आज व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा के लिए अंतर्राष्ट्रीय दिवस है। यह 2006 में गोपनीयता को बढ़ावा देने के लिए और डेटा की रक्षा के सर्वोत्तम तरीकों के लिए स्थापित किया गया था , खासकर सामाजिक नेटवर्क के संदर्भ में।

अब तक, लाखों लोगों को पता नहीं है कि उनकी जानकारी कैसे एकत्र की जाती है, वाणिज्यिक कंपनियों द्वारा संग्रहीत और उपयोग की जाती है। उन्हें पता नहीं है कि रूसी प्रदाता जल्द ही सभी ट्रैफ़िक, और मोबाइल ऑपरेटरों - ग्राहकों की सभी वार्तालापों को रिकॉर्ड करना शुरू कर देंगे , कि एकमात्र सुरक्षा मजबूत क्रिप्टोग्राफी, HTTPS और एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन है।

आज क्या करने की जरूरत है?

आज का दिन सबसे अच्छा है:

• ट्रैकर्स और विज्ञापनों को ब्लॉक करना शुरू करें
  
  • फ़ायरफ़ॉक्स के लिए NoScript
  • मूल उत्पत्ति (जब तक इसे बंद नहीं किया गया था )
• फेसबुक ट्रैकिंग से छुटकारा पाएं
  
  • ब्लॉक फेसबुक विज्ञापन: सामाजिक फिक्सर एक्सटेंशन
  • फेसबुक गोपनीयता सेटिंग्स संपादित करें
• Google जासूसी से छुटकारा पाएं
  
  • Google उत्पादों का विकल्प खोजें
  • अपने Google खाते में सेटिंग्स बदलें , सभी उपकरणों पर सुरक्षा सेटिंग्स की जाँच करें
  • मुझे Google एक्सटेंशन ट्रैक न करें स्थापित करें

बेशक, यह सुरक्षात्मक उपायों की पूरी सूची नहीं है। मुख्य बात यह है कि अपने प्रियजनों को समझाएं कि आपको इंटरनेट पर सावधान रहने की आवश्यकता है। वास्तव में, कई लोग संभावित खतरों को भी नहीं समझते हैं और आसानी से व्यक्तिगत जानकारी के संग्रह के लिए सहमति देते हैं।

हमें इन लोगों की मदद करनी चाहिए। कम से कम एक विज्ञापन अवरोधक स्थापित करें। और यह कहना कि यहां तक कि तुच्छ पसंद हमलावरों को एक सटीक व्यक्तिगत प्रोफ़ाइल बनाने की अनुमति देता है , जिसमें एक व्यक्ति की यौन प्राथमिकताएं, राजनीतिक व्यसनों और अन्य रुचियां शामिल हैं जिन्हें वह छिपाना चाहता है। एक बार विज्ञापनदाताओं और सरकार तक पहुंचने के बाद, उनकी व्यक्तिगत प्रोफ़ाइल हमेशा उनके साथ रहती है , स्वचालित रूप से संसाधित होती है, और इसका उपयोग लक्षित विज्ञापन और अन्य जोड़तोड़ के लिए किया जाता है। यह भविष्य में क्या हो सकता है - कोई नहीं जानता।


एक व्यक्ति वास्तव में अपने जीवन पर नियंत्रण खो देता है: वह अब नहीं जानता कि वह कहां निर्णय लेता है, और जहां उसे "सही" विकल्प की ओर धकेल दिया जाता है, उसे किन वस्तुओं और सेवाओं की वास्तव में आवश्यकता होती है और किन लोगों ने उसकी व्यक्तिगत प्रोफ़ाइल का विश्लेषण किया है।

पिछले कुछ दशकों में, डेटा व्यापार लगातार बढ़ रहा है। 2014 में, ProPublica ने उन व्यक्तिगत नागरिकों के बारे में विभिन्न जानकारी का एक व्यापक अध्ययन प्रकाशित किया जो कंपनियां खरीदती हैं और बेचती हैं। निजी डेटा ट्रेडिंग इतनी उन्नत है कि कहानियां लगभग काल्पनिक लगती हैं। रोमांस उपन्यासों के पाठकों की सूची बिक्री के लिए है। उन लोगों की सूची, जिन्होंने अंतरराष्ट्रीय दान के लिए दान दिया। तलाक दे दिया। इक्विफैक्स क्रेडिट ब्यूरो रोजगार सत्यापन सेवाओं के बदले में कई कंपनियों से वेतन डेटा प्राप्त करता है। और इसी तरह। यदि आपका मस्तिष्क एक सूची के साथ आने में सक्षम है, तो इसके लिए लगभग निश्चित रूप से एक डेटा स्रोत है जिसे कोई बेचता है और खरीदता है।

