谈谈信息不对称

一直以来,大部分商业行为获利的一个重要基础是信息不对称。 互联网时代一个巨大的谎言是,信息是公开透明的,但是很遗憾,这不是真的。


第一,一些非常具有价值的信息资源,并不在互联网流传,每个行业都有自己的小圈子,有些信息和资讯,只在小圈子里流通,对广大公众而言,这些信息是无从获知的。


第二,即便互联网存在一些非常有价值的信息,也是混杂在大量垃圾无效信息里的,甄别的技术难度极高。而且更严峻的是,即便是这种有价值的信息,往往也是以碎片化方式存在,你必须在大量的垃圾信息中寻找这样的有价值碎片,再一片片拼起来,这的确不是一件容易的事情。


提升信息获取和甄别能力,需要以下几方面。

1、阅读量和优质的阅读来源

我以前说我的重要信息源是朋友圈,很多人觉得不可思议,因为朋友圈不是各种微商和鸡汤么?,所以,如果你的朋友圈如果都是这些,你就要反思你自己这些年的社交关系了。

此外就是一些优质的订阅号,比如冯大辉的小道消息,就是非常典型的一个优质信息来源。


2、保持好奇心,保持敏感

我不知道多少人有这样的习惯,看新闻或文章中,经常会出现一些疑惑,这个数字怎么来的?这个名字似曾相识?这个名词具体指什么? 遇到这样的东西,现在移动互联网如此发达,立即搜索一下,日积月累,对行业的认识,对领域的认识,就会超出很多人。

为什么我以前总瞧不起一些媒体人,他们有非常强大的信息来源,甚至经常可以从一些互联网巨头那里得到第一手的数据资料,但是他们从来不知道去琢磨数据背后到底意味着什么,如果你只做信息的搬运工,即便是有价值信息,对你而言,也是没任何卵用的。

就好比十几年前方兴东连alexa的采样机制都没搞明白就妄说人家做个性域名的是作弊。

就好比七八年前keso对谷歌中国的收入构成毫无了解的情况下,对adsense和合作搜索渠道收入比例一无所知的情况下,就对这个收入妄自评断,来取笑百度。

但凡他们做一点功课,都不应该出那些低级的错误。

哎呀,一不留神又点名说人了。


3、正确的逻辑及科学常识

很多荒谬的谣言和传闻,其实禁不起逻辑的推敲,但仍然有无数人,前仆后继的信以为真,建立基本的逻辑和科学常识是必要的。

不要学那些流行的网络玄幻小说,在那些小说里,除了主角的智商勉强及格外,别人全部都是弱智,一些网络分析师,网络评论者,以及一些凑热闹的网民也习惯用这种方式思考,将整个行业和领域的人都当成弱智,这真不好。


4、善于利用第三方数据平台求证


一说第三方数据平台,很多人就说,不准。

实话实说,不准归不准,但如果善于使用多种渠道数据比对,就可以减少这种影响。

第三方数据平台多半来自于采样,采样偏差是很正常的一种存在,理解其采样机制,并用多个平台的数据相互校验,就能得到更真实完整的结果。


比如,如果怀疑一个网站或app刷百度指数品牌词,那么360好搜指数是否有体现?如果怀疑一个网站alexa排名是否是刷出来了,可以对比chinarank看一下。



好久没写这么长的文章了,该说的差不多也就这么多,当然,即便你都按照上面去做了,也别指望可以通晓一切,事实就是这么残酷,你真以为我就什么都知道?咳咳,其实很多也只是了解一点皮毛。




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<think>好的,用户想了解密文检索的概念、实现方式,以及相关的图解。首先,我需要明确密文检索的基本定义,确保自己理解正确。密文检索就是在加密数据上直接进行搜索,而无需解密,这保护了数据隐私。接下来,要分析其技术原理,可能涉及加密算法索引结构。 然后,实现方式部分,可能需要分点说明,比如基于对称加密、同态加密或可搜索加密的方案。特别是可搜索加密,分为对称非对称两种,比如SSEPEKS,需要详细解释这些术语,确保用户能理解。 用户还希望看到相关图示,虽然无法直接生成图片,但可以描述图的结构,比如数据加密流程、索引构建查询步骤。需要将这些步骤用文字表达清楚,帮助用户脑补画面。 还要注意引用提供的资料,比如HMAC算法在握手阶段的应用,可能与密文检索中的验证机制有关联,可以适当引用[^1]。另外,源路由法的描述可能与数据传输路径有关,但不确定是否直接相关,需要谨慎引用[^2]。 需要检查是否有遗漏的关键点,比如密文检索的应用场景挑战,如效率问题、安全性权衡等。同时,生成相关问题时要围绕主题,可能涉及技术对比、应用实例或安全性分析。 最后,确保使用正确的中文表达,数学公式用$...$$$...$$格式,代码块用正确语法,结构清晰。避免使用Markdown,保持自然的口语化叙述,同时专业术语准确。</think>### 密文检索技术原理及实现 #### 一、密文检索概念 密文检索(Searchable Encryption, SE)是一种在加密数据上直接执行搜索操作的技术,用户无需解密即可检索目标信息,既能保护数据隐私,又能实现高效查询。典型应用场景包括云存储、医疗数据共享等敏感领域。 #### 二、技术原理 1. **基础架构** 密文检索系统包含三个核心角色: - **数据所有者**:将明文数据加密并生成可搜索索引 - **云服务器**:存储密文数据及索引,执行检索操作 - **授权用户**:提交加密查询请求并获取结果 2. **关键技术** - **可搜索加密方案** 分为**对称可搜索加密(SSE)****非对称可搜索加密(PEKS)**。 - SSE使用相同密钥加密生成搜索令牌,效率高但需预先共享密钥 - PEKS基于公钥体系,允许任意用户用公钥加密搜索词,但需私钥持有者生成令牌 - **索引结构** 常用倒排索引或布隆过滤器,例如: $$ \text{Index} = \{ w_i \rightarrow \{ \text{Enc}(id_1), \text{Enc}(id_2), ... \} \} $$ 其中$w_i$为关键词,$\text{Enc}(id_j)$为加密的文档标识符 3. **查询流程** ```python # 简化查询示例(使用HMAC生成令牌) def generate_token(keyword, secret_key): return hmac.new(secret_key, keyword.encode()).digest() # 服务器检索过程 def search(index, token): return index.get(token, []) ``` #### 三、实现方式 1. **基于对称加密的SSE** - **步骤**: 1. 数据所有者用$K_{\text{enc}}$加密文档 2. 对每个关键词$w$生成$\text{Token}_w = F(K_{\text{token}}, w)$ 3. 云服务器通过对比令牌与索引返回匹配文档 - **优势**:运算速度快,适合大规模数据[^1] 2. **基于同态加密的方案** 允许在密文上直接计算,例如: $$ \text{Enc}(x) + \text{Enc}(y) = \text{Enc}(x+y) $$ 但计算开销较大,多用于特定场景 #### 四、典型流程图解(文字描述) 1. **数据上传阶段** ``` [明文文档] → (加密模块) → [密文文档] ↓ [关键词提取] → (索引生成) → [加密索引] ``` 2. **查询阶段** ``` [用户输入关键词] → (令牌生成) → [加密查询令牌] ↓ [云服务器比对索引] → [返回匹配密文] → [用户解密结果] ``` #### 五、挑战与优化 - **安全性**:需防范统计攻击(如词频分析),可通过添加伪关键词增强保护 - **效率**:采用分层索引或压缩技术提升检索速度 - **动态更新**:支持增删改操作时需保持前向安全[^2] 相关问题
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