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来源：玛雅彩票代理2024-07-31 17:48

行走在深山里的“独行侠”******

　　(新春走基层)行走在深山里的“独行侠”

　　中新网柳州2月3日电题：行走在深山里的“独行侠”

　　作者孙赟飞夏阳春胡玄德

　　坐落在湖南省通道侗族自治县西部的牙屯堡站，是南宁铁路公安局柳州公安处融安站派出所管辖的一个四等火车站，这里地势起伏，山峰连绵。每天清晨，伴随着急促的火车鸣笛声，地处深山的牙屯堡小站迎来了当天的第一趟火车。吕志贤作为这个小站唯一的铁路民警，在天蒙蒙亮时，就开始了一天的工作。

　　今年45岁的吕志贤是南宁铁路公安局柳州公安处融安站派出所的一名民警。2020年1月，他主动申请到偏远的牙屯堡警务区，至今已三年了。牙屯堡警务区管辖着20多公里长的铁路线，沿途有10座桥梁、18个隧道，其中广西与湖南交界的彭莫山隧道有足足5公里长。

吕志贤在牙屯堡站立岗，迎接来往的列车。　夏阳春摄

　　吕志贤每天的工作是在铁路沿线开展安全巡查，对铁路路段两侧的防护栅栏、警示标志牌进行检查，对铁路沿线私搭乱建、行人有无穿越铁路、杂物、轻质飘浮物等安全隐患问题进行排查。完成这项工作，吕志贤每天需要步行8公里铁路线，开车巡逻15公里。

　　由于线路处在连绵山岭之间，蜿蜒的山路小道上经常会有蛇虫鼠蚁出现，吕志贤就准备了一根木棍，边走边敲打。“线路上有蛇都是常事，这些都不打紧，还是怕山林里的野蚊子，被叮上一口，一个礼拜都消不下去。”他说。

吕志贤爬上隧道口查看落石情况。　夏阳春摄

　　2月，牙屯堡山里的气温依旧很低，伴随着浓浓的雾气，线路两侧都结上了厚厚的冰。一旦结冰，上山的公路就会被封锁，吕志贤就只能徒步巡逻。警用大衣、大盖帽、装有热水的保温杯便成为吕志贤巡线路上最好的保暖措施。不论天气多么恶劣，道路多么难走，吕志贤都坚持按计划巡逻。他说：“也不怕这天有多冷，走着走着，身子不就暖和了，只有自己走过，才能放心。”

　　春运期间，线路周边的学生喜欢在放假期间到铁路周边玩耍。为了给铁路沿线学生普及铁路安全知识，吕志贤把牙屯堡附近的村落跑了一个遍。村落里，线路旁，他给孩子们讲授铁路安全常识，孩子们围着吕志贤好奇地问个不停。

　　此前有个调皮捣蛋的孩子跑到铁路上玩耍，被吕志贤抓了个正着，当下教育，可还是不放心，后来他去孩子家家访，才得知孩子父母离异，一个人跟着爷爷生活，生活状况特别贫困。“我们去到他家里家访，家里连件像样的家具都没有，更别说孩子的学习用具，都靠学校和同学之间资助。”每次到村落宣传，吕志贤都会专门为这个孩子买一些学习用品，过节的时候还带孩子来镇上添上几件新衣裳。他说：“要是能帮上忙就多做点，谁家没点难事。”

吕志贤进入村庄开展法治安全宣传。　夏阳春摄

　　吕志贤家在距离牙屯堡站直线距离120多公里的融安县城，其爱人潘菲是融安火车站的临时身份证制证窗口的工作人员，孩子一个刚上初中，一个还在上幼儿园。今年春节，因工作原因，吕志贤大年初二便离家回到牙屯堡站开展线路安全工作。对此，潘菲没有半点怨言。“他守护线路，我守护家。无论生活和工作多艰辛，只要夫妻同心，一定会把工作干好。”潘菲说。

　　今年春运是吕志贤在牙屯堡站值守的第四个春运，年前他守护着旅客回家团聚，年后他守护着旅客乘车复工奔向新的希望。“每次巡查爬上了山顶，看着满载旅客的列车平安通过时，我就觉得自己的工作充满了意义。”他说。

　　吕志贤甘于寂寞，甘于奉献，是深山里的最美“独行侠”。在其精心努力下，他的辖区创下了线路治安安全1095天的好成绩，辖区治安事件“零发生”。(完)

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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）

[责编：天天中]

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