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很多人有使用手机来拍摄记录生活精彩瞬间的习惯，但你发送在网络上的照片，可能正在给你带来危害。

近日，#一张照片能暴露多少隐私#和#群聊晒照片原图有多危险#的话题引发网友热议。据央广网报道，许多青少年在进行网络社交时，敏感信息不加以处理，就直接将照片原图发送给网友或发到陌生交友群，这样很容易造成个人隐私泄露、遭遇网络威胁。

“开源情报”是近几年开始大热的一个词，指的是仅仅只依靠抓取网络上的公开信息和数据，然后对信息数据进行分析和挖掘，最后得到相应的情报，该技术主要运用于商业情报的分析和获取。

信息数据是公开的，但最后获取的情报却极具商业价值，关键就在于数据的“分析挖掘”环节，哪怕是一张普通的照片就可能隐藏着大量的“商业信息”，甚至有一些不法分子还会通过照片获取“隐私信息”。

曾经网上有一篇很有名的文章叫做《我是如何推理出王珞丹住址》，文章中就给大家描述了他的推理过程，推理过程大概如下。

首先他在百度上搜索到了王珞丹的博客和微博，并对其上的信息进行筛选，获得了以下两张比较有价值的图片：

这两张照片，是王珞丹发表在微博上的从她家里往外拍的照片，表面上看，这是两张极为普通的照片，或许浏览者不会过多地注意，而实际上，这两张图片所传递的信息已足以推理出她家的位置。

从以上照片可以分析得出这是西式小区，小区建成有一段时间，房子住在顶层，小区有三个同样大小的正方形花坛，正方形连线的一段是一个俯视图为长方形的拱门建筑。

下一步要锁定这个小区。

打开 Google Earth 截取的一张北京城区的俯视图，为了方便解说作者的分析过程，将其划分为九个区域。划分方式是按照四环为标准的，也就是E区域的边界便是四环。

很显然，这仅仅是一张大比例的俯视图，放大比例尺寸之后，每一个区域都够浏览几个小时的。

下面要做的工作就是一一排除这些待选区域，有的区域无法立即排除，需要在其它某个关联区域被排除掉之后才能够排除，这个稍后会具体解释。

以下是原作者排除非关联区域的过程，在王珞丹的微博上，注意到有这样一条：

联排要到城里的摄影棚去，而她堵车堵在四环，时间是下午一点五十左右，刚好是从家里吃过午饭往摄制组赶的时间，说明她家不在四环以里。

虽然不够充分，但极有可能是这样的。在她另一条微博里，她提到演出这么多年，自己还没有在北京中心地带买一套房子，便是佐证。因此排除E区域。

后面他再根据微博上的其它信息排除了其它区域，认为 C 区域的可能性最大，重点排查 C 区域的小区。

之前的分析大概花去了二十多分钟的时间，接下来的工作就是搜索。在Google Earth 上作者截取了如下这张俯视图，乍看上去，没有什么特别之处。

让我们对局部放大看一看：

请注意图片中间左部的三个正方形区域，注意这三个正方形在俯视图上的不同体现，再加上正方形区域边上的那个长方形区域，基本上可以确定，这就是他所要找的目标小区。

为了验证这个确实是所寻找的目标小区，作者还特意前往此地，下图是作者在现场拍摄的照片。

和之前王珞丹从阳台上往外照的照片进行比较，便可获证这确实是作者所寻找的目标小区。

下图是作者拍的另一张小区照片，可以看到三个正方形花坛中的一个，以及背后的长方形拱形门。

以上便是作者分析推理加搜索的全部过程，前后用时四十多分钟，其中信息采集、分析推理占了较长时间，二十分钟左右，搜索也接近二十分钟。

另外王珞丹早已经搬家，作者的文章也只是为了证明自己的推理过程。作者表示自己并没有恶意，等王珞丹现在已经搬走了才分享出来给大家。

这是一张发表在国外论坛上的旅行照片，发出照片的博主还附了三条简短的信息。

1、天空中的那道白线是一架波音747-8F，此时，它正从伦敦飞往香港。

2、照片的拍摄时间是2019年10月30日。

3、拍摄者此时站在旅馆里。

问：这家旅馆的名字是？

也许你会对这个莫名其妙的问题感到一脸茫然。这其实是网友发起了一项侦探挑战赛。

那么仅凭一张照片和简单的三条提示到底能获取多少信息？接着看下去，你大概就会了解你的隐私是如何泄露的。

天气很晴朗，拍摄者背对着太阳，天空中飞过一架从伦敦飞往香港的波音747。

前三个条件在地球上任何地点都可以实现。所以解密的关键在于那架从伦敦飞往香港的飞机，要知道商业飞机的航线基本是固定的。既然航线是固定的，从伦敦到香港，而我们又知道照片拍摄的日期。

