科学家如何解密癌症大数据的信息？(大数据时代怎样保障信息安全)

科学家如何解密癌症大数据的信息？

感谢成像领域、模型研究以及遗传学研究的进展，如今大量的数据源源不断地涌入癌症研究者的手中，如今临床试验中来自单一患者肿瘤的相关数据量已经高达1tb了，这些数据信息量相当于13万本书的内容。

但如今研究者仍然缺乏工具来有效处理这些大量的遗传数据从而为疗法的开发进行精准地预测，而治疗癌症似乎依然是研究者未来的一个终极目标，目前研究者并不能准确预测特定的肿瘤如何对任何给定的药物产生反应，以及患者如何进行治疗，是否癌细胞能够不断进化从而使得疗法失效等等问题。

如今来自美国能源部和国家癌症研究所进行联合研究来抵御癌症，在一项为期三年的研究计划中，研究人员就利用了美国能源部的超级计算功能构建了复杂的计算机模型，从而就能够在分子、病人以及群体水平上来研究抵御癌症的策略。这项研究计划基于美国总统奥巴马提出的精准医疗计划以及副总统近日提出的癌症探月计划，的确研究者的目的是针对个体不同的状况实现个体化的诊断和癌症治疗。

来自美国国家癌症研究所的研究者warren kibbe说道，癌症研究者们非常擅长通过基因组数据、蛋白质组数据以及成像数据得出多种类型的数据，但我们并不擅长如何将这些信息数据进行整合，使其成为一种一致性的模型，并且有效预测肿瘤是否会对既定的疗法产生反应。

合作的关键在于计算机框架，其名为“癌症分布式学习环境计划”（ cancer distributed learning environment，candle）。过去很多年里，科学家们进行了多项研究计划，评估了大量的癌症研究数据，其中包括肿瘤的基因组、病人的数据以及多项潜在药物的临床数据等，candle的设计就是利用机器学习算法来在大型数据库中寻找合适的模式，机器的学习就是一类人工智能，其重点关注于那些能够教授我们处理数据的一些程序，这些模式或许最终就能够帮助改善患者的疗法或指导科学家进行新的实验。

截止到目前为止，很多机器学习相关的研究都产生了新型的计算机模型来在单一的数据点评估药物的的反应，然而研究者们想象到了一个更高程度的复杂性并且整合了多种类型的信息，比如药物反应和患者谱系特殊性等。

分子水平上的研究

30%的癌症都表现出了ras家族的突变，ras蛋白家族能够帮助诱导细胞机器制造新型细胞或杀灭老细胞。研究者lawrence livermore就进行的是分子水平上的试点研究，他利用candle架构来预测ras蛋白家族蛋白如何在细胞膜上发挥作用，随后他将相关信息加入到了ras通路问题的研究上，ras通路问题会导致基因停留在“开启”的位置从而引发肿瘤。

研究者想进行高度复杂性的模拟来描述细胞膜上蛋白质如何移动以及如何结合到特殊位点，他们希望将这些信息能够应用于数百万个ras通路上，并且明显增强他们的理解，从而预测单一信号在疾病发生过程中的作用。

病人水平上

癌症往往包含着成百上千种疾病，每一种都有着不同的发病原因，因此对于特殊患者而言将精准化引入到疗法选择中或许就是研究者在病人水平上进行研究的终极目的。在candle平台的帮助下，研究人员开发了新型的预测模型，其基于更广泛的多种数据能够引导针对不同肿瘤的疗法选择。

研究者kibbe说道，研究者们或许会去尝试寻找特殊肿瘤逃脱疗法获产生耐药性的机制，从概念上而言，未来的癌症疗法或许是不断改进变化的，如今我们并不理解癌症对于任何特殊疗法所产生的耐药性对于预测组合性疗法效果的生物学意义，但我认为，模拟将能够帮助我们更好地预测组合性疗法对特殊患者的有效性及重要性。

群体水平上

在任何一个时间点，3%至5%的癌症患者都会参与到癌症临床试验中，而且对患者研究数据的分析编目也仍然是一项非常巨大的手工任务；美国橡树岭国家实验室（oak ridge）就将帮助国家癌症研究所的研究者，通过自动化的样品读取及分析过程来监测癌症患者的变化，通过将自然的语言处理及机器学习算法应用到数百万份临床报告中，计算机就会从医生和护士笔记本的信息中提取出有效的东西进行加工。

