為者操作，法律和法規的遵從將變得越來越困難。

保護消費者信息

對于所有面向消費者的公司，尤其是谷歌，蘋果和亞馬遜等技術公司，從消費者那里收集個人信息有助于為每個消費者提供更加個性化的服務。與此同時，它還使得公司有責任保護這些信息。 例如，用戶可以在Mac，iPhone和iPad上同步數據，從而方便人們訪問信息，但也產生了一個期望——期望Apple公司能夠采取措施保護此類信息免受外部侵害。

保護客戶信息

對于那些為其他組織提供服務的機構（例如會計或法律服務組織）來說，保護好客戶信息至關重要。 黑客曾瞄準專業服務公司，并試圖規避客戶復雜的數據保護措施來獲取客戶數據。 了解了這一風險之后，主要的專業服務公司已經采取了一些重要措施來保護客戶信息。

目前保護敏感信息的組織策略

組織機構已經采取了許多措施來保護敏感信息：例如，雇用內部和外部信息安全專業人員，教授員工如何保護信息，并審查員工防范內部威脅。 一些已被鎖定或可能成為目標的組織也開始使用蜜罐技術（通過受公司監控的數據室聲稱：“這里保存了公司敏感信息”，從而來誘騙黑客并幫助公司了解黑客的動機）。 這些措施都是十分重要和必需的，并且需要不斷改進來迎接新的挑戰。

三、 大數據

組織機構收集的數據包含各種信息：比如一個公司的產品和服務、內部流程、市場條件以及競爭對手、供應鏈、顧客偏好趨勢、個人消費者偏好以及消費者與產品、服務、線上網站之間的具體互動。各組織機構收集數據的數量明顯有所增加。

至少在過去的一個世紀中，對存儲數據量不斷擴大的擔憂一直存在。 2014年4月，研究機構IDC發布了一份題為“充滿機遇的數字世界：豐富的數據和不斷增長的物聯網價值”的報告，預測“從2013年到2020年，數字世界將擴張10倍 - 從4.4萬億千兆到44萬億千兆。 目前數據的擴展是由計算和數據存儲能力的提升、傳感器數量的增加以及傳感器間交互增多所驅動的。

算力和數據存儲能力的不斷提升

隨著時間的推移，我們發現存儲更多信息變的更加容易，因為在過去的幾十年中，計算能力和存儲容量都有著顯著提升。 英特爾聯合創始人戈登·摩爾（Gordon Moore）在1975年觀察到——芯片上的晶體管數量每兩年翻一番。 這種現象被稱為摩爾定律，準確描述了計算能力在進入二十一世紀后呈現出的指數增長趨勢。 同樣地，在過去的幾十年中，數據存儲容量也呈指數級增長，尤其是我們已經能夠在較小的驅動器上存儲大量的數據。

正是由于這些突破，使得大數據的存儲成為可能（且更加便宜和方便）。 因此，組織機構更傾向于存儲更多的數據，因為隨后證明有用數據丟失帶來的風險遠超過減少數據存儲（減少存儲成本）帶來的好處。

云計算的興起

云計算僅僅意味著按需使用遠程（而非本地）算力、數據存儲、應用程序或網絡。 由于云計算的出現，組織可以簡單地從云服務提供商那里租用計算能力或存儲空間（不再需要在自己的服務器上存儲大量數據，并維持巨大的計算能力），或者與供應商一起維護傳統數據庫（盡管傳統數據庫仍然可用在大型組織機構中）。 由于云服務提供商必須能夠提供可靠的需求及可擴展的解決方案，所以亞馬遜，微軟和谷歌等大公司成為了主要的云服務提供商。

