Современные интернет-технологии и безопасность личности | Статья в журнале «Юный ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 4 мая, печатный экземпляр отправим 8 мая.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Научный руководитель:

Рубрика: Обществознание

Опубликовано в Юный учёный №3 (6) май 2016 г.

Дата публикации: 28.04.2016

Статья просмотрена: 245 раз

Библиографическое описание:

Азарян, Д. А. Современные интернет-технологии и безопасность личности / Д. А. Азарян, Г. Б. Прончев. — Текст : непосредственный // Юный ученый. — 2016. — № 3 (6). — С. 61-63. — URL: https://moluch.ru/young/archive/6/447/ (дата обращения: 20.04.2024).



На этапе появления «открытый» и «свободный» Интернет в настоящее время стал использоваться для тотального контроля, ограничения доступа к информации и различного рода манипуляций. Различные Интернет-компании и сетевые структуры используют многочисленные алгоритмы и фильтры, тем самым ограничивают доступ к информации, заменяют ее тем, что, по их мнению, важно потребителю. В результате появляется возможность манипуляции людьми, которой могут воспользоваться недоброжелатели.

Жизнеспособность современного общества в значительной мере определяется уровнем развития информационных технологий. Информация играет все более весомую роль в функционировании государственных и общественных институтов, в жизни каждого человека.

В современном мире самым крупным источником информации является глобальная вычислительная сеть Интернет. Долгое время западными институтами Интернет провозглашался символом свободы, открытости и гласности. Однако сегодня это «окно в мир» уже не такое «прозрачное», как раньше. Это создает различные угрозы для безопасности личности пользователей Интернета

Различные проблемы безопасности личности в социальных средах Интернета активно обсуждаются на протяжении последних лет [1–4].

Данная работа посвящена исследованию влияния введения информационных фильтров на безопасность личности в Интернете.

Стараясь угодить интересам государственных и коммерческих структур, крупнейшие Интернет-компании, такие как Google и Facebook, создают для каждого человека уникальную социальную среду. Используемые ими программы-шпионы детально изучают потребителя и предоставляют необходимую, тенденциозную информацию. В результате пользователь перестает видеть полную, объективную картину мира.

Одним из первых данную проблему отметил аналитик Дэнни Салливан, занимающийся исследованием поисковых систем и блогов в Интернете. Его внимание привлекло сообщение от 04 декабря 2009 года в корпоративном блоге Google под названием «Персонализированный поиск для каждого» [5].

Использовавшийся в поисковой системе Google алгоритм Google PageRank устанавливал список из ссылок в иерархическом порядке: более авторитетные сайты стояли выше остальных. Введенный в 2009 году новый алгоритм Google персонифицирует поиск. Разными могут быть не только порядок выстраивания ссылок в результатах поиска, но и их количество. Различным пользователям выдается различный контент [6].

Таким образом, ранее анонимная социальная среда стала инструментом навязывания услуг и анализа личных данных. Крис Палмер отмечает: «Ты получаешь бесплатный сервис, но взамен отдаешь данные о себе. И Google с Facebook эта информация приносит прямую прибыль» [7, С. 17].

Современные Интернет-технологии отслеживают телефонные и Интернет-коммуникации, с помощью встроенных в цифровые устройства микрофона, гироскопа и GPS-приемника контролируют местоположение и поведение пользователя.

Исполнительный директор Facebook Шерил Сандберг заявила, что «через 3–5 лет сайт, не подстраивающийся под конкретного пользователя, будет казаться нелепым» [8]. Вице-президент Yahoo! Тапан Бхат согласен с этим: «Будущее Интернета — в персонализации… теперь в центре Сети — “я”. Задача — перекроить Интернет таким образом, чтобы он стал умным и “своим” для конкретного пользователя» [9].

Персонализация определяет информационные потоки и далеко за пределами Facebook: новостные сайты подстраивают свои заголовки под интересы и желания пользователя. Персонализация влияет на то, какие видео будут доступны пользователю, какие сообщения в блогах или кандидатуры в службе онлайн-знакомств будут рекомендованы. Таким образом, алгоритмы, управляющие рекламой, начинают управлять и повседневной жизнью человека.

Алгоритм, лежащий в основе новой версии Интернета, довольно прост: программы-шпионы изучают предшествующие действия пользователя, затем экстраполируют полученные данные на разработанные психотипы личности, далее предлагают пользователю определенный тип поведения. Эли Паризер называет этот процесс «возведением стены фильтров..., который фундаментально меняют подход к восприятию информации... Стена фильтров вводит три фактора, с которыми пользователь прежде не имели дела... и он оказывается за стеной не по собственному желанию» [7, С. 20–21].