加工完成后，系统就会自动分析并且提取相关信息以便科学家们监测遍布全球的结果，随后就能指导不同生活方式、环境以及癌症类型的患者进行治疗；档案在进行群体水平的试点研究之前研究者们必须对数据进行去识别化操作。

下一步该怎么做？

在接下来3年里，美国国家癌症研究所及能源部的研究者将会进行一项巨大任务，对此研究者们是由计划的，首先第一年他们讲重点关注合并统计学模型并且构建机器学习方法来对现象进行最好地解释和预测；第二年计算机科学家将会利用计算机进行推断他们对这些预测结果的自信程度；最后一年研究者们将会把所有的信息相结合，同时整合后进行试验性设计分析。

研究者stevens表示，此刻我们处于一种特殊的阶段，如今在政府部门间出现了一些让人难以置信的谈话，关于如何整合大数据以及信息来理解疾病的发病机制等信息，如果我们能够理解突变、正常生物学过程以及癌症之间的相互作用，那么我们或许就有望对疾病进行干预或预测。

stevens已经从事了将近20年的计算生物学领域研究，他表示如今他们面临了很多问题，而且他们也并不确定如果他们真的那样做会带来什么后果，但如今癌症探月计划给他们带来了动力，研究者认为，随着后期深入的研究以及多种信息的整合，未来或许有望早期破解癌症大数据，从而为开发新型个体化癌症疗法提供新的思路和希望。

大数据时代怎样保障信息安全

在当今大数据时代，数据中蕴藏的大量价值推动了数据信息获取渠道的挖掘.随着信息技术的发展，信息泄露事件越来越频繁.大数据时代如何保证信息安全？

1、网络应用在给用户带来便利的同时，也给信息安全带来了更多危险，照明和电线也有可能成为秘密盗窃者的攻击载体

如果在工作机上输入信息，秘密机就会原封不动地被偷走的照明被遮住，输入信息，秘密机就不会被偷走.两台计算机没有网络连接，但是可以获得在工作机上输入的信息.关闭电脑连接的外部设备输入信息，秘密机就不能被盗.鼎普科技副社长黄玉昆向记者展示了可见光的秘密和电线的秘密.

在同一束光下共享电线，也许你我的信息是透明的.现在的秘密技术越来越隐蔽，无法防止，照明、电线等看起来像普通的设备，有可能成为秘密者的攻击载体.黄玉昆表示，盗窃者在照明设备上安装了接收装置，通过可见光发出高频闪烁的传输信息，计算机连接该照明设备后，信息通过光波向外传送，同样，盗窃者在电力线上安装了盗窃装置，也可以无痕迹地盗窃同一个电网内的其他计算机信息.

其实，现在每个人都有窃听器.我们的GSM切断器只要输入目标的手机号码，就可以切断对方的通话.即使对方没有接通电源，也可以听到电池没有被拆除??香港电影《窃听风云》中演员吴彦祖的古典台词，也许大家都不知道.随着网络安全领域的攻防演变，现实生活中也出现了窃听手机的信号屏蔽系统.各种隐藏、奇怪的病毒总是瞄准我们的手机，照片、邮件、二维码可能会马上瘫痪整个手机系统.卫士通信息产业株式会社战略市场部负责人李学斌说.

不仅如此，自动售货机也有可能被黑、共享充电设备泄露信息、背包银行卡的钱被偷??记者在不久前举办的2017年国家网络安全宣传周博览会上参观时，发现各种隐私泄露的场面使体验者惊讶.

中国工程院院士倪光南承认，随着大数据、移动互联网技术的进步，大量的互联网应用在迅速发展的同时，确实带来了更多的个人信息安全危险.

