每经编辑｜陆陇其    

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第一章：数字的“排泄物(wu)”——什(shen)么是高清乱码???粪便？

在我们日常生活中，“粪便”是一个略带贬义但又无比真实的词汇，它代表着生命活动的代谢产物，是身体不需要的、需要被清理的部分。而在浩瀚的虚(xu)拟世界中，同样存在着一种“粪便”，它们以“高清乱码???”的形式，悄然滋生，并对(dui)我们的数(shu)字生活产生着深远的影响。

究竟什么是虚拟世界中的“高清乱码???粪便”呢？

我们可以将其(qi)理解为那些在数据生成、传输、存储和处理过程中产(chan)生的，无用、冗(rong)余、甚至是具有潜在危害的数字信息。它们可能包括：

被遗弃的账户和数据：你是否曾经注册过无数网站，但早已(yi)遗忘？这(zhe)些沉睡的账户，其背(bei)后存储的个人信息，如姓名、邮箱、密码、甚至是支付信息，都成为了(le)潜在的“数字粪便”，一旦被黑客挖(wa)掘，后果不堪设想。无意义的日志和缓存：软件运行过程中会产生大量的日(ri)志文件和缓存数据(ju)，其中很多内容对于用户来(lai)说毫无价值，但如果被不(bu)法分子利用，可能会暴露系统漏洞或用户行为习惯。

被删除但未被彻底清除的数据：你以为删除(chu)文件就万事大吉了？事实上，很多时候，这些数据只是(shi)在存储介质上被标记为“已删除”，但其原始信息仍然存在，等待着被专业工(gong)具“回收”。这就像将垃圾简单掩埋，而非彻底销毁，随时可能被挖掘出(chu)来。重复、低质量的网络内容：充斥网络的低劣文章、虚假信息、广告弹窗、甚至是恶意软件捆绑(bang)包，这些都是信息海洋中的(de)“漂浮垃圾”，它们不仅污染了我们的信息获取渠道，也消耗着宝贵的网络资源。

算法运行产生的“副产品”：如今，人工智能和(he)机器学习算法(fa)深入到我们生活的方方面面，从个性化推荐到内容审核。这些算法的运行(xing)也可能产生一些(xie)“副产品(pin)”，比如，为了训练模型(xing)而收集(ji)的大量用户(hu)数据，在模型训练完(wan)成后，如果没有得到妥善(shan)处理，也可能成为潜在的“数字粪便”。

被过度收集和留存的个人信息：很多时候，我们在(zai)享受便利服务的无意中授权了平台收集(ji)远超服(fu)务所需范围的个人信(xin)息。这些信息一旦发生泄露，或者(zhe)被用(yong)于不当用途，就如同“数字粪便”堆积，成为巨大(da)的安全隐患。

“高清乱码???”这个词组，恰如其分地描绘了这些数字“排泄物”的特征：

“高清”象征着(zhe)它们在某些情况下，可能具有惊人的清晰度和(he)完整性。例(li)如，被泄露的数据库，其内部信息可能以非常详细和(he)结构化的方式呈现，如同高清的图像。“乱码”则暗示了它们的(de)无序、混乱，以及对普通用户而言的不可读性。很多原始数据本身就是一串串字符，如果没有相应的解码器或知识(shi)，它们对普(pu)通人来说就是天书。

“???”更是直接表达了(le)它们所带来的负面性、危(wei)险性和不确定(ding)性，仿佛在警告我们，这些(xie)东西(xi)需要被清除，否则将带来麻烦。“粪便”这个隐喻，则点明了它们是“代谢产物”，是“不需要的”，是“有待清理”的。

这些“高清乱码???粪便”并非总是以显而易见的形式出现。它们(men)潜藏在服务器的角落，隐藏在云端的存储空间，甚至在看似无害的软件代码之中。但一旦被不怀好意者捕获，它们就可能被转化(hua)为(wei)一把把尖锐的刀，刺(ci)向用户的隐私和安全。

想象一下，你曾经随意注册的一个小论坛，多年后被(bei)黑客攻破(po)，你的用户名、密码、甚至你在论坛上留下的任何信息，都以“高清”的姿态展现在黑客面前。这些信息(xi)可能不足以让你立刻受(shou)到损失，但它们可以被整合、分析，与其他信息结合(he)，形成一个完整的(de)你，然后被用于(yu)网络诈骗、身份盗窃(qie)，甚至敲诈勒(lei)索。

又或者，你的手机上安装了某个App，它在后台默默收集你的地理位置、联系人(ren)、通话记录，即使你已经很少使用它，这些数据也可能被打包出售，成为“数字粪便”交易的一(yi)部分。

“高清乱码???粪便”的概念，是对网络信息污染和数据安全隐患的一种生动而深刻的揭示。它提醒我(wo)们，在享受虚拟世界带来的便利的也必(bi)须警惕那些潜藏在数(shu)字表面之(zhi)下的“排泄物”，它们可能比我们想象的要更具腐蚀性和破坏力。

第二章(zhang)：乱码背后的惊人秘密——“数字排泄物”如何侵蚀我们的世界(jie)？

“高清乱码???粪便”不仅仅(jin)是一个概念，它们在现实世界中产生的连锁反应，以及其背后所揭(jie)示的令人不安的真相，才是真正值得我们深思的。这些(xie)被遗忘、被忽视的数字(zi)“垃(la)圾”，正(zheng)在以我们难以想象的方式，侵蚀着我们的隐私、安(an)全，甚(shen)至是社会的正(zheng)常运转。

