“我是不是被窃听了？”算法“偷窥”隐蔽区个人信息该管管了

卜叶/中国科学报

2020-06-11 08:08

近日，一款社交App被曝监听用户聊天记录，引发舆论关注。而后该App团队表示，并没有监测用户的聊天记录。App内的个性化广告基于用户的合法授权和内部数据技术支持，可以保护用户隐私的安全。
虚拟世界里，无形的推销无时无刻不在发生着。结合用户数据的个性化广告充斥着社交App、购物平台、搜索引擎等。
“这些个性化广告通常基于推荐算法，其目的是满足用户的个性化需求，实现信息精准服务，极具商业价值。目前，几乎所有App、网站等都嵌入了该技术。”中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员宗成庆说。
隐蔽区信息泄露问题显现
推荐算法就是对网络用户所积累的数据进行挖掘、归类，刻画用户的行为特征和倾向。一般只需三次人与物的关联，就能完成兴趣发现，实现个性化推荐。
宗成庆表示，推荐算法的最初目的是为了通过数据分析，优化用户体验，方便用户使用App等，但也有不少数据被用作商业用途。这一过程中，用户并不了解个人信息的去向，进而引发用户“我是不是被窃听了”的恐慌。
《2019年上半年我国互联网网络安全态势》显示，在目前下载量较大的千余款移动App中，每款应用平均申请25项权限。其中申请与业务无关的拨打电话权限的App数量占比超过30%；每款应用平均收集20项个人信息和设备信息，包括社交、出行、招聘、办公、影音等，App采集用户信息的情况不容乐观。
事实上，不少用户并不清楚自己的哪些数据被收集了，也不知道这些数据的去处。而后，有用户做了个小实验。该用户通过记录自己手机上App的启动和使用过程，发现不少App存在频繁自启动，访问、读取手机信息的现象。其中一款移动教学软件十几分钟访问手机照片和文件近25000次；另一款办公软件一小时内尝试自启动近7000次，并不停读取通讯录；还有很多常用的社交、办公、娱乐软件也存在后台运行情况下高频率读取个人信息的行为。
“目前，App等软件存在过度收集用户信息的现象，收集方式越来越隐蔽。当前，保护个人信息安全应该更关注隐蔽区的个人信息去向。”中国科学院信息安全国家重点实验室研究员林东岱告诉《中国科学报》。
林东岱介绍，搜索数据、浏览痕迹等不为人所看重的隐蔽区往往包含着大量的个人信息。随着算法技术的发展，越来越多的隐蔽区信息被分析、整合，用于洞察个人特征、生活习惯、消费方式等，进而用于商业用途。
优化算法解决“隐蔽”的烦恼
2019年，中央网信办等四部委针对App违法违规收集使用个人信息开展专项行动，出台《关于开展App违法违规收集使用个人信息专项治理的公告》，对App强制授权、过度索权、超范围收集个人信息的现象提出整改要求。而后，工业和信息化部建立App监测平台，同时与相关部门协同开展了联合执法行动。
相关法律法规的出台，并不能保证个人信息的绝对安全，“说者无意，听者有心”“无禁止即可为”等信息滥用滥采事件仍在不断发生，并且手段越来越隐蔽。林东岱表示，信息安全是相对的，不存在绝对的安全。法律法规是事后追责手段，并不能从源头上确保个人数据不被过度收集、滥用。
为了切断某App对个人数据的商业化用途，有网友试图关闭该App的个性化广告，经过一番尝试，发现需要十几个步骤才能关闭未来6个月的个性化广告，6个月后要想继续关闭还需要重新操作一次。
有没有更简单、直接的办法呢？技术专家们将目光投向算法。“推荐算法之所以有时候让人烦，是因为没有准确抓住用户的心。”宗成庆举例，之前他在某网站购买了两本专业书，此后一段时间每次登录该网站都会有相关书籍推荐，但他对那两本专业书并不甚满意，也不想再次购买。
“用户行为已经发生变化，或有些行为只是偶发，而算法模型一般根据历史数据训练，预测用户未来的行为倾向，具有滞后性，且很难从简单的数据中获取用户真实的心理和目的。”宗成庆说。