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#数据安全的思考
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这是傅一平的第300篇原创
作者:傅一平
个人微信:fuyipingmnb
最开始是杭州魔蝎科技公司,涉嫌侵犯公民个人信息,多名员工被杭州警方抓获,接着是快钱支付被调查,再接着是公信宝传出消息,公司门口被贴了封条,然后,又传出XX征信协助调查的消息......“整个行业都快抓没了。”多位数据行业从业者表示,他们已经基本停工观望。接近监管的知情人士透露,几十家大数据公司已进入调查名单,“这只是前戏”。有人会质疑,为什么数据行业的问题总是那么多?难道就不能诚信经营?这句话其实有毛病,现在利用数据最会赚钱的公司基本都是合法经营,我给你列一列2019年大数据企业排名前50强。
华为:技术顶尖,华为云(包括大数据平台,从采集、处理、挖掘、治理到可视化,下同)。阿里:依托电商业务拥有了顶级流量,依托蚂蚁金服拥有金融牌照,数据变现最大的商业模式数字广告与金融风控自然水到渠成,而其所有的数据都在体内循环,不大会有数据外泄的风险,当然还有后起之秀阿里云。腾讯:腾讯依托社交也拥有顶级流量,数字广告仍是是其最大的利润来源之一,还有腾讯云。事实上,当前大数据规模化变现最主要的模式,就是云计算(包括大数据)、数字广告、金融风控。但这些赚钱的领域进入门槛都很高,做广告你要有流量,做平台你要有技术,做风控你要有牌照。虽然大数据属于新兴产业,但对于大多数公司来讲,杀进来的时候,其实存量的都已经是红海了,对于云来说甚至还不怎么赚钱。产业互联网是蓝海,各个垂直行业都有诉求,但这个市场的培育很慢,愿意付钱的少,想进来的玩家还那么多,就拿智慧交通来讲吧,你要在这个行业有竞争力,没有强大的技术团队和足够的耐心,赚不到钱。既然没有流量,没有技术,没有牌照,也等不及产业互联网,那就为上游的企业提供最直接的数据吧,但数据这种特殊的商品跟传统商品还不太一样,特别容易出问题。首先,当前关于数据的所有权、使用权、隐私权等等权利的归属还不太明晰,即使拿数据所有权来说,原始数据的所有权和加工过的数据所有权就有点分不太清楚,比如边界在哪里。淘宝诉美景的生意参谋不正当竞争案虽然胜诉,但法院在判定的时候,可没有说淘宝拥有生意参谋原始数据的所有权,只有使用权,即使是生意参谋这个产品,也仅拥有竞争性财产权益,但对于财产所有权暂时无法确定。其次,中国个人信息保护的相关法律法规还不完善,虽然《网络安全法》《民法总则》等法律规定了侵权者的民事责任,《刑法》及相关司法解释规定了侵犯公民个人信息罪,作为推荐性国标的《信息安全技术个人信息安全规范》也对个人数据保护提供了执法的标准,但由于中国没有针对个人信息违法行为的行政处罚等前置程序,直接从民事责任过渡到刑事责任,难以形成执法合力。“要么没事、要么坐牢”的现状让很多人铤而走险,现在每当数据安全事件发生,新闻报道就会铺天盖地,显得非常突兀,说明了一定的问题。值得庆幸的是,《个人信息保护法》、《数据安全法》已经纳入十三届全国人大常委会立法规范的第一类项目,最近风口浪尖的爬虫也会受到即将出台的《爬虫法》的约束。最后,数据的可复制性特点让黑市数据交易变得比较容易,犯罪成本也低,但执法追踪却比较困难,破数据类案件跟一般刑事案件所需要的专业技能也不太一样。根据笔者的理解,当前爆发的数据类案件主要包括三大类别:数据来源合规问题、数据使用合法问题以及个人隐私侵犯问题,下面就来谈谈自己的看法。希望大家通过这篇文章,能比较清晰的理解何谓数据的“可为和不可为”,现在很多看似合法的东西,深究起来,其实是游走在边缘的,达摩克里斯之剑某种程度上,是悬在每个数据从业者特别是数据变现者的头上的,当然笔者也不例外。『网络安全法』第四十一条规定:“网络运营者收集、使用个人信息,应当遵循合法、正当、必要的原则,公开收集、使用规则,明示收集、使用信息的目的、方式和范围,并经被收集者同意...”就是必须在提前告知收集的方式、范围、目的,并经过用户授权或同意后,才能采集使用,也就是我们常见的各种网站与 App 的用户协议中关于信息收集的部分。