2、个人信息过度采集、诱骗采集、隐私政策霸王条款等，不仅侵犯了公民的权益，还引起了欺诈、恐吓等诸多社会问题

大数据带来的大影响

大数据带来的大影响_数据分析师考试

如果把“数据化”视为信息社会的初级阶段，则名不见经传的英国科学家维克托·迈尔-舍恩伯格，用他别具洞见的天才新著《大数据时代》首次告诉我们：人类正在进入“数据颠覆传统”的信息社会中级阶段。

在此阶段，信息无所不在无所不包，其无限膨胀的天文海量催生了“统计+分类-推理分析=决策”的计算机处理程序(有点像刷卡消费一步到位，节省了算账找补等繁琐环节)，悄然挑战“去粗取精、去伪存真、由表及里、由此及彼”的传统认识论模式，冥冥之中潜移默化，对我们的生活、工作与思维，对人类“阶级斗争、生产斗争、科学试验”三大实践活动产生着重大而深刻的影响。

大数据点燃

美国政府曾为定期公布消费物价指数CPI以监控通胀率，雇用了大量人员向全美90个城市的商店、办公室进行电话、传真拜访，耗资2.5亿美元搜集反馈8万种商品价格的延时信息。然而麻省理工学院两位经济学家采取“大数据”方案，通过一个软件在互联网上每天搜集50万种商品价格即时信息。2008年9月雷曼兄弟公司破产后，该软件马上发现了通胀转为通缩的趋势，而官方数据直到11月才发现。之后该软件被畅销到70多个国家。这一案例充分体现出“大数据”颠覆传统的力量和变革思维的智慧。

“小数据”时代追求精准，竭力避免不精准信息误导误判。然而95%被传统数据库拒绝接受的非结构化(非标准)数据，在“大数据”时代的模糊化数据库中发挥了重要的作用，因为数据越模糊越全面，才能有效避免误导误判。

从因果关系到相关关系的思维变革，是“大数据”颠覆传统认识论模式的关键。电脑毕竟不是人脑，电脑永远搞不懂气候与机票价格之间有什么因果关系。公鸡打鸣和天亮之间虽无因果关系，但古人通过公鸡打鸣来预报天亮却很少失败。“如果数百万条医疗记录显示橙汁和阿司匹林的特定组合对癌症治疗有效果，那就用不着通过一次次实验来探索其具体的药理机制了”。“苹果之父”乔布斯就主动试用过一些医疗记录有效但未经临床验证的疗法同癌症抗争。你可以嘲笑乔布斯“不讲科学”，但他却因此多活了好几年。

从根本上说，所谓“大数据挑战传统认识论”，其实是人类把复杂的认识过程“全部打包”给了电脑，而电脑懒得分析推理验证，只通过统计分类对比，交出“最终答案”就OK了。大数据的精髓在于变“少而精”为“多而全”，变“因果”为“相关”。当实地调研开始被数据采集所替代，当严密的实验开始被非线性逻辑所替代，当“唯一真理”开始被多项选择所替代，“大数据”就用事实向人类宣告：“知其然不知其所以然”，既是电脑望尘人脑的劣势，也是电脑超越人脑的优势！

大数据渗透大世界

不要以为“大数据”只是科幻故事或政府与科学家的“专利”。环顾四周，“大数据”早已渗透我们生活和工作的方方面面，衍生出形形色色的数据超市、数据易趣、数据交友、数据联谊、数据作坊、数据课堂、数据IB等传奇版本。从治安管理、交通运输、医疗卫生、商业贸易、批发零售、公益救援直到政治、军事、经济、金融、社会、环境、文艺、体育。

UPS国际快运公司从2000年开始通过“大数据”检测其遍布全美的6万辆货车车队，统计出各损耗零部件的生命周期，改“备份携带”为提前更换，有效预防了半路抛锚造成的严重麻烦和巨大损失，每年节省数百万美元。UPS还依靠“大数据”优化行车路线(例如尽量右转弯，避免左转弯)，2011年全公司车辆少跑4828万公里，节省燃料300万加仑，减少碳排放3万公吨。

为纽约提供电力支持的爱迪生电力公司，针对每年多起电缆沙井盖爆炸造成严重事故，采取“大数据”手段统计出106种预警先兆，预测2009年可能出事的沙井盖并严加监控。结果位列前十分之一的高危井盖中，预测准确率达44%。

美国里士满市警察当局凭经验认定枪击事件往往导致犯罪高峰期，“大数据”证明这种高峰期往往出现在枪击事件后2周左右。孟菲斯市2006年启动“大数据”系统锁定了更容易发生犯罪的地点和更容易抓捕罪犯的时间，使重大犯罪发生率下降26%。

