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百姓彩票2023-11-03

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)

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