比如2018年数据堂非法交易数据案件,其数据源头来自于中国联通,中国联通经用户授权获得个人信息,但其合作商中的“内鬼”员工私自窃取信息再卖出去,数据堂人员购得这些信息,明知来源非法却依然进行加工和交易,最后涉案的人员获刑一年六个月至三年不等,数据堂为此还关停了营销、金融两条业务线,教训是很深的。以上明着交易数据是否违法的判定还是比较清晰的,但变换一下形式就不一定了,比如最近很火的爬虫。但问题恰恰在这里,如果未经用户同意,通过爬虫获得的个人信息数据也是有问题的,就是说,你能爬到个人信息并不代表你就可以拥有它,如果你再把爬来的用户个人信息做营销或者转卖它人,那更是罪上加罪,很多人并没有意识到这一点,这次杭州魔蝎科技公司据说就是货起爬虫催收类业务。反过来讲,任何企业在寻求外部数据时,一定要多一个心眼,务必问清楚这个数据的来源,如果在明知黑数据的情况下坚持使用就会存在连带责任。主要涉及三种数据违法使用行为:出售个人信息、超出约定的使用及不正当商业行为。关于出售个人信息,千万不要做,是法律特别指出禁止的,根据《最高人民法院 最高人民检察院关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》第五条规定,对“情节严重”的解释:(1)非法获取、出售或者提供行踪轨迹信息、通信内容、征信信息、财产信息五十条以上的;(2)非法获取、出售或者提供住宿信息、通信记录、健康生理信息、交易信息等其他可能影响人身、财产安全的公民个人信息五百条以上的;(3)非法获取、出售或者提供第三项、第四项规定以外的公民个人信息五千条以上的便构成“侵犯公民个人信息罪”所要求的“情节严重”。此外,未经被收集者同意,即使是将合法收集的公民个人信息向他人提供的,也属于刑法第二百五十三条之一规定的“提供公民个人信息”,可能构成犯罪。第一种情况是对于收集的数据,没有遵循之前的使用目的约定,比如用户协议上说只是分析用户行为,帮助提高产品体验,结果变成了出售用户画像数据。比如运营商者在征得用户同意情况下可以为第三方提供个人身份验真服务,但如果第三方缓存了这份从运营商获得的验真数据,并挪作它用,实际上就属于超出约定使用,原则上是不允许的。假如狠一点售卖给其他人,就属于出售个人信息的范畴了,现在很多数据代理公司存在缓存数据挪作它用的行为,这是很危险的。而对当前拥有用户合法授权的数据拥有者也存在两难抉择,为了拓展业务其需要发展代理商,但代理商的不合规数据使用又限制了其对外拓展业务的决心,这几年大数据变现比较艰难,也有这方面的因素。以后数据合作双方签署“免责条款”或者“承诺书”会成为标配:“XX公司在以往经营活动中,无违法违规记录,没有因数据归属、采集、使用等问题发生过法律纠纷或接受过行政处罚。”在承诺书的最后,还得加上,如果违反了这些承诺,所有法律责任都由XX公司承担,这个时候,诚信经营就非常重要了。第二种是对于三重授权原则的破坏,何谓三重授权,就是“用户授权”+“平台授权”+“用户授权”,开放平台方直接收集、使用用户数据需获得用户授权,第三方开发者通过开放平台Open API接口间接获得用户数据,需获得用户授权和平台方授权。需要注意的是,该原则之所以叫做“三重授权”,意味着“用户授权+平台授权+用户授权”需同时满足,缺少任何一方授权,都是违反“三重授权原则”。2016年抖音先后与QQ及微信等开放平台通过Open API进行合作,以便用户以QQ或微信账号登录抖音,2019年3月爆发了“头腾大战”,腾讯以抖音和多闪的不正当竞争侵犯用户合法权益为由,向法院提起诉讼并申请行为禁令。腾讯认为,抖音擅自将腾讯开放平台提供给抖音的账号授权登录服务、来源于开放平台的微信/QQ头像和昵称转而提供给未获得腾讯授权的多闪,这是不合法和不正当的。法院最后的判决就是以三重授权为依据,认为多闪未获得腾讯开放平台的授权,也未获得用户的二次授权,违背了开放平台领域网络经营者应当遵守的商业道德,存在构成不正当竞争的较大可能。同样,闹得沸沸扬扬的Facebook"数据门"事件,也是起于在未经用户同意下,擅自将Facebook的用户信息提供给剑桥分析公司进行分析所致,当前Facebook面临FTC(美国联邦贸易委员会)50亿美元的巨额罚款,Facebook"数据门"对世界的影响也是深远的。回到个人,如果你发现自己的信息在多个平台被共享,就要多一个心眼,思考下有没有授权给过这些平台,如果没有,这些平台信息的互通就存在违法之嫌。