सहसंबंध भी अधिक जटिल हो गए हैं। वेंचर निवेशक बेनेडिक्ट इवांस ने हाल ही में यह साबित किया है कि 1970 के दशक की शुरुआत में मशीन लर्निंग भविष्य में मानव जीवन को उतना ही प्रभावित कर सकती है जितना कि रिलेशनल डेटाबेस। पहली नज़र में, अजीब कनेक्शन वास्तव में "आउटलेयर" हैं, क्योंकि हम उन्हें नोटिस करते हैं। बाकी सब के बारे में क्या है जो किसी का ध्यान नहीं जाता है और उन तरीकों से व्यवहार जोड़ता है जो लोग कल्पना भी नहीं करते हैं? ये ऐसे कनेक्शन हैं जो मशीन लर्निंग खोजने का वादा करता है। - " निजतावाद के युग में आपका स्वागत है" , जन बोगोस्ट

एक व्यक्ति उन चीजों के बारे में खरीदता है जिनके अस्तित्व के बारे में वह कल नहीं जानता था। विज्ञापनदाता नए लोगों की ज़रूरतों के बारे में जानने और उन्हें समझाने के लिए शुरुआत कर रहे हैं। भविष्य में, व्यक्तिगत प्रोफाइल की मशीन प्रसंस्करण इस स्तर तक विकसित हो सकती है कि कंपनियां और सरकार प्रत्येक कार्रवाई के लिए एक विशेष दर्शकों की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करना शुरू कर देंगी। यह सार्वजनिक राय में हेरफेर करने का एक सीधा तरीका है - और निजी डेटा के लिए सभी धन्यवाद जो हम अब स्वेच्छा से जनता को देते हैं।

हम इस तथ्य पर पहुंचे हैं कि कंपनियों के पास डेटा की इतनी मात्रा है कि वे अब इस तरह के केंद्रीकरण के दीर्घकालिक परिणामों की भविष्यवाणी नहीं कर सकते हैं । इसलिए, एक बहाने के रूप में "सूचित सहमति" पर भरोसा करना जारी रखना अनुचित है, क्योंकि कोई भी यह समझने में सक्षम नहीं है कि आखिरकार उसके डेटा के छोटे या बड़े टुकड़े पर नियंत्रण छोड़ने की ओर क्या होता है। - "वेब का पुनः विकेंद्रीकरण। इस बार हमेशा के लिए ” , रूबेन वर्बॉर्ग

प्रारंभ में, डेटा संरक्षण दिवस (या डेटा गोपनीयता दिवस, डीपीडी) 2006 में यूरोपीय संघ में स्थापित किया गया था। यह तारीख 28 जनवरी 1981 के यूरोप कन्वेंशन की काउंसिल के हस्ताक्षर की वर्षगांठ पर व्यक्तिगत डेटा के स्वचालित प्रसंस्करण के संबंध में संरक्षण के व्यक्तियों की समयसीमा थी। उसने पहले व्यक्तिगत डेटा और गोपनीयता अधिकारों की रक्षा के लिए अंतर्राष्ट्रीय दायित्वों की पहचान की।

अब व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा की समस्या पहले से कहीं अधिक प्रासंगिक है, इसलिए डीपीडी दुनिया भर में मनाया जाता है। आज तक, 50 से अधिक देशों ने पर्सनल डेटा की सुरक्षा के लिए कन्वेंशन ( कन्वेंशन 108 ) पर हस्ताक्षर किए हैं। अब इस दस्तावेज़ का पाठ इंटरनेट की मौजूदा वास्तविकताओं के अनुरूप लाया गया है।

