“FINTECH - Reshaping the Future of Finance Services”

238 239 學 院 (Imperial College London) 聯 同 比 利 時 天 主 教 魯 汶 大 學 ( Universit é catholique de Louvain）的科學家，他們利用計算機算法， 只需個人 15 個屬性（attributes）資料，便可以在「匿名」的資料庫中， 識別出 99.98% 美國人的身份。 15 條信息揭開廬山面目 這篇有趣的研究論文 ( Estimating the success of re-identifications on incomplete datasets using generative models ) 揭示，那些可以取得到 的 15 個信息資料，包括 3 個基本屬性資料——個人的出生日期、性別 和美國郵區編號 (Zip code)；加上另外 12 個其他屬性資料，如種族、 婚姻狀況、就讀學校、按揭記錄、職業等等，便可透過算法，將這些在 「匿名」資料庫中的資料，還原成一個完整的個人身份。亦即是說，透 過電腦計算法模型，毋須知道其姓名，可以識別出 99.98% 美國人的身 份，研究清楚展示出，「匿名」對個人身份的保障並不管用。「匿名人」 的身份，在模型的分析和資料重組下無所遁形。 以區塊鏈上的比特幣 (Bitcoin) 為例，箇中交易的信息雖然也是「匿 名」，沒有明示交易人的身份，但理論上可以通過區塊鏈上的公開信息， 譬如交易區域、交易時段、風險偏好選擇、甚至交易金額等等信息，還 原出投資人是誰的身份。 可以說，在大數據時代，個人的隱私可以說毫無保障，被別人一覽無遺。 譬如，你到某個落腳地點，該處設有 Wi-Fi，你又在該處用手機上網， 在進入 Wi-Fi 時，須要同意一些進入條款。另一方面，由於每部手機都 究竟在大數據時 代，如何保障個人 隱私免遭潛在的濫 用和侵犯，問題必 須正視。 網絡保安與個人私隱保障