[ 導讀 ] 近日，美國“棱鏡門”事件成為大家街頭巷尾熱議的話題，而隨著當事人行蹤的撲朔迷離和美國網絡司令部愈涂愈黑的辯護，這一事件和所引發的討論也在進一步升溫中。

       近日，美國“棱鏡門”事件成為大家街頭巷尾熱議的話題，而隨著當事人行蹤的撲朔迷離和美國網絡司令部愈涂愈黑的辯護，這一事件和所引發的討論也在進一步升溫中。

       拋開政治及其它問題，這起事件讓我們看到了“數據”的重要性和互聯網時代福柯口中的“全景監獄”，而最為恐怖的是我們現在已經沒有辦法為了自己的隱私安全來切斷我們和互聯網的聯系了，換句話說就是我們把自己“畫地為牢”了。云計算、大數據作為時下最流行的信息化“標志”，如今每個行業都在為自己具備“大數據”能力而作出努力。一時間，似乎不說自己有“大數據”基因，或者正在做著“大數據”相關的事情，都覺得自己趕不上潮流了。但是最近被炒得如火如荼的“棱鏡門”事件卻猶如一記響亮的耳光重重地拍在了“大數據”的“臉上”，讓一直對“大數據” 趨之若鶩的公眾對其又有了全新的認識。

       無法拒絕的“大數據”

       對于廣大互聯網用戶甚至一般的普通市民而言，要想完全與“大數據”絕緣似乎也沒有辦法。據維克托·邁爾-舍恩伯格與肯尼思·庫克耶在《大數據時代》一書中寫道，Facebook在2012年擁有大約10億用戶，他們通過上千億的朋友關系網相互連接，這個巨大的社交網絡覆蓋了大約10% 的全球人口，而在中國，像騰訊、百度、阿里巴巴、360等的互聯網巨頭，其對用戶的大數據資源掌控甚至有過之而無不及。

       互聯網時代數據問題如此嚴峻，那么到了大數據和物聯網時代，我們的數據又將如何呢?眾所周知，物聯網時代所創造的數據將不會是互聯網時代數據所能比擬的，物聯網時代一輛汽車甚至一個冰箱都有一個獨立的ip地址，都能依照自己系數的改變生成數據。那么這么多的數據存在，我們又如何保護它的安全和個人隱私呢?或許這個問題永遠沒有答案，這里借用愛因斯坦的著名理論來解釋就是：“只有相對的自由，沒有絕對的隱私”。

       物聯網產生大數據

       以下內容來源：中國工程院院士鄔賀銓出席2013(第四屆)中國物聯網大會并以《物聯網與大數據》為題作了主題報告。

       物聯網所需要感受的物件對象范圍非常之寬，物聯網收集數據，我們剛剛說虛擬東西也是物聯網對象，我們看很多東西收[FS:PAGE]集，如瀏覽器、搜索引擎、智能終端、游戲終端、GPS等，他通過大家日常網絡留下痕跡和腳印獲取大量的數據。

       物聯網產生大數據。美國人前幾年醫院一年產生500個數據，IMT1。4TB數據等各種的數據通過傳感器產生，也有在網上直接產生的，我們現在處于大數據時代，物聯網一分鐘可以產生非常多的東西，蘋果下載2萬余次，一分鐘會上傳10萬條新微博，全世界物聯網上虛擬網絡上，產生了大量的數據。

       物聯網產生的大數據與一般的大數據有不同的特點。物聯網的數據是異構的、多樣性的、非結構和有噪聲的，更大的不同是它的高增長率。物聯網的數據有明顯的顆粒性，其數據通常帶有時間、位置、環境和行為等信息。物聯網數據可以說也是社交數據，但不是人與人的交往信息，而是物與物，物與人的社會合作信息。

       物聯網的混搭將使物聯網的數據變得更有用，將物聯網感知的數據與通過社會媒體獲得的數據結合，也就是人跟機器的社會聯網，將使決策更科學。

       與隱私與法律有關的特殊性，誰是物聯網數據的擁有者，通過物聯網可以控制家用電器。

       最后，大數據助力物聯網，不僅僅是收集傳感性的數據，實物跟虛擬物要結合起來。今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果政府發布消息和市民微博發布消息結合起來就知道發生什么事，物聯網要過濾，過濾要有一定模式。

       在 “棱鏡”項目曝光后，美國國家安全局宣稱“不做虧心事，不怕鬼敲門”，但是對于眾多“被迫”加入“大數據”，或者并不愿意自己的“大數據”被別人隨時查閱的用戶而言，在這個不可逆轉的“大數據”潮流下，似乎已經沒有選擇的余地。隨著物聯網、云計算、大數據時代的到來，數據安全是我們必須面對的問題，需正確處理。或許隨著技術的發展和人類意識形態的不斷進步，現在看起來不可能解決的問題，在未來會變得不是問題。

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