यह सब कैसे शुरू हुआ

वाणिज्यिक उपयोग के लिए व्यक्तिगत डेटा एकत्र करना एक नई समस्या से दूर है, जो कि ऊपर दिए गए लेख "गोपनीयता शून्यवाद के युग में आपका स्वागत है" के अनुसार है। वास्तव में, शब्द "बिजनेस एनालिटिक्स" 1865 में रिचर्ड मिलर डेविड की पुस्तक "एनसाइक्लोपीडिया ऑफ कमर्शियल एंड बिजनेस स्टोरीज" (साइक्लोपीडिया ऑफ कमर्शियल एंड बिजनेस एनीकोड्स) की पुस्तक में वापस पेश किया गया था। 17 वीं शताब्दी के बाद से, डेवेन्स अध्ययन कर रहे हैं कि व्यापारियों और बैंकरों को जानकारी (युद्ध, प्रतिद्वंद्वियों, मौसम, और इसी तरह) तक पहुंच से लाभ हो सकता है। लगभग एक सदी बाद, 1958 में, आईबीएम इंजीनियर हंस पीटर लुन ने सूचना युग के लिए इस अवधारणा को अनुकूलित किया। उस समय तक, आईबीएम मशीनों ने व्यापारिक बुद्धि को सुगम बना दिया था, लेकिन लून ने सबसे अधिक अंतरंग समस्याओं की पहचान की: डेटा प्राप्त करना और संग्रहीत करना केवल शुरुआत है, उन्हें निकालने और विश्लेषण करने की आवश्यकता है।

सबसे महत्वपूर्ण प्रगति 1969 में हुई थी, जब कंप्यूटर वैज्ञानिक एडगर एफ। कोडड, आईबीएम की भी, डेटा भंडारण और प्रसंस्करण के लिए एक नया प्रतिमान विकसित किया था। कोडेड के "रिलेशनल मॉडल" को जल्द ही रिलेशनल डेटाबेस के रूप में जाना जाने वाले सॉफ्टवेयर उत्पादों में शामिल किया गया, जो कि 1978 से आईबीएम और अन्य द्वारा बेचे गए थे। रिलेशनल डेटाबेस से बड़े और विविध डेटा सेट पर प्रश्न करना आसान हो जाता है। क्षेत्र और आपूर्तिकर्ता द्वारा बिक्री का विश्लेषण किया जा सकता है। संभावित ग्राहकों के लिए दर रूपांतरण। विशिष्ट ग्राहकों के व्यक्तिगत कार्यों को टेम्पलेट्स में जोड़ा जा सकता है। और यह सब जल्दी से किया जाता है, नवीनतम जानकारी के साथ जुड़ा हुआ है।

उसके बाद, अगले दशक के लगभग सभी महत्वपूर्ण कॉर्पोरेट कार्यक्रम - जिनमें से अधिकांश आम लोगों ने कभी सोचा या नहीं देखा - संबंधपरक डेटाबेस के विचार पर बनाए गए थे। ओरेकल 1979 से अपना लोकप्रिय सॉफ्टवेयर बेच रहा है। ये उत्पाद अभी भी प्रासंगिक हैं। ग्राहक संबंध प्रबंधन सॉफ्टवेयर बिक्री और विपणन गतिविधियों को ट्रैक करता है। 1980 के दशक के बाद से, कंपनियां इन प्रणालियों का उपयोग इस जानकारी का संग्रह करने के लिए करती रही हैं कि आप कौन हैं और आप क्या करते हैं।

यह अभिनय का समय है

लंबे समय तक यह जानकारी विभिन्न रिपॉजिटरी में बिखरी हुई थी। आपके बैंक या आपके कार निर्माता को पता चल सकता है कि आपके पास कितना पैसा है या आप कौन सी कार चलाते हैं, लेकिन अलग-अलग संगठनों में डेटा अलग-अलग प्रणालियों में अलग-थलग है। लेकिन तब संगठनों ने सभी प्रकार की जानकारी एकत्र करने और पुन: संयोजन करने के तरीके ढूंढे। अब कई केंद्रीकृत रिपॉजिटरी में डेटा एकत्र किया जा रहा है, इसलिए स्थिति विकट होती जा रही है।

हम क्या कर सकते हैं? ऐसे वातावरण में व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा की समस्या को कैसे हल किया जाए जहां डिजिटल तकनीक हमारे जीवन में तेजी से प्रवेश कर रही है? शायद पूर्ण सुरक्षा संभव नहीं है। लेकिन यह कम से कम समस्या को समझने और क्षति को कम करने की हमारी शक्ति में है।

सही दिशा में कुछ कदम उठाने के लिए आज एक अच्छा दिन है। एक विज्ञापन अवरोधक स्थापित करके और सामाजिक नेटवर्क पर गोपनीयता सेटिंग्स बदलकर शुरू करें। यह सबसे आसान काम है जो कोई भी कर सकता है।

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