信息泄露有多可怕_信息泄露概率

支付宝造假会泄露信息吗

支付宝泄露个人信息的概率很小，中国有 几亿人都在使用支付宝，支付宝在防御黑 客方面可以说能力是首屈一指的，我们常 常听到银行员工把客户信息用来借款开 卡，但是从来没有听到过支付宝的问题， 支付宝在个人信息保护方面是超过银行 的。

*** 安全有你有我，你在上网时信息有被泄露吗？

现在是 *** 信息时代，人们的生活已经离不开手机，一部智能手机，就能够通过安装不同的手机软件，来实现各种各样的功能，给生活带来极大的便利！但是一些非法软件却利用其后门程序窃取、搜集个人隐私。 

对未来的 *** 安全有什么担忧？

首先，现在的各种线上平台，无论是购物，视频还是游戏平台，都会大量收集用户的个人信息以了解用户喜好，从而更有效地榨取用户的每一分价值。我们的大多数都或多或少地收到过骚扰 *** ，各种卖房、卖保险、卖培训，这令人非常苦恼，为什么我们的信息会遭到泄露？315曝光过用户信息泄露，但为何还是屡禁不止？？？还记得去年伊朗特种部队的将军位置被锁定以后，被美军一发导弹毙命么。所以，我们需要更为完善的个人信息保护机制，这需要国家级别的力量来推行。

用户的个人信息和隐私是怎么被泄漏的？

你的手机号码，属于线下数据。你在网上的搜索行为，浏览历史，属于线上数据。前者属于实名数据，后者属于匿名数据。通常来说，如果做互联网的精准营销，匿名数据是不能直接匹配实名数据做营销，线上匿名数据只能以群组划分的方式在线上进行精准投放，比如你的ip和cookie有保险相关数据，那么广告商将你划入某类精准用户组，给你推送保险相关广告 - 这是合乎隐私保护规范的，整个流程中不涉及实名数据。而题主的情况，线上的活动被监测，并且数据被匹配至线下实名信息，这是侵犯了您的隐私。 

怎么防止个人信息被泄露呢？

这个问题可能真的只能看那些互联网公司的素质了。因为现在大家都离不开手机，离不开 *** 。只要你在用手机，那么个人信息就有可能会被泄露。甚至我去结个婚还没有想好去哪家婚庆公司，就有婚庆公司给我打 *** 加我微信来问我婚礼怎么办。

用户信息泄露的途径有，信息泄露风险来自于哪些方面

现在科技和 *** 技术的进一步发展，人们的生活越来越便利，大家都是在网上办公。网上办公给人们的日常工作带来了方便，但是也会有一些烦恼，因为可能会泄露用户的信息。那么用户信息泄露的途径有哪些呢？信息泄露风险来自于哪些方面？

用户信息泄露的途径有比较多，之一种比较常见的就是互联网操作，会有专门的人员搜索个人的信息，汇集成文本，然后发给需要购买的人。第二种就是通过问卷调查来泄露个人的信息，问卷调查里面主要包括联系方式，收入情况以及各种资产情况，这种问卷调查泄露个人信息会比较严重。第三种就是由于复印店打印文件，非法人会将个人信息留作档案，装订起来会对外出售。还有一种日常办理业务的时候需要用到身份证，会借助身份证来泄露个人的信息。

信息泄露风险主要来自于日常的业务以及购买电子产品，还有问卷调查等。泄露信息的风险比较多，所以大家在日常生活中不要点开陌生的链接，还有莫名的问卷调查，以及在办理业务的时候不要将身份证随意给陌生人。

现在泄露信息的途径比较多，而且信息泄露风险也会比较多，形成了一种灰色的产业链，此行业是有专门的团体，所以在日常生活中要保护个人信息防止诈骗。另外也要注意电信诈骗、 *** 诈骗等这些新型的犯罪模式，保护好自己重要的信息。