这方面,阿里做的是很严谨的,你去读其每个平台的用户协议就知道了,肯定是让你授权相关方平台可以使用你的信息等等。第三种情况,是有知识产权、著作权的作品,可能会允许你下载或引用,但明显标注了使用范围,比如不能转载、不能用于商业行为等,更不能去盗用,这些都是有法律明文保护,所以要注意使用。数据的可复制性及难以追踪的特点让脱离母体的数据太容易裸奔,各种超出约定使用的行为暗流涌动,此次洗牌后,数据合作双方的门槛会进一步变高,规范性也会得到加强,而三重授权是需要遵循的统一原则,长远来讲,这对于整个产业的发展有利。如果将竞品公司的数据,作为自己公司的商业目的,这就可能存在构成不正当商业竞争,或者是违反知识产权保护,这种情况在目前涉及爬虫的商业诉讼案中比较常见,而且存在较大的争议。2017年,大众点评就百度利用爬虫技术手段抓取,并在百度产品中大量展示大众点评上的点评信息,以不正当竞争为由将百度告上法庭,法院一方面认为百度的行为丰富了消费者的选择,具有积极的效果,另一方面大众点评对点评信息的获取付出了巨大的劳动,具有可获得法律保护的权利,最终,法院确立了信息使用规则应当遵循“最少、必要”的原则,结合以上,法院认为百度通过搜索技术抓取并大量全文展示来自大众点评网的信息,已经超出了必要的限度,构成不正当竞争。但2017年美国的hiQ诉LinkedIn案却倒过来了,LinkedIn是职业社交领域最领先的平台,hiQ是一家人力资源分析公司,其商业模式完全依赖于通过爬虫获取LinkedIn用户的公开档案信息来进行分析,并将处理结果出售给企业,在对hiQ爬虫行为的长期忍耐之后,LinkedIn用技术手段阻止hiQ爬虫继续获取LinkedIn用户的公开信息,hiQ因此向法院起诉申请颁布禁止令,法院最终倾向选择支持hiQ,主要考虑到LinkedIn在相关市场的领先地位,其采取的措施违背了竞争法精神。大众点评案和LinkedIn案的共同关键问题在于,对网站上用户公开提供信息的信息如何界定使用规则,中国法院在大众点评网案中较为注重对于个体竞争者在平台数据累计过程中付出的辛勤劳动,从而认可用户数据作为其宝贵的竞争资源,应当获得竞争法层面的保护,而美国法院则更为注重对于信息自由流通对不同市场中的繁荣竞争的重要性。笔者觉得总体原则应该以是否有利于整个产业发展为判断依据,但这个尺度却非常不容易把握,企业为数据采集加工到底付出了多少,企业凭借其垄断地位阻碍了信息流通的影响有多大,其实都是很难量化的。前面说了,诸如BAT基于自己的业务模式可以让数据在体内循环,一般不存在数据来源不合规或不当竞争等问题,但还是有可能触犯用户隐私权。中国cookie隐私第一案“朱烨诉百度案”回避了cookie信息是否属于个人信息的判定,而是将主要论证精力集中在隐私权及侵权行为的分析上,起诉人朱烨认为百度通过cookie追踪其搜索的关键词并进行广告投放侵害了其隐私权。法院一审认为百度收集、利用它人隐私进行商业活动的行为并非cookie技术的必然结果,判定百度毫无疑问侵犯了朱烨的隐私权;而二审却认为cookie信息的“个人识别性”无法充分认证,可能造成过于宽泛的个人隐私范围划定,从而驳回了朱烨的全部诉讼请求。在立法实践中,各国都对cookie信息属于个人隐私信息采取了肯定性的积极回应,无论是严格保护cookie信息的欧盟,还是倡导自律的美国,均认为cookie属于个人信息的范畴,从趋势的角度看,对于个人隐私信息的保护会越来越严格,cookie问题迟早要解决。通过以上的案例剖析,相信你会对数据的违规使用有更深入的理解,正如智慧的巴菲特所告诫的一样:“考虑到人可以从错误中学习,那么,最好的事情就是从别人的错误中学习。”笔者写这篇文章的目的也是如此,希望你能转发到朋友圈,因为即便是笔者,在写这篇文章之前,有些概念还是比较模糊的,不知道自己不知道,对于大数据圈很可怕。最后推荐一本书《大数据战争》,文中的很多案例都直接引用于此,大家有空可以读一读,同时申明,以上所有内容仅是个人分析,可能存在错误之处,不能作为任何依据,具体以相关法律法规为准。如果你觉得这篇文章有用,欢迎推荐和转发,如果你有独到的见解和意见,欢迎到我的知识星球进行探讨。
一、数据中台
超越平台,数据中台的业务化、服务化及开放化!
