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    防止隱私泄露,醫療APP要有更硬核的舉措

    VSole2022-11-29 16:21:38

    近日,APP用戶隱私保護問題再次受到關注。據報道,有用戶下載一款醫療健康手機APP,被要求填寫姓名、手機號等隱私數據,即便在卸載這款APP后,依然接到四五通騷擾電話,其中不乏醫美機構詢問植發等,甚至是推銷借貸。移動互聯時代,個人信息被智能手機應用過度違規采集問題屢次被曝光,此前,多款醫療健康類APP就因過度收集個人信息被監管通報。

    當前,醫療APP過度收集信息、泄露隱私等現象日益常見,民眾對此關注度持續升高。去年8月,禾連健康APP(版本9.2.4)因收集與提供服務無關的個人信息,且存在未經同意向他人提供個人信息等問題被通報。今年4月,好醫生APP(版本6.1.3)因涉嫌隱私不合規問題,被國家計算機病毒應急處理中心通報。有專家表示,醫療APP獲取的隱私信息范圍大到驚人,遠超出國家規定范圍。誰盯上了我的醫療健康信息,醫療APP隱私保護暗藏哪些陷阱等,成為很多人索繞心中的追問。

    與其他類型手機APP相比,醫療APP泄露隱私導致的危害更大。個人健康信息是最敏感的信息之一,信息泄露后除了可能頻遭騷擾,更重要的是所患疾病被他人知曉。健康信息泄露可能會帶來歧視,影響求職等。另一方面,醫療健康類信息的利用價值大,被惡意收集后可能被實施精準詐騙。

    醫療隱私泄露后的殺傷力更大、非法用途更多,這兩方面的因素結合在一起,導致醫療APP防隱私泄露面臨更嚴峻的形勢。因此,醫療APP的日常監管理應比其它手機APP更嚴,要求更高,落實《APP收集使用個人信息最小必要評估規范》等制度也應該更加徹底。在存儲個人信息時,目的、方式、范圍、類型、數量都要著重考慮最小必要原則,存儲時間應當為實現處理目的所必要的最短時間。此外,對于非法收集利用醫療信息的行為,懲罰力度也應更高。

    手機APP已成為民眾離不開的“幫手”,其種類越來越全、數量越來越多。互聯網診療發展勢頭迅猛,通過移動終端開展診療也是必然趨勢,作為互聯網診療的重要載體,醫療APP有望迎接井噴式發展。在此背景下,確保個人醫療信息安全是醫療APP健康發展的前提。唯有用更硬核的舉措筑牢醫療隱私安全堤壩,才能讓民眾盡享醫療APP帶來的技術紅利,不因隱私泄露而反遭其害。


    隱私泄露醫療
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    近日,APP用戶隱私保護問題再次受到關注。當前,醫療APP過度收集信息、泄露隱私等現象日益常見,民眾對此關注度持續升高。有專家表示,醫療APP獲取的隱私信息范圍大到驚人,遠超出國家規定范圍。互聯網診療發展勢頭迅猛,通過移動終端開展診療也是必然趨勢,作為互聯網診療的重要載體,醫療APP有望迎接井噴式發展。
    各經濟體更加重視數據競爭力,紛紛制定出臺數據戰略,宣誓數據安全和主權。因此,歐盟認為必須建立歐洲數據主權。近年來,我國陸續發布了一系列數據及其安全相關的法律法規和標準規范,數據資產價值得到確認。2020年6月,12部委聯合發布《網絡安全審查辦法》,推動建立國家網絡安全審查工作機制。
    國家工業信息安全發展研究中心作為國家級信息安全研究和推進機構,聯合華為技術有限公司共同研究編制了《數據安全白皮書》,全面分析了我國數據安全產業基礎、防護關鍵技術、法律法規體系現狀,從提升數據安全產業基礎能力、加快研究和應用數據安全防護技術、強化法律法規在數據安全主權的支撐保障作用等三方面展望數據安全發展未來,提出了數據安全發展倡議,為行業發展提供借鑒和參考,積極推動我國數據治理工作有序開展。
    印尼央行遭勒索軟件襲擊,超 13GB 數據外泄印尼央行遭 Conti 勒索軟件襲擊,內部十余個網絡系統感染勒索病毒。據勒索團伙稱,已成功竊取超過 13GB 的內部文件,如印尼央行不支付贖金,將公開泄露數據。月渥太華卡車司機抗議活動捐贈網站現安全漏洞,捐贈者數據遭曝光渥太華抗議加拿大國家疫苗規定的卡車司機使用的捐贈網站修復了一個安全漏洞,該漏洞暴露了部分捐贈者的護照和駕駛執照。
    新冠疫情所致遠程辦公和云端遷移的大潮,為網絡罪犯開辟了新的途徑。2021年,在遠程工作狀態影響下,世界各地的網絡攻擊急劇上升,勒索軟件、網絡釣魚、人為錯誤操作等導致的數據泄露不斷增加,全球范圍內網絡威脅依舊不斷。特別是勒索軟件的高度猖獗,在上半年的攻擊次數已達到3.047億,同比增長達151%,遠超2020年全年攻擊總數,對多國家、多行業、多領域造成不同程度的影響。
    用戶錯誤配置隱私泄露風險之大,應引起足夠重視。對象存儲服務只是公有云提供的若干存儲服務之一,其他如消息隊列服務、數據庫服務等均存在對外暴露和錯誤配置疊加的數據泄露風險。對這 337 個服務的 IP 地址的地理區域統計顯示,在全球范圍內,互聯網上暴露的 Docker 服務主要分布于中國、美國以及德國。
    安全專家建議,將此次攻擊升級到國家安全層面。
    如今機器學習以及深度學習在各個領域廣泛應用,包括醫療領域、金融領域、網絡安全領域等等。深度學習的首要任務在于數據收集,然而在數據收集的過程中就可能產生隱私泄露的風險,而隱私泄露將導致用戶不再信任人工智能,將不利于人工智能的發展。本文總結了目前在深度學習中常見的隱私保護方法及研究現狀,包括基于同態加密的隱私保護技術、差分隱私保護技術等等。
    隱私計算對于訓練大語言模型、抹平數據飛輪效應意義重大。盡管如此,隱私計算同樣可能帶來決策失誤、權益侵害、隱私泄露等風險。當務之急,是結合我國國情,厘清隱私計算的行業價值及潛在風險,以便有針對性地從技術和法律兩方面補齊風控短板。
    隱私計算是數據安全流通的關鍵技術,如何規模化應用是隱私計算發展面臨的重點難題。從隱私計算技術落地、規模化推廣應用的角度審視了隱私計算的發展趨勢與面臨的挑戰,提出了隱私計算融合應用基本模型;通過梳理未來隱私計算融合應用的主要特點及趨勢,提出了隱私計算融合應用典型方案,給出了隱私計算應用發展思考與建議,為隱私計算從離散化試點應用走向泛在化融合應用提供參考。
    VSole
    網絡安全專家
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