2021年7月4日，國家網信辦發布重要通告：根據舉報，經檢測核實，“滴滴出行”App存在嚴重違法違規收集使用個人信息問題。國家互聯網信息辦公室依據相關規定，通知應用商店下架“滴滴出行”App，要求滴滴出行科技有限公司嚴格按照法律要求，參照國家有關標準，認真整改存在的問題，切實保障廣大用戶個人信息安全。

網友的臆測

滴滴是出行行業的巨頭企業，且領先優勢明顯。我們看一組統計數據，單單只在2020年5月，滴滴出行平臺的月活躍人數就高達5439萬人，比第二名高出了5193萬人。

最新的招股書顯示，截至2021年3月，滴滴在包括中國在內的15個國家約4000多個城鎮開展業務。2020年，滴滴出行中國出行業務收入達1336億元，比第二名哈啰出行的60.44億元高出20倍有余。

高額營收的背后是滴滴擁有的龐大的用戶群，以及用戶數據。2020年，滴滴出行僅在中國地區就有3.77億活躍用戶。

在滴滴出行被國家網信辦發布審查通告之后，有網友猜測原因是滴滴出行將數據資料打包給了美國，以此來獲取上市的資格，要不然該公司用不著低調上市。不過從目前的處理結果來看，這種情況發生的可能性很小。

我們從滴滴出行就被網信辦下架一事發表的回應中能夠獲取到以下幾點重要信息：
·暫停新用戶注冊；
·嚴格按照有關部門的要求下架整改；
·已下載滴滴App的用戶可正常使用；
·乘客的出行和司機師傅的接單不受影響。

倘若滴滴出行真的做了向美國打包送數據的行為，那么處罰想必不會只是暫停和下架這么簡單。 對此，滴滴出行也進行了回應，呼吁網友不信謠，不傳謠！

那么，滴滴出行會有敏感信息威脅到國家信息安全嗎？實際上，在滴滴出行的數據信息中，不僅僅是用戶數據，還有道路信息、建筑物信息等等，牽扯甚廣。能源、電力、通信、交通等領域的關鍵信息基礎設施是經濟社會運行的神經中樞，是網絡安全的重中之重，也是可能遭到重點攻擊的目標。

回到“嚴重違法違規收集使用個人信息問題”這一點，對用戶有多重風險。首先，平臺能夠利用敏感信息進行大數據“殺熟”；其次，敏感信息一旦泄露將會因為詐騙等原因侵害個人財產安全；第三，敏感信息泄露容易造成用戶思想被裹挾，甚至被大規模操縱。

大數據造富捷徑的誘惑

當然，如果大家關注網信辦的官網信息，大概就能理解，也許滴滴出行頭天上市，隔天被查只是一個巧合，整治網絡信息環境的大刀早就在揮舞，只是恰巧這個時間點上落在了滴滴出行的脖子上。

我們看到，緊隨滴滴出行App下架事件之后，7月5日國家網信辦再次出手，宣布對“運滿滿”、“貨車幫”以及“BOSS直聘”實施網絡安全審查，并叫停了相關平臺的新用戶注冊。

在此之前，網信辦在6月11日發布消息，“關于Keep等129款App違法違規收集使用個人信息情況的通報”中提到，對運動健身、新聞資訊、網絡直播、應用商店、女性健康等常見類型公眾大量使用的部分App的個人信息收集使用情況進行了檢測，包括Keep和小米運動在內的109款App都存在App非法獲取、超范圍收集、過度索權等侵害個人信息的現象。

滴滴、美團、Keep、小米……在過往的處罰名單上，很多公司都是叫的上名號的響當當的大企業，為什么伸出來的非法獲取用戶的手遲遲不肯收回呢？原因其實很簡單，數據是互聯網公司的命根兒。

在很早之前，我們就開始講大數據殺熟。

電商、外賣、旅游等各種類型的網絡平臺，老用戶都能夠感受到深深的惡意。信息閉塞的年代，賺錢的方式更多是欺生，50元商品報出1000元價格就是因為商家看你面生，一錘子買賣當然要利益最大化。

互聯網的崛起讓商品信息開始變得公開透明，淘寶、拼多多等購物平臺讓大部分商品的價格一低再低，有的商品價格已經低到讓我們懷疑其質量絕對有問題的地步。

但互聯網公司也是要賺錢的，不能一味靠著補貼新用戶的方式生存，如果遲遲不能夠扭虧為盈，那么平臺背后投資人的耐心也將被磨滅。于是，在各大平臺一點點摸索到用戶的底線之后，開始了大數據“殺熟”，也就是同樣的商品或服務，老客戶看到的價格反而比新客戶要貴出許多。

近幾年，大數據“殺熟”頻現報端但屢禁不止，似乎已經成為互聯網企業造富的捷徑。即便媒體和監管機構在盯著這一塊，但巨大的利潤誘惑讓平臺決定鋌而走險。

2021年1月，新華社發布《中消協：“大數據殺熟”如何影響消費者權益？》指出，網絡消費領域算法應用中存在的一些問題，其結果直接或間接影響著消費者的消費決策和消費行為，消費者應提高警惕。

然而，新華社的報道并沒有對各大平臺起到警醒作用，在今年的“3·15”當天，一些互聯網平臺被記者實測曝出依然普遍存在不同程度的“殺熟”行為，涉及出行、餐飲等多個生活領域。