读透《阿里巴巴数据中台实践》,其到底有什么高明之处?
什么才是运营商数据中台最大的竞争力?
为什么企业要从离线数据中台走向实时数据中台?
艰难的旅程,你的数据中台到底能为一线提供多少火力?
如何清晰的实施“大中台,小前台” 大数据运营策略?
数据中台到底是什么?
企业的数据中台的价值
艰难的抉择,阿里“小前台、大中台”的解读
二、个人成长
六年一轮回:大数据改变的,不仅仅是我的专业!
数据管理者的自我修养:日报的价值
《被讨厌的勇气》:关于选择、烦恼和幸福
不仅仅是技术,大数据更需要往前一步的勇气!
传统的数据从业者,并不会从大数据中获得多少红利
一个数据管理者的自我修养(一):从KPI、OKR到信息赋能
PPT,考验你的格局、能力和思维的方式,你得学会驾驭它!
如何才能拥有自己的数据技术工匠?
立功思维,创造大数据团队的尤里卡时刻!
2018年,关于运营商大数据管理的八个思考和实践!
罗振宇2018跨年演讲,我的一年800小时《得到》学习启示,你应该听谁的?
做大数据的越看不清楚形势,就越要做好年度思考和计划!
追求数据团队的多样性,就好比大数据的多维度那么重要!
为什么开放、透明的环境对于大数据团队是如此重要?
如何才能有效的进行大数据创新?
数据建模师的起跑线,从踏上工作岗位那一刻开始
传统企业的模型最佳实践为什么很难复制推广?
为什么数据从业者要学点产品思维?
企业如何打造数据人才成长的环境?
数据挖掘师,要从一个人活成一支队伍
跨界吧,新形式下大数据支撑者的重新定位
一种创新型的大数据管理组织
谈谈我的《深入浅出大数据系列讲义课程》
关于提升机器学习能力的方法 | 从周志华《机器学习》到李航的《统计学习方法》
大数据运维的思考
用数据说话:一份不算总结的半年度总结
如何准备一次企业内的大数据普及培训?
决战大数据的对内运营
传统企业要培养自己的大数据人才
你有多少数据竞争力?
经分伙伴,我们如何携手度过下一个十年?
这五个灵魂问题,解决BI新人80%的困惑
我们需要什么样的大数据培训?
重装上阵-大数据管理的实践和思考
大数据需要什么样的合作伙伴?
我们缺什么,一次大数据头脑风暴的启示!
数据从业者与PPT的进阶
为什么数据挖掘很难成功?
经营分析师如何进一步提升自己的境界
为什么有些人用3年的时间获得了 你12年的数据分析经验
走自己的路,谈运营商数据人的坚持
数据分析师的自我修养
三、数据挖掘
联邦学习,带我们走出“数据孤岛”的困境?
从SQLFLOW开源说起,谈谈如何全面提升数据挖掘的效率?
从芝麻信用分透露的详细数据设计,我们能从中得到什么启示?
数据分析师的算法推荐是否会陷入“真实的谎言”?
从贝叶斯出发,如何真正的理解算法?
个人信用分是如何计算出来的?