Конечно, персонализированные фильтры весьма полезны для пользователя, теоретически они действительно помогают найти то, что необходимо пользователю. Сторонники персонализации создают социальную среду, подстроенную под конкретные нужды, каждая грань которого идеально подходит пользователю. Тем не менее, персонализируя все окружающее, можно утратить то, благодаря чему Интернет стал столь притягателен. Персонализированные фильтры, предоставленные сами себе, превращаются в невидимую систему автоматической пропаганды, внушающую программированные идеи, усиливающую стремление ко всему знакомому и оставляющую в неведении относительно угроз, таящихся для личности. Если персонализация проникнет слишком глубоко, она может помешать контакту с неожиданными впечатлениями и идеями, меняющими мнение пользователя.

Джонатан Зиттерейн отмечает, что «после того как пользователь зайдет на сайт о туристических походах в странах третьего мира, страховая компания, имеющая доступ к онлайн-истории пользователя, может поднять вам страховую премию» [7, С. 23]. Родители, купившие программу Sentry компании EchoMetrix, чтобы отслеживать поведение своих детей в Интернете, «пришли в бешенство, узнав, что она продает данные об их детях сторонним маркетинговым фирмам [10].

В конечном счете, фильтрация может поставить под удар возможность самостоятельно выбирать свой жизненный стиль и путь.

Потребитель вряд ли станет возражать против того, чтобы фильтр заслонял контент, который неактуален или может не понравиться. Но то, что хорошо для потребителя, не обязательно хорошо для гражданина. «Быть в курсе того, что не входит в область ваших интересов, — это проявление гражданской добродетели, — отмечает журналист Клайв Томпсон. — В нашем сложном мире на вас влияет практически все — там замыкается петля материальных, личных интересов» [7, С. 29]. Культуролог Ли Сигел формулирует иначе: «Клиенты всегда правы; люди — не всегда» [11].

В заключении, следует отметить, что идея релевантности Интернета во многих случаях полезна и не плоха сама по себе. Но есть и негативные стороны. Во-первых, применение фильтров ограничивает реальную картину мира, доступен лишь ее отредактированный вариант. Во-вторых, не замечая самих фильтров, пользователь даже не догадывается о самом ограничении. В-третьих, появляется новый эффективный механизм манипулирования людьми. Причем, доступ к механизму манипулирования могут получить не только люди с благородными целями, но и недоброжелатели.

Автор выражает благодарность научному руководителю доценту Г. Б. Прончеву за обсуждение основных результатов проведенных исследований.

Литература:

  1. Кораблев М. Н., Лонцов В. В., Прончев Г. Б. Защита конфиденциальной информации в социальных сетях Интернета // Социология, 2010, № 4, С. 33–45.
  2. Прончев Г. Б., Монахов Д. Н., Лонцов В. В. Безопасность виртуальных социальных сред в информационном обществе // Пространство и Время, 2013, № 4(14), С. 231–236.
  3. Прончев Г. Б., Лонцов В. В., Монахов Д. Н. Безопасность и социальные сети // Представительная власть — XXI век: законодательство, комментарии, проблемы, 2014, № 2–3, С. 58–61.
  4. Прончев Г. Б., Сушко В. А., Муравьев В. И. Интернет как общественное средство связи // Представительная власть — XXI век: законодательство, комментарии, проблемы, 2014, № 7–8, С. 52–58.
  5. Запись от 4 декабря 2009 года / Google Blog http://googleblog.blogspot.com/2009/12/personalized-search-for-everyone.html. Интернет-ресурс. Режим доступа 10.04.2016.
  6. ВыступлениеЭлиПаризера: What the Internet knows about you. / TEDTalk Tuesdays http://edition.cnn.com/2011/OPINION/05/22/pariser.filter.bubble/index.html. Интернет-ресурс. Режим доступа 10.04.2016.
  7. За стеной фильтров. Что Интернет скрывает от вас? / Эли Паризер; пер. с англ. А. Ширикова (Eli Pariser. The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You). — М.: АльпинаБизнесБукс, 2012. — 304 с.
  8. Marshall Kirkpatrick. Facebook Exec: All Media Will Be Personalized in 3 to 5 Years. / ReadWriteWeb http://readwriteweb.com/archives/facebook_exec_all_media_will_be_personalized_in_3.php. Интернет-ресурс. Режим доступа 10.04.2016.
  9. Josh Catone. Yahoo: The Web’s Future Is Not in Search. / ReadWriteWeb http://readwriteweb.com/archives/yahoo_personalization.php. Интернет-ресурс. Режим доступа 10.04.2016.
  10. Preliminary FTC Staff Privacy Report. Remarks of Chairman Jon Leibowitz, as Prepared for Delivery / http://ftc.gov/speeches/leibowitz/101201privacyreportremarks.pdf.
  11. Lee Siegel. Against the Machine: Being Human in the Age of the Electronic Mob. New York: Spiegel and Grau, 2008, 161.
Основные термины (генерируются автоматически): пользователь, Интернет, алгоритм, информация, стен фильтров, фильтр.


Похожие статьи

Особенности применения фильтров обработки изображений...

Фильтры обработки изображений применяются для наложения различных эффектов, повышения качества изображений путём устранения

Тип используемого фильтра зависит от задачи. При выборе необходимо ориентироваться не только на вид зашумлённости, если...

