万一你的微信或邮件秘密遭泄

2014年12月18日   创业学苑 来源:游金地   编辑:游金地
  万一你的微信或邮件秘密遭泄
  我们总认为那些好莱坞大腕都是谁也不服谁。2014年索尼影业(Sony Pictures)遭受黑客攻击事件中所泄露的部分机密邮件恰恰证明了我们的猜测:并不是每个人都喜欢安吉丽娜·朱莉(Angelina Jolie)。相关导演、制片和市场营销高层现在不得不处理善后事宜,但是那些要向他们汇报工作的人是否也该有所警醒呢?

  Managershare:对于更喜欢微信互动的很多人来说,发微信前或许真该谨慎一些了。

  从维基解密(Wikileaks)到爱德华·斯诺登(Edward Snowden),信息披露的威力已毋庸置疑,任何一家公司都应该检视自己的电子邮件政策。背后说三道四的那些话很可能突然成为各大报纸刊载的头条,但索尼影业的泄密事件清楚地告诉人们,不是每家大公司都对这种威胁严阵以待。在缺少可靠的加密技术和系统性人工智能审查的情况下,所有人都应重新考虑一下邮件交流的保密性。

  这样想并不容易,因为我们总是喜欢抱着侥幸的心态得过且过。就像丹尼尔·列维京(Daniel Levitin)在其著作《有组织的大脑》(The Organized Mind)中所说的,阿莫斯·特沃斯基(Amos Tversky)与丹尼尔·卡内曼(Daniel Kahneman)“发现了人类大脑在评估证据及处理信息时的大量系统性错误。”卡内曼在特沃斯基离世后获得了诺贝尔奖,后来他在自己的代表作《思考的快与慢》(Thinking, Fast and Slow)中将这些发现详细道来。对统计推理的误判会导致人们以为“这种事情永远不会发生在我身上。”

  但是,在评估你的邮件被公开的可能性时,你必须进行系统性地思考。列维京这本书的附录教我们如何构建“四重表格”来帮助此类推理。这一方法的要点是在与样本量的比较中,将所有可以估算的可能性都考虑在内。如果你将自己视作随机个体,那么样本量就多达数十亿,被黑客攻击的可能性就非常低。贝叶斯统计法(Bayesian)可以帮助我们缩小评估范围,提高准确度,这种统计法被FiveThirtyEight网站的内特·希尔(Nate Silver)宏扬光大。

  比方说,你是索尼的员工。该公司在“福布斯全球上市公司2000强”(Forbes Global 2000)中排名233位。你不是几十亿分之一,而是来自一个小得多的样本。在这种情况下,你应当参照Epsilon 公司2011年发生的电子邮件遭攻击事件,或者索尼旗下的PlayStation网络随后在同一年遭遇的黑客事件。如果按照贝叶斯统计法推断,你的邮件遭泄漏的可能性至少上升到百分之几。

  可能性在1%至10%这样的范围听起来似乎不算太糟,但是会给你带来什么样的风险?你必须考虑遭受黑客攻击,以及出现大规模信息泄露所可能带来的后果。索尼退出电影《史蒂夫·乔布斯传》的拍摄背后另有蹊跷,如果你是制片人斯科特·鲁丁(Scott Rudin)或索尼影业的联席主席艾米·帕斯卡尔(Amy Pascal),牵涉爆出这一信息可能并不会终结你的职业生涯;但如果是较低级别的员工,恐怕就难逃被解雇的命运了。

  这里给我们的启示是:写邮件时应该考虑到说不定什么时候就会被什么人公之于众了。传达机密信息也许是你工作的一部分,那么你公司的信息技术部总监或者首席执行官应该比你更需要担心发生信息泄露。而我们每个人都应该会担心邮件中那些表露自己性格的话遭到曝光。一个黄金法则是,无视无刻不像有人正在盯着你那样写邮件。而这个假设很可能就是真的……

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