一克统计学:小数定律和随机事件
一克统计学:人人都能懂的贝叶斯定理
四、人工智能
我从《阿里云:人工智能应用实践与趋势》白皮书学到了什么?
冷静看待人工智能,企业如何从人工智能产业中受益?
如何清晰的理解从神经网络到人工智能这个概念?
从李开复的人工智能的万字长文中能学到什么?
理解深度学习的钥匙–参数篇
理解深度学习的钥匙 –启蒙篇
我如何理解深度学习?
五、数据平台
拥有敏捷数据交付平台(DataMaster)是怎样一种体验?
痛苦与变革,如何避免大数据PaaS平台建设中的这些“坑”?
中国电信的“天翼大数据飞龙平台”长啥样?
如何打造敏捷的数据挖掘能力?
论道数据仓库维度建模和关系建模
解读云栖大会的《阿里巴巴数据服务产品开发及大数据体系》
阿里云机器学习平台的思考
一个传统企业大数据发展的编年史
一个业务化的大数据PaaS平台启示录
为什么选择这样的大数据平台架构?
我们需要什么样的ETL?
重新认识数据可视化
一只传统企业大数据平台团队的绽放!
看上去很美, 谈谈阿里云的大数据平台「数加」
浙江移动大数据平台践行之路(上)
浙江移动大数据平台践行之路(下)
六、数据产品
为什么你的标签库没人用?
降维打击:流量造假者,我知道你昨天干了什么?
十年的标签库建设经历,我得到了什么启示?
为什么微信公众号的用户分析功能这么弱?
浙江移动神灯大数据重磅推出城市规划产品:城市实验室!
从交通行业说起,运营商大数据如何有策略的切入一个垂直行业?
运营商大数据在智慧交通方面能有什么作为?
为什么就做不好数据产品的体验?
百万标签发布了,这是怎样一种体验?
我们是如何来设计互联网大会上“城市24小时”这块数字大屏的?
直击传统商业五大痛点,如何打造一个爆款的商圈洞察产品?
照亮自己,点亮他人,详解浙江移动“神灯”大数据!
连续发布十款大数据产品:浙江移动赋能金融行业
运营商大数据产品变现面临的挑战和机遇
中国移动信用分悄然登场了!
一座城、一块屏、用大数据讲述城市的故事
七、数据变现
浙江移动“神灯大数据”官方微信公众号正式发布,欢迎关注!
大数据规模化变现,也许我们需要一只地推铁军?
从资源到能力,重谈运营商大数据变现的核心竞争力
为什么运营商大数据变现要搞“行业知识图谱”?
大数据洞察类产品如何才能规模变现?
为变现赋能 | 运营商大数据建模的五个方向
如何走出大数据洞察报告变现的困境
为什么没人愿意为大数据洞察报告买单?
沙龙回顾 | 运营商要变现必须从建模中发现数据的价值!
1小时解读运营商大数据的变现模式,你感兴趣吗?
终端企业需要什么样的第三方分析报告?
论运营商当下的大数据变现服务模式
关于在中国统计网峰会 《运营商大数据价值变现的实践和思考》演讲的解读
唯有数据创新,运营商才能实现大数据变现的突破
互联网广告:大数据变现的颜值担当
八、数据分析
一次客户细分的实践
经验,套路还是逻辑?从我的一次数据分析经历中能得到什么?
为什么我提交的数据分析报告总是被领导K?
大数据也是个江湖:关于腾讯大数据“购买iPhone人群普遍无房无车学历低”的一地鸡毛
浙江移动发布手机终端大数据分析报告
为什么客户画像这么难?
九、报表取数
如何避免成为一台取数机器?
刻意练习,如何成为一名取数大师
BI取数者的职业发展之路?
BI的囚徒困境
十幅图读懂BI自助取数系统!
BI一线管理者的二次创业
报表系统的雄心
如何才能做好一张报表?
BI自助取数是怎么炼成的?
为什么BI取数这么难?
为什么传统BI没前途?
大数据,为什么不是传统BI的简单升级?
涅槃?高效报表开发人员的五件武器
十、资产管理
图数据库:一种解决元数据管理“两张皮”的方法!
最新发布的《数据资产管理实践白皮书4.0》,是学习数据管理的最好框架指引!
数据的价值到底如何评估?
业务系统的数据资产管理为什么这么难?