Применение систем контентной фильтрации в образовательных...

Контент-фильтр представляет собой аппаратный модуль или программное обеспечение, предназначенное для фильтрации интернет-сайтов, содержащих не предназначенную для просмотра информацию. Контент-фильтр необходимо размещать на тех участках сети, через...

Методы предварительной фильтрации изображения

Фильтры, основанные на порядковых статистиках, занимают промежуточное положение по соотношению скорость/качество среди всех прочих алгоритмов. К примеру, простейший фильтр, основанный на вычислении среднего, дает очень смазанное изображение, которое...

Разработка КИХ-фильтра с использованием распределенной...

Существуют два типа фильтров: аналоговые фильтры и цифровые. Аналоговый фильтр работает с напряжением, тогда как цифровой

Среди цифровых фильтров есть два наиболее распространенных, это фильтр с конечной импульсной характеристикой (КИХ) и фильтр с...

Разработка двумерных сглаживающих фильтров на основе...

Встатье рассмотрено применение сглаживающих фильтров для очистки от шума изображений в оттенках серого.

При исследовании алгоритмов сжатия и очистки от шума изображений в оттенках серого практически пригодной считается величина , изменяющаяся в пределах от 20...

Представление профилей нормального поведения...

Представление профилей нормального поведения пользователей с помощью масштабируемых фильтров Блума.

Одним из направлений научных исследований в данной области является создание алгоритмов обнаружения аномалий, использующих в качестве исходных данных...

Применение адаптивных фильтров для анализа сигналов

Необходимо найти такие коэффициенты фильтра , которые обеспечивают максимальную

Алгоритм сходится, если , где – максимальное собственное число корреляционной матрицы R

Проведенные исследования показали, что адаптивные фильтры могут быть использованы...

Сравнение алгоритмов фильтрации сырых данных для...

Адаптация алгоритма для постобработки данных, полученных с датчиков, позволит подготовить данные для

Также данный фильтр опирается на показания акселерометра и гироскопа.

Обработка изображений и анализ данных. Методы обработки информации в навигационных...

Применение различных методов фильтрации изображения

Особенности применения фильтров обработки изображений... Но выбор фильтра зависит от задачи, вида зашумлённости и от самого изображения.

Данный метод фильтрации изображения относится к алгоритмам морфологической обработки растра.

Похожие статьи

Особенности применения фильтров обработки изображений...

Фильтры обработки изображений применяются для наложения различных эффектов, повышения качества изображений путём устранения

Тип используемого фильтра зависит от задачи. При выборе необходимо ориентироваться не только на вид зашумлённости, если...

Применение систем контентной фильтрации в образовательных...

Контент-фильтр представляет собой аппаратный модуль или программное обеспечение, предназначенное для фильтрации интернет-сайтов, содержащих не предназначенную для просмотра информацию. Контент-фильтр необходимо размещать на тех участках сети, через...

Методы предварительной фильтрации изображения

Фильтры, основанные на порядковых статистиках, занимают промежуточное положение по соотношению скорость/качество среди всех прочих алгоритмов. К примеру, простейший фильтр, основанный на вычислении среднего, дает очень смазанное изображение, которое...

Разработка КИХ-фильтра с использованием распределенной...

Существуют два типа фильтров: аналоговые фильтры и цифровые. Аналоговый фильтр работает с напряжением, тогда как цифровой

Среди цифровых фильтров есть два наиболее распространенных, это фильтр с конечной импульсной характеристикой (КИХ) и фильтр с...

Разработка двумерных сглаживающих фильтров на основе...

Встатье рассмотрено применение сглаживающих фильтров для очистки от шума изображений в оттенках серого.

При исследовании алгоритмов сжатия и очистки от шума изображений в оттенках серого практически пригодной считается величина , изменяющаяся в пределах от 20...

Представление профилей нормального поведения...

Представление профилей нормального поведения пользователей с помощью масштабируемых фильтров Блума.

Одним из направлений научных исследований в данной области является создание алгоритмов обнаружения аномалий, использующих в качестве исходных данных...

Применение адаптивных фильтров для анализа сигналов

Необходимо найти такие коэффициенты фильтра , которые обеспечивают максимальную

Алгоритм сходится, если , где – максимальное собственное число корреляционной матрицы R

Проведенные исследования показали, что адаптивные фильтры могут быть использованы...

Сравнение алгоритмов фильтрации сырых данных для...

Адаптация алгоритма для постобработки данных, полученных с датчиков, позволит подготовить данные для

Также данный фильтр опирается на показания акселерометра и гироскопа.

Обработка изображений и анализ данных. Методы обработки информации в навигационных...

Применение различных методов фильтрации изображения

Особенности применения фильтров обработки изображений... Но выбор фильтра зависит от задачи, вида зашумлённости и от самого изображения.

Данный метод фильтрации изображения относится к алгоритмам морфологической обработки растра.

Задать вопрос