1.隐私的“二次污染”与身份盗窃的温床：

当那些被遗弃的账户和未被彻底清除的数据，以“高清”的方式落入不法分子手中时，它们就成为了“隐私的二次污染”。黑客们利用这些泄(xie)露的信息，拼凑出完(wan)整的用户画像，然后进行精准的身份盗窃。试想一下，你的旧邮箱、你的生日、你的(de)电话号码，甚至是你曾经在某个平台上发布的私密信(xin)息，都成为别人冒充你的“道具”。

这不仅(jin)可能导致财(cai)产损失，更可能让你身败(bai)名裂。

那些重复、低质量的网络内容，虽然本(ben)身看似无害，但它们充斥着钓鱼链接、恶意广告，诱导用户点击，从而窃取个人信息。这就像在粪便中混入了一些有毒物质，用户一旦接触(chu)，便可能中毒。

2.算(suan)法黑箱与“数字粪便”的再利用：

在人工智能时代，“高清(qing)乱码???粪便”的威胁更加隐蔽。许(xu)多算法在训练过程中需要海量数据(ju)，其中就可能包含了用户的敏感信息。即使(shi)算法最终被(bei)部署，但用于训练的原始数据(ju)，如果(guo)没有得到安全销毁，就可能成为“数字粪便”。更令(ling)人担忧的是，某些不良商家可能会利用这(zhe)些“过时”的数据，通过技术手段进行“再加工”，以“复活”这些“数字垃圾”，并将其用于不正当的目的，例如，通过分析(xi)你的(de)历史搜索记录，向你推送你早已不(bu)感兴趣甚至反感的商品广告，这就是“数字粪便”的再利用。

这种算法黑箱的存在，使得我们很难知道自己的数据是如何被使用的，又是否存在被滥用的风险。我们就像在享受算法带来的便利，却不知(zhi)道自己是否正在为“数字垃圾”的清理买(mai)单。

3.信息茧房与认知偏(pian)差(cha)的加剧：

重复、低质量的内(nei)容，以及被过度“个性化”的信息推送，也在无形中制造着“信息茧房”。当(dang)算法为了迎合你的喜好，不断向你推送相似类型的信息时，你就(jiu)会(hui)逐渐被隔离在一个狭小的认知空间里，对外界的信息失去感知。而那些充斥着虚假信息和极端观点的“数字粪便”，更是会趁机在你狭窄的认知领域里肆意传播，加剧你的认知偏差，甚至影响你的价值观。

4.网络(luo)安全与基础设施的“慢性病(bing)”：

大量的冗余数据、未及时清理(li)的日(ri)志文件、过时的系统备份，这些(xie)“高清乱码???粪便”堆积在网络基础设施中，不仅消耗着宝贵的存储和计算资(zi)源，还可能成(cheng)为网络攻击的潜在突破口。一旦这些“数字垃圾”中的某个环节存在漏洞，就可能被黑客利用，如同(tong)一个被腐蚀的管道，最终导致整(zheng)个系统的崩溃。

这就像一个城市，如果污水处理(li)系统长期失灵，最终会污染整个城市的水源。

5.伦理困境(jing)与监(jian)管的滞后：

“高清乱码???粪便”的出现，也引发了一系列伦理困境。例如，在数据收集和使用方面，边界在哪里？个人信息在多大程度上可以被平台收集和(he)利用？当平台为了商业利益而过(guo)度收集数据，并将(jiang)其转化为“数字粪便”时，我们该如何界定责任？

当前的法律法规和监管体系，在面对“数字粪(fen)便”这一新兴挑战时，往往显(xian)得滞后。很多时(shi)候，我们是在问题发生后，才意识到其严重性，而此时，很多(duo)“数字(zi)垃圾”已经(jing)造(zao)成了不可挽回的损失。

如何面对“高清乱码???粪(fen)便”？

认识到“高清乱码???粪便”的危害，是解决(jue)问题的第一步。我们(men)需要：

提高个人网络安(an)全意识：谨慎注册账户(hu)，定期清(qing)理不使用的账号，使用强密码(ma)，并开启双重认证。审慎授予App权限：仔细(xi)审查App所需的权限，避免不必要的个人信息泄露。警惕网络信息：保持批判性思维，不(bu)轻信网络上的信息，尤其警(jing)惕来(lai)历不明的链接和文件。

关注企业的数据安全政策：选择那些注(zhu)重用户隐私和数据安全的企业。推动立(li)法和监管：呼吁政府和相关部门加强对数据收集、存储和使用的监(jian)管，制定更完善的法(fa)律法规，严厉打击数据滥(lan)用行为。

“高清乱码???粪便”并非一(yi)个简单的技(ji)术问题，它关乎(hu)着我们的数字生活(huo)质量(liang)，关乎着社会的健康(kang)发展。只有当我们正视这些潜藏在虚拟世界中的“排泄物”，并采取切实有效的措施去清理和防范，我们才(cai)能真正拥抱一个更清洁、更安全的数字未来。

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图片来源：每经记者 陈金富 摄

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封面图片来源：图片来源：每经记者 名称 摄