深度 | 从变现的角度重新认识运营商大数据的价值
数据的价值到底如何衡量?
从DAMA出发,一个指标库到底是如何炼成的?
一本数据字典的三生三世
博弈?运营商,HTTPS,大数据
思考|谈谈数据管理的原则
我如何完成一本企业数据字典的编写?
为什么数据管理工作很难成功?
DPI大数据之战,运营商的艰难抉择
深度 | PK BAT,运营商大数据其实更有价值
六把武器?谈谈DT时代的大数据资产管理(下)
六把武器?谈谈DT时代的大数据资产管理(上)
十一、数据运营
运营商大数据运营的现状及思考
业务人员的革命:从大数据运营是一台“戏”开始
一个大数据应用是如何炼成的?
不忘初心,大数据不是IT的狂欢!
传统企业大数据对内运营变现如何破局?
天龙八步:传统企业大数据运营的一些思考
普及、开放与平台:大数据价值运营之路(上)
普及、开放与平台:大数据价值运营之路(中)
普及、开放与平台:大数据价值运营之路(下)
十二、数据安全
迄今为止最深入浅出的关于个人网络数据权利的解读,从淘宝胜诉全国首例大数据产品不正当竞争纠纷案说起!
滴滴出行,能否引入大数据风控技术保障乘客安全?
谁用得好就归谁?谈谈大数据的所有权
电信运营商的反欺诈系统不会侵犯用户隐私!
十三、数据思维
从吴军的“算法的油水就那么多”说起!
《长安十二时辰》的大案牍术可不是什么“穿越版”的大数据!
从黑天鹅、遍历性再到尾部风险:塔勒布关于随机性的洞见!
我该如何从互联网“夺回”自己数据的所有权?
从计划到市场,精准营销也许到了该改变的时候了!
有了大数据这个工具,“社会科学”也许可以变得更让人信服!
哪些广为人知的数据挖掘案例其实是一地鸡毛?
如何进一步理解精准营销的内涵?
我如何用统计学指导自己的生活?
谈谈大数据时代的《别被算法困在“信息茧房”》
从大数据变现出发,如何清晰的理解新零售?
大数据建模的自主和外包,边界到底在哪里?
数据建模者,对算法要“知其所以然”
大数据变现给了数据建模者自证价值的最好机会
从吴恩达的“AI的壁垒非算法而是数据”说起!
部门有界,数据无界,大数据需要大胸怀
大数据,悟道2016
联通的大数据反欺诈,依赖互联网公司靠谱吗?
“9·11”15年:致癌人数已超5400人,这个新闻靠谱吗?
宝洁,没必要去亵渎精准营销!
黑客帝国的前奏:工业大数据的崛起
大数据时代,你应该知道的生活真相(上)
阿里金融帝国的早晨:大数据金融的逆袭
数据说谎的艺术
从“男人比女人孝顺”和“百度医疗竞价”说起,大数据需要科学和正直的品格
七剑下天山,谈谈我认识的精准营销
十四、读书笔记
白领将是高危职业吗?读李开复新书《AI·未来》
赫拉利在《今日简史》中是如何谈算法霸权的?
从《孙子兵法》到BI运营
读《从优秀到卓越》
读周鸿祎的《极致产品》
开启心智,把时间当作朋友!
品《阿里巴巴大数据实践-大数据之路》一书(上)
品《阿里巴巴大数据实践-大数据之路》一书(下)
2017年2季度| 最近读的跟大数据相关的八本书
从罗辑思维的《得到》能得到什么?
读李开复的新书《人工智能》
1.5万字读透《未来简史》
读吴军的《智能时代》
进阶: 产品启示录
数学中的“罗辑思维”
用心找书,大数据的思想书籍推荐
“数据化”与“差不多”先生,浅谈数据量化决策
重读《大数据时代》:关于大数据的再认识
十五、杂七杂八
大数据在5G时代会有什么不同?
中国移动集中化大数据平台起航了,意义深远!
如何深入浅出的理解5G在自动驾驶、新媒体、农业、能源、医疗、工业等垂直行业的重要作用?
【图文】如何清晰的理解物联网这个概念?
父子一局棋:这该死的小升初制度
罗辑思维,且走且珍惜!
逆袭 | 运营商吸引大数据人才的七个优势
如何清晰的理解区块链?
为什么反电信欺诈这么难?