利用大數據賺錢是各大平臺不愿意放棄的一條財路。就以大數據“殺熟”為例，雖然監管在升級，但憑借數據規模不斷壯大，以及算法逐年優化，目前我們已經很難從平臺表面去感受大數據“殺熟”的存在，“千人千面”的數據引擎在個性化推送下完成了更為精準的“殺熟”。因此，相關法律專家也提出，現在大數據“殺熟”具有隱蔽性，維權往往難以舉證。

數據庫引擎養“惡龍”的玩法

實際上，過往種種大數據“殺熟”屢禁不止，都是互聯網背后的數據玩法引起的“禍端”，在當前的互聯網體系下，數據就是其運轉的血液。

我們總喜歡講，屠龍少年終成惡龍。時下，我們看到的這些改變傳統行業的互聯網平臺，實際上背后都是數據庫引擎在推動，用大數據+智能推薦的方式，廢除了傳統渠道分銷，信息不對稱交易，以及緣分交易等模式。個性化的服務方式讓用戶在大多數情況下都能夠感覺到方便，但也讓價格差異更難被感受到。

數據庫引擎是用于存儲、處理和保護數據的核心服務。利用數據庫引擎可控制訪問權限并快速處理事務，從而滿足企業內大多數需要處理大量數據的應用程序的要求。數據庫引擎被認為是數據庫的發動機，當應用或者程序人員需要訪問數據庫時，并不是直接讀寫數據庫文件，而是通過數據庫引擎去訪問數據庫文件。

在不斷地演變過程中，數據庫引擎已經逐漸成為一種智能化的推薦機制，也就是現在大家提到的智能推薦引擎。這是目前各大互聯網平臺做到“千人千面”推薦的核心所在。目前，我們能夠看到基于各種算法的推薦引擎，包括基于ruby/redis的推薦引擎，基于PostgreSQL的推薦引擎，基于Python的推薦引擎等等。

為什么企業要費心費力地冒著各種風險收集用戶數據呢？答案就在推薦引擎工作原理上。

推薦引擎是一個經過訓練的算法模型，而商品信息、服務信息以及用戶信息等就是其訓練的數據源，大致包含以下幾個類型：
·物品或內容的元數據，主要是名稱、關鍵詞和描述信息等。
·用戶的基本信息，主要是姓名、性別、年齡和地區等。
·用戶的行為信息，包括瀏覽、出行、點擊、購買、搜索、評價等。

對于推薦系統而言，能夠獲取到的用戶信息數據量越大，那么其推薦的精準度就越高。同時，用戶信息維度越多，推薦信息的玩法也就越多，包括基于大眾行為的推薦方式、基于人口統計學的推薦方式、基于用戶協同過濾的推薦方式和個性化推薦方式等多種推薦機制。而他們存在的根本就是用戶大數據。

因此，當前各大互聯網公司都有一項非常明確的競爭力參數指標，那就是活躍用戶數。我們上面提到了滴滴出行在中國2020年活躍用戶數為3.77億；微博2020年12月份的月活數就達到了5.21億；京東2020年的活躍用戶也超過5億……翻看各大平臺的財務報告，活躍用戶數都會講出來，因為這是核心競爭力之一。

而再結合上面提到的推薦機制來看，平臺想要讓用戶活躍就需要了解用戶，而了解用戶就需要更多的用戶信息，短期內這是一個死循壞。

數據庫玩法還帶來了另一個隱患，那就是信息安全。商品信息、內容信息、服務信息、出行信息以及用戶信息都需要經過處理才能夠成為有效的數據資源。我們都知道處理數據的是服務器里面的處理器配合內存，被處理的數據按照系統規定的熱度值儲存起來，熱度較高的會存儲在SSD（固態硬盤）中，熱度較低的會存儲在HDD（機械硬盤）中。而這些數據都匯聚在數據中心中。

那么數據中心就是一塊金光閃閃的靶子，不法分子會想盡各種手段侵蝕它。我們在過往案例中已經看到過領英數據泄露提到的數據抓取；A站數據泄露時遭受的黑客攻擊；攜程數據泄露中的支付漏洞；以及華住旗下酒店用戶約1.3億人的個人信息及開房記錄在暗網被售賣。案例在增加，不法分子的手段也在增加。因而，企業將如此大量的信息匯總在一起，也需要高額的成本去保護，這就像一顆定時炸彈，指不定什么時間就爆炸了。

關于信息安全問題，筆者采訪了上海煜日信息科技有限公司CTO王骕，他表示：“信息安全首先是要強調權限的管理，很多時候人往往是安全攻防最薄弱的環節。”

他也給那些擁有大數據的公司以忠告：“信息安全是一個時刻不能疏忽的問題。平臺如果從代碼開發、內容輸出等角度形成自己的安全體系，將單一的技術問題變成與平臺運作息息相關的架構，會提升自己應對信息泄露的能力。”

寫在最后

這個時代，數據是新的“石油”。在過往的世界發展中，有太多的戰爭因為石油爭奪而打響，上一個時代，誰掌握了石油，誰就站在了國與國競爭的制高點。今天，信息數據已經在公司競爭中展現出，掌握大數據就能夠所向披靡。對于互聯網公司而言，要成為行業龍頭，就要掌握比對手更多更精的數據。

面對競爭的壓力和利潤的誘惑，單靠企業以及運營人員的自制力是行不通，沒有嚴苛適用的法律法規套在脖子上，每一個互聯網公司都會有脫韁的風險。