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                                                                          来源:千旺彩票官网-首页
                                                                          发稿时间:2020-06-05 14:43:06

                                                                          综合日本共同社、《朝日新闻》4日报道,嫌疑人名叫井口直树,25岁,隶属陆上自卫队信太山驻屯地第398会计队。警方调查后得知,井口在3日深夜,在自家勒死了31岁的妻子朋子。半夜1点20分左右,井口的上司打电话报警称“我的部下说他把妻子勒死了”。警方赶到现场,发现朋子倒在地上,30分钟后确认其已死亡。井口承认是自己杀害的妻子,警方将其紧急逮捕。

                                                                          文章认为,虽然部分示威者有暴力行动,但大部分抗议示威都在和平中进行,美国政府和国会应该倾听他们的诉求,正视自南北战争以来的“负面遗产”,找出酿成当下恶果的真正原因,并进行针对性改革。对问题根源视而不见,单纯强调言论压制的做法,是在与国民为敌,只会助长美国社会对立。

                                                                          隐私护卫队发现,这并非微信第一次就“监测用户聊天记录”的质疑作出澄清,比如早在2019年3月微信就曾回应过相应质疑。并且,近年来互联网大厂遭遇的类似“监测监听用户用于广告推送”的质疑不绝于耳。每当质疑出现时,大厂都会回复称“不存在”、“纯属误解,不会将用户的任何聊天内容用于大数据分析”、“没有这样的产品设置也不存在技术条件”。

                                                                          相关专家曾对隐私护卫队表示,为了合法合规、避免用户画像与真实个人对应,所有的标签都会被打到一个手机设备ID上,而非手机号或身份证号等能够识别真人的ID.并且,具有相同标签的用户会被划分到同一类别中。投放广告时,互联网企业则会根据手机设备ID把广告投放给特定的目标人群,而非具体的个人。

                                                                          但值得注意的,在形成用户画像的过程中,用户往往并不清楚自己的哪些行为被提取标签,也无法控制这些标签。

                                                                          这起判罚应当引起国内互联网企业的重视——过于精准的广告推送,未必是好事。当企业使用先进的大数据和算法技术,试图更“懂”你时,有必要考虑这样的精准服务是否会超出用户的正当期待,是否会让用户感到不舒服和被打扰。

                                                                          海外网6月4日电 美国全国性抗议示威仍在持续,其背后体现出来的美国社会深层次矛盾,也日益受到世界关注。日本《朝日新闻》4日刊发社论称,美国抗议浪潮暴露出很多由于历史原因和社会结构导致的根本性问题,美国政府应该谦虚谨慎地作出回应,而不是坚持使用武力。

                                                                          辟谣文章中的配图显示,有短视频声称微信正在监听用户的聊天记录,并传授“关闭微信监听的诀窍”。查看相关视频后,隐私护卫队发现视频内容实际上是指导用户如何关闭微信个性化广告。

                                                                          美国国民警卫队车辆驶向明尼苏达州明尼阿波利斯市市区(新华社)

                                                                          《信息安全技术 个人信息安全规范》规定,个人信息控制者在向用户提供业务功能的过程中使用个性化展示的,宜建立用户对个性化展示所依赖的个人信息(如标签、画像维度等)的自主控制机制,保障用户调控个性化展示相关性程度的能力。