面向企業的云計算服務有三種形式：

• 軟件即服務（SaaS），其中云服務提供商允許組織在線使用其軟件（例如，在線訪問TurboTax）；

• 平臺即服務（PaaS），組織機構在該平臺上使用云服務提供商的資源為其成員開發應用程序（例如，Microsoft Azure）；

• 基礎架構即服務（IaaS），其中云服務提供商為客戶提供基本的基礎架構服務（例如，Netflix使用Amazon Web Service基礎設施來實現視頻流媒體播放）。 （個人用戶可能更熟悉云應用程序，例如iDrive，Google Docs或Dropbox。）

云計算的實現不僅依賴于前面討論的計算能力和數據存儲容量的進步，還依賴于互聯網訪問速度以及可靠性的的顯著提升。盡管云計算在一定程度上是為了應對存儲數據不斷增長，但它的廣泛采用也促進了存儲數據量的增長。

傳感器數量增長及連通性

雖然傳統意義上，互聯網由用戶彼此交互以及與數據庫的交互組成，但是現今互聯網越來越多地被用來實現物理設備之間的彼此連接。 機器與機器（M2M）交互中的這種定性和定量增長預計將會產生無處不在的物聯網：以集成的智能設備構成的網絡通過最少的人為干預來實現日益復雜的功能。

物聯網并不需要全新的基礎設施。 相反，它是通過將傳感器嵌入現有設備和基礎設施來實現的。 例如，當家庭空調系統使用傳感器來確定人們何時在家時，系統可以使用該信息來確定每個房間的溫度，從而使得它變的很“智能”。 同樣，當城市能源和水基礎設施中嵌入傳感器時，可以利用智能系統監控使用，并預測未來使用量，從而更有效地分配資源。 先進的傳感器幾乎可以改進任何技術，從智能手機到心臟監測器，再到大型的農場或工廠。

智能設備根據其用途需要不同類型的傳感器。 幾十年來，計算機已經配備了攝像頭和麥克風。 現在，設備還可以配備傳感器，用來測量溫度、運動、其他物體的距離、壓力、化學物質和其他不同事物。 每年傳感器的質量都在不斷提升，且其價格也越來越低。

雖然傳感器本身就可以大大改善設備，但是許多智能系統需要設備之間進行通信。 例如，雖然在車內嵌入各種傳感器有助于車輛自行駕駛，但若能讓路上的所有汽車之間實現相互通信，那將會更加有用。 這將緩解交通堵塞，并在理想情況下使汽車行駛更加安全。 類似地，當物聯網適用于大規模生產或倉儲時，它將要求設備之間有良好的通信。 各種通信技術的進步，尤其是無線通信技術，已經為物聯網技術打開了大門。

智能設備通常會收集個人數據

在智能設備出現之前，你早上跑步基本上不會產生數據。 現在，如果你在智能手機上安裝健康應用程序再進行晨跑，那么在你跑步的這段時間內，你晨跑的路線，跑步的步數以及整個晨跑過程中各個點的心率數據都將被收集和存儲在手機中。 同樣，三十年前，安裝在窗口的空調不會產生太多數據。 如今，智能家居溫度系統每天都在采集大量有關溫度和濕度的數據。 一旦數據被采集后，這些數據不僅可用于保持屋內適宜的溫度，從而節約能源，還可推測你什么時候會在家里，或者你最有可能設置的溫度。 上述晨跑和家用空調系統的例子表明，智能設備可以產生更多的數據。 它們還表明，為一個目的收集的個人數據還可用于很多其他地方。

數字世界正在以指數速度擴張：在2013年4月，Ralph Jacobson在IBM消費品行業博客(IBM’s Consumer Products Industry blog )上發表了一篇文章，他估計全球每天會創造出25億千兆字節的數據。 正如計算能力和存儲容量的進步促使組織機構收集的數據量增加一樣，改進的傳感器和通信技術的出現也會如此。 利用傳感器感知周圍事物，并將這些測量結果傳送到其他設備或服務器上，再將其收集并存儲為一個數據點。

人工智能

正如我前一篇文章所討論的，人工智能來源于數據。

大多數人工智能研究都是由谷歌，亞馬遜和百度資助，因為數據是人工智能的“食糧”，而這些公司每天都會產生大量的數據。 微軟收購LinkedIn不是因為它的平臺，而是因為它擁有的數據。