信息会泄露吗？

如果有人要登你的 *** ，里面的信息聊天记录是会泄露的。但是qq钱包里要有密码，他不知道，所以不用担心他会转走。

建议不要让陌生人来登你的qq，要熟悉的人，这样就不会担心了。

差分隐私 - Differential Privacy [1. 定义]

机器学习的主要目的是为了从数据中抓取有效信息，而隐私的目的是想要隐藏掉信息（防止个人信息泄露等）。两者看起来有冲突，但是当我们挖掘敏感信息的时候，我们需要平衡这两者之间的关系（保护个人隐私不被泄露的同时抓取到有效信息，从而训练得到一个performance比较好的算法）。所以一个比较常见的 *** 就是当我们从数据中抓取信息的时候，尽可能的去抓取整个population中比较general的特征，同时保证不透露任何individual的隐私信息。但是往往匿名化数据仍然无法保护个人隐私被泄露。比如说，如果当攻击者掌握了一些其他的泄露信息时，他可以通过合并重叠数据得到他想要的信息。或者通过query多次结果的差异，找到他想要的信息。因此，有人提出，可以把具有相同特征的sample合并成一个group，当整个group中sample数量达到一定程度，可以公开这个group的信息来防止敏感信息被泄露。但是即使这样，攻击者还是可以得到他想要的信息。

比如说，

所以Dwork提出了差分隐私(Differential Privacy)的概念，简单来说就是通过使用随机噪声来确保query公开可见信息的结果并不会因为个体的变化而变化。（有一点类似model stability的感觉，比如我拿走任意一条数据或者增加新的数据并不会对整个model的performance带来很大变化）

比较常见的有三种关于差分隐私的数学定义

这个定义的意思就是对结果加一个随机噪声（Gaussian noise或者Laplacian noise都可以）

这个定义了用 来表示从数据集 变成数据集 的最小的数据变化量。举一个简单的例子，如果两个数据集 和 最多只相差一条数据，那么 . 我们又把这样的pair (D, D') 叫做邻近数据集（dataset neighbours，不知道是不是这么翻译的）。

定义3就是由Dwork提出的差分隐私的default定义了，通过加入随机噪声，输出一个结果的概率分布(that's the reason we use probability on both sides)。定义中的 表示，当对于数据集和它的任意邻近数据集（表示每一条数据都需要满足），这个机制的结果变化超过 因数的概率（其实就是把不等式右边第二项移到左边）。所以 代表了这个机制的confidence（值越小越confident）， 则表示了隐私保护的标准（值越小，标准越严格，所以又叫做privacy budget）。简而言之，就是当 和 越小的时候，两个probability就越相近，因此隐私保护的就越好。

当我们选择 的时候，我们要注意，当数据集中有n个samples时， 必须要小于1/n。因为显而易见，这个机制可以满足 -differential privacy，但是如果当 的值偏大时，这个机制有很高的概率会导致隐私泄漏。对于这个数据集中的每一条数据，都有 概率会被release出来，因为release每一条不同的数据都是独立的，所以相当于这个机制可以release了 个sample。所以为了防止这样的泄露， 必须要小于1/n.

通常，当 的时候，我们又把这个叫做 -differential privacy. 当 的时候， -differential privacy仍然有 的几率会导致信息泄露，但是当 的时候，就表示，泄露的概率为0，也就是说这个隐私保护不是概率性的，所以 -differential privacy的定义要远强于 -differential privacy。

Reference:

[1]. Ji, Zhanglong, Lipton, Zachary C., Elkan, Charles, Differential Privacy and Machine Learning: a Survey and Review .

[2]. Cynthia Dwork, Differential Privacy: A Survey of Results

我红米note1s卖给了二手手机回收店，里面恢复出厂设置了，卖了130元，泄露信息概率多大？

手机已经被你还原并且格式化，那么就不可能会有泄露信息的状况了。是绝对安全的，所以不需要担心，一般旧手机被回收之后都是翻新继续出售的。