如何伪装躲避大数据的阴暗面
大数据就是说通过收集大量的数据，从中提取某些规律，最终可以达到对某些用户行为的百分百预测。最常见的方式就是进行用户画像，然后推荐相关的广告。相信你也遇到过搜索某件商品后，在其他网站看到了类似商品的广告。然而你既没有登录，也没有留下相关的消费记录，但是厂商就是可以把广告推送给你。同理风控大数据也是收集用户大量数据从而生成用户画像而实现（举例工行融e联我在工行） 所以，我们可以采取一些额外的手段来尝试欺骗这些数据收集公司。比如单身男性往往会被价格系统给出更高的价格，因为男性更不擅长比价。所以为了避免数据收集公司把自己当成男性，可以时不时购买一些女性的衣服。同理，为了让大数据公司以为你已经有了孩子，可以尝试买一些婴儿奶粉。再同理，如果想让系统认为你不是一个单身汉，可以尝试买一些女装（我不是在讲女装大佬。。。更不是鼓励偷内衣的变态）。通过这些伪装，一定程度上可以达到欺骗当前的大数据分析系统的效果。 确定一个用户画像最根本的有这些东西：年龄、学历、婚否、是否有孩子、住宅区域、最近的收入、浏览过哪些网站等等等等。所以如果你想要保护你的隐私，请谨慎向各大网站提供这些信息。同时，大数据研究表名，当消费者遭遇到人生的重大阶段时，他可能会改变自己的消费习惯，比如结婚、生子、丧偶之类的。所以大数据在检测到一个人突然改变消费习惯时，会分析其行为，然后做出推测，这个用户究竟是升职加薪了还是彩票中奖了。 6 所以我们有以下手段，可以避免大数据
1、伪装成“新用户”或“流失用户”
通过伪装希望消掉一些卡或者一段时间不使用卡，可以伪装成“新用户”或者“流失用户”。这种方法很适合各种场合，为了留住新用户和老用户，常常会满足用户需求，送出一些“挽留好礼”、“新人福利”等。 2、打乱消费习惯。
大数据“杀熟”的前提是通过你的卡的习惯来对你进行用户画像，那么只要我们打乱消费习惯，伪装出一个低于自己消费能力的用户，就会影响到大数据的判断。我们可以减少一些你以往正在使用的消费类型或者转账习惯，或者想办法停掉一些平时会进行的消费方式，让算法摸不着头脑。这时往往会主动发放优惠券，这一点对、外卖平台、网购平台都很有用。 当然你也可以提升自己的消费，让系统误认为你中了彩票，升职加薪了。（重点改变自己的原有习惯） 以上被称为模糊用户画像 3、伪装价格敏感用户
申请的时候不要太“干脆了”，多看看不同的卡的年费信息和其他的附加费用。并尽量使用免年费卡。如果被系统定为价格敏感用户，那么你接收到优惠补贴的概率就会高出普通用户很多。 4.反向操作——买申请之前一段时间，先搜索一堆不用的
一般你搜索某功能搜索的次数越多，这个功能的风险也就越高（比如审核中的时候一一会一查进度，说明你对于这张卡很渴望），这是圈内比较流行的玩法，所以直接反向操作，让大数据“摸不透你”到底要干啥。 我的画像 说的不对的地方，请大佬指正！我马上改正。 真厉害 差不多得了汗 发表于 2022-07-06 03:12
4.反向操作——买申请之前一段时间，先搜索一堆不用的一般你搜索某功能搜索的次数越多，这个功能的风险也就越高（比如审核中的时候一一会一查进度，说明你对于这张卡很渴 ...
这说法对于小商业银行确实可行 感谢分享！ 累觉不爱 杀敌二十，自损一千？ 学习一下 可以 消费行为数据是历史积累的结果，你伪装得一时，后面你不可能一直这样做~~用户行为镜像怎么都会修正回来的，除非你不用~~
现在这个时代，“个人的行为数据不是隐私”早就不是新鲜事了，在联动数据库面前，大家形同果体
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