到目前為止，一些公司已經利用人工智能來改變金融和生產。 保護我們的財務信息有時看起來像是會注定失敗的努力——因為政府，房東，銀行，信用卡公司和信用評級機構都會收集你的財務信息（并且正如Equifax遭受黑客攻擊所表明的，存儲這些信息很不安全）。

相比于財務信息，人們通常對他們的醫療健康信息更加敏感。人工智能已被應用于醫療健康數據，但由于隱私問題，這些數據通常是零碎和分散的，因此人工智能在醫療健康中的作用有限。然而，最終公司將利用我們的個人健康數據來完善日益全面的數據庫。

如果技術侵犯了我們的隱私，那么技術也許也可以幫助我們解決這個問題。

四、區塊鏈

具有特定協議的區塊鏈能夠實現不同程度上的匿名性，機密性和隱私保護，而這些可以用來保護醫療健康數據，財務信息和其他個人數據，同時仍然允許這些數據用于人工智能應用程序。 例如，用戶可以擁有存儲著個人健康信息的區塊鏈，并且僅向產品或服務提供商（例如隱形眼鏡制造商）簡要地發布該信息的特定單元數據（例如視力處方）從而實現某個特定目的。

雖然區塊鏈是一個公共分類賬本并存儲在多個不同位置的節點上，但它可以實現匿名和信任，正如多個基于區塊鏈的應用程序和已經存在的具有高度隱私性的加密貨幣所表明的那樣。

目前，第三方收集的個人數據通常存儲在具有單點故障的中心化的數據庫中。 這些數據的泄漏往往被忽視且未被報道。 一旦我們的數據被掌握在不受信任的一方手中，我們就無法控制它將被如何使用。

區塊鏈方案

正如比特幣所表明的那樣——密碼學和經過深思熟慮的經濟激勵可以創建一種安全的方式來存儲和管理信息，包括個人信息。

區塊鏈上的私有數據受加密保護。 我在別處討論過區塊鏈技術的核心是進行哈希計算。 以下是區塊鏈技術可用于保護個人數據的一些方法（即使在將部分數據用于算法處理的情況下）。

同態加密

一種稱為“同態加密”的新型加密技術允許在加密數據上進行計算，而無需將密文數據先解密。 這意味著可以在對其執行計算時保護數據的隱私性和安全性。 只有具有相應解密密鑰的用戶才能訪問數據或交易的詳細信息。

諸如零知識證明（ZKPs）和zk-SNARK之類的密碼學技術已經使用了同態加密。 一種名為Zcash的加密協議使用zk-SNARK來加密其數據，并僅向授權方提供解密密鑰，以便他們查看該數據。

狀態通道

區塊鏈可以為非區塊鏈解決方案提供模型，或者作為保護隱私的混合解決方案中的一部分。

狀態通道是一種可能發上在區塊鏈上的鏈間互動。 狀態通道通過下面三個過程來完成：

• 鎖定：通過鏈上的智能合約鎖定交易。

• 交互：交互發生在鏈下或側鏈上。

• 發布：在交互完成且狀態通道關閉后，解鎖智能合約并且在區塊鏈上發布該交易的索引。

服務提供商可以通過狀態通道來維護用戶數據的私密性和安全性。 我們可以鏈下進行交易，并將交易的哈希值存儲到區塊鏈上（不披露任何有關交易的機密細節）。

總結

目前，我們的私人信息仍集中于互聯網上和公司的數據庫中，因此這些數據被少數“玩家”掌控。 呈現出指數增長率的新增數據量和數據收集量預示著：未來我們的隱私還是很可能會被侵犯。 基于區塊鏈或受區塊鏈啟發的解決方案有助于保護我們的隱私數據，同時也使我們能夠從更快的交易，更好的服務以及更強大的人工智能算法中受益。