沃尔玛2004年依靠“大数据”发现了飓风前夕销量增加的各类商品，进而每逢预报便及时设立飓风用品专区，并将手电筒、早餐零食蛋挞等摆放于专区附近，明显增加了“顺便购买”的销量。

至于“大数据”的经济价值，仅需略举数例：2006年微软以1.1亿美元购买了埃齐奥尼的Farecast公司，2008年谷歌以7亿美元购买了为Farecast提供数据的ITA Software公司。同年在冰岛成立的DataMarket网站干脆专靠搜集提供联合国、世界银行、欧盟统计局等权威机构的免费信息来获利生存，包括倒卖各类研究机构公开发布的研究数据——只要找到买主，往往愿出高价！

大数据创造大金融

金融领域当然是“大数据”的主战场之一。程序化交易也许是现今最主要的“大数据”新式武器。美国股市每天成交量高达70亿股，但其中三分之二的交易量并非由人操作，而是由建立在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成。日新月异的程序化交易只能运用海量数据来预测收益、降低风险。几乎所有银行、券商、保险、期货、QFII和投资公司都开发了自己的程序化交易工具。谁的武器更先进？竞争到最后恐怕还是比谁搜集处理的数据更海量。

一家投资基金通过统计大商场周边停车场及路口交通拥挤状况，来预测商场经营及当地经济状况，进而预测相关股价走势，最后居然拿数据统计资料换得了该商场的部分股权。

不少对冲基金通过搜集统计社交网站推特上的市场心情等信息来预测股市的表现。伦敦和加利福尼亚的两家对冲基金，利用“大数据”形成119份表情图和18864项独立的指数，向许多客户推销股市每分钟的“动态表情”：乐观、忧郁、镇静、惊恐、呆滞、害怕、生气、激愤等，以帮助和带动投资决策。

在金融机构竞相拉客理财的今天，如果能及时搜集处理海量的微博、微信、短信，自然也能从茫茫人海中及时发现怦然心动打算开户的，或一气之下打算“跳槽”的投资者。

当然，如果投资者都能通过“大数据”直接决策，将“刷卡消费”拓展成“刷卡投资”，那藏龙卧虎的分析师群体和争雄斗妍的研究报告未来还有市场吗？

大数据暗藏大隐患

像所有新生事物一样，大数据也是一把双刃剑。宏观上看，“大数据”在各个不同的领域将人类虚拟分割为“数据化”与“被数据化”两大阵营。持续发酵的“棱镜门”事件披露了美国政府长期监控全世界的“最高机密”，但美国总统、国会和政府都认定这种监控“天经地义”，是“维护国家核心利益”。虽然社会早已建立起庞大的法律法规体系来保障个人信息安全，但在“大数据”时代，这些体系正蜕变为固若金汤但可以随意绕过的“马其诺防线”。

“大数据”导致个人信息被交易、个人隐私被外泄还不算，更大的危险在于“个人行为被预测”。正如作者预言——“这些能预测我们可能生病、拖欠还款甚至犯罪的算法程序，会让我们无法购买保险、无法贷款，甚至在犯罪实施前就预先被逮捕”——也许你认为这对全社会来说无疑是好事。可是如果预测系统不完善、软硬件出差错、数据搜集处理不当、临时数据未经检验、黑客攻击、有人恶意或善意开玩笑制造假信息……导致你、你的家庭、你的亲朋好友、你的所在单位甚至你的祖国被冤枉被制裁，你还能无动于衷吗？

微观上看，即使是出于正当目的采集的“大数据”，仍可能在“扩展开发”过程中产生无法想象的副作用。例如谷歌的街景拍摄和GPS数据为卫星定位和自动驾驶仪提供了关键的支持，但同时因其有助于黑帮盗贼便捷挑选有利目标而引发了多国民众的强烈抗议。当谷歌对图像背景上的业主房屋、花园等目标进行模糊化处理后，反而引起盗贼更加注意。

无论你惊奇还是恐惧，欢迎还是躲避，关注还是漠视，理解还是拒绝，“大数据”都在加快步伐向我们走来。我们只有顺势而为，趋利避害，才不至于被这个充满机遇和挑战的新时代提前淘汰。

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