※ 引述《beaver (海狸先生)》之铭言：
: 美国普渡大学资讯安全教育与研究中心主任史派佛德指出，该
: 研究使人们期待的隐私只不过是“假象”，普林斯顿大学电脑
: 科学家娜拉雅纳认为：“根据该研究，应谨慎限制资讯管理人
: 对资料的接触与取得。”
: → hwsbetty: 什么研究?? 01/31 07:34
: → brianuser: 完全看不懂 01/31 07:45
很基本的资料分析
你根本不知道你要追查的人他的信用卡帐号、性别等等的资讯
你只知道几件事情，这个人在某年某月某日去过什么地方
首先你先调出该店的信用卡消费，很大一堆的资料，当然要先假设
该国或是该地区信用卡使用普及率很高，不然会产生她根本就只用
现金交易没有任何信用卡的问题
很大一笔资料就开始判读，比如一天客流量是两百人，消费群体主
要是怎样的对像，随便抓几笔资料在比对过去消费纪录就可以得到
在来根据店家的贩售物品等等你可以判断出一些基本资讯
接着这个人可能又出现在其他店家
那你就可以做一个简单计算，两百人其中一人是两百分之一的机率
另一家店五百人出现是五百分之一，两家都出现的机率就很低了
如果有第三家呢？这个消费资讯又出现在第三家那基本可以确定，
就是你要找的人
接着在比对这个资讯的消费纪录，就可以做出她每天移动动线、性别
、工作、教育程度、资产等等的分析
反过来，也可以利用这种方式抓到所谓的罪犯或是恐怖份子

顶多只能知道信用卡资料 人要怎么对的上?脸 跟 信用卡卡号绑在一起吗 zzz

借由消费纪录就可以大概分析出来了

Big data吗比方说平常消费习惯是奶粉化妆品的家庭主妇如果发现突然有购买化学物品或是电子零件，可能就能抓出盗刷之类

在搞下可能会出现预知判案? 你没做但是你未来会做 先关起来再说

是small data 好吗哪里big 了

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比方说要找鲁宅十号。经过四间抱枕店的消费资料可以确定鲁宅一号。把条件去除程式再跑一轮可以定位鲁宅二号电脑够快迟早能找到你鲁宅十号。

稍微高明的罪犯好几个假身分 假信用资料是基本的

怎么有看了即刻救援的感觉

推