所以只要在相关的航空咨询网站查找一下在2019年10月30日这一天从伦敦飞往香港的飞机，再结合他的型号波音747-8F我们就可以得知照片中这架飞机航班号是N617UP找到这次航班之后，我们就可以在对所有人公开的网站上得到航班对应的KML文件。

KML是一种特殊的文件格式，它可以在地图软件中显示特定的地理数据。比如一家飞机从起飞到降落所经过的所有的经纬度位置，还有他在每个具体点的飞行高度。如此就可以准确的再现它在2019年10月30日的活动轨迹。

KML文件不仅仅记录了飞机的轨迹，他同时还对应着飞机在每个点的时间信息，根据解析出来的信息，我们可以知道这架飞机是在当天上午6点多出发的。而照片中飞机所在的天空晴空万里，所以我们首先可以排除那些在航线上处于黑夜的地段。根据这个信息再结合原始照片和飞机航线图，照片里的飞机不可能在已经入夜的中国，所以大概可以先排除航线的后半程。

而当我们的目光聚焦到飞机的前半程后，会发现此时的飞机航线大体朝向正东。所以原先这张几乎一清二白的照片里面又多了一个重要的信息，飞机指向正东，既然飞机向东前进，那拍摄者应该在航线的北侧。否则的话，这条线看起来会和原图完全相反。

不过光知道这一点还是不足以让我们推测出问题的答案。好在这张照片里还隐藏着一个不起眼，但是同样关键的信息。拍摄者面前的这栋建筑至少也有五六层高，而照在这栋楼上的影子几乎快要没过它本身。考虑到欧洲地广人稀的局面，这应该是一座比较繁华的大城市。

所以我们现在的筛查点是：一、航线的前半部分，也就是欧洲。二、距离航线非常近的城市。三、拍摄是在航线以北，所以这座城市也靠北。至少它不可能完全位于航线的南侧，让我们从西向东开始寻找。

阿姆斯特丹是一个很有诱惑力的选项，但是飞机经过这里的时间是UTC上午6点半左右。此时的阿姆斯特丹天也还没有亮。经过反复的对比和筛查，以此排除了沿途的大部分城市。

随着航线的东移，一座条件几乎完美的城市来到了我们的眼前——柏林。航线穿城而过，而且柏林的大部分城区都在它的北部。此时的时间是上午7点14分左右，柏林阳光正好。

网络上的大神们把从不同地点看到的航线的角度和原图做对比，划定了一个和原图视角大致一致的区域。然后开始了摸网式的排查，最终经过大量的对比，那座熟悉的大楼终于出现在了我们的眼前。

顺着大神的指引，这家旅馆的名字是：Hotel H+ Mitte Berlin。他们甚至还根据照片中的位置关系，推测出了拍摄者当时所在的房间。还根据此处的KML数据推测照片拍摄于柏林当地时间8点13到14分之间。

从一条浅浅的痕迹推测出拍摄者具体的酒店房间，这本是007电影才会出现的剧情。

以上说的照片探秘都是在社交网上公开发布的，是网友们通过网络工具进行推理最终得出。而在我们的日常生活中，更多的时候个人数据信息是直接被第三方获取的。

我们的个人数据就像一滴水，汇聚在大数据的海洋中，而洋流的流向我们却无法控制。

一个人从出生、上幼儿园、上学、买手机、就业、结婚、开公司、体检、买车、网上购物，在所有的这些过程中，我们的数据在各个环节就已经被收集。以网上购物为例，在一家电商购物，从账号登录开始，到浏览页面，到购买完成支付，每一个细节都已经被记录。

年初，朋友圈被支付宝“年度个人账单”刷屏，殊不知，当你被这些小确幸感动之时，可能不经意同意了《芝麻服务协议》的默认选项。

一些支付宝用户在刚获悉此消息时，一脸茫然地反问：“哪里有这行字，第几页，完全没看到啊？”

还有一些用户表示，看到这行字了，但是手快直接滑到下一页，没及时取消，等第二次打开账单时，这行字就没有了，心情复杂……

“被同意”的用户究竟会“被默认”哪些协议呢？根据《芝麻服务协议》，其中包括：

“您授权我们可以从合法保存有您信息的第三方，采集及处理您的各类信息”

“您同意第三方可直接向我们提供您的信息而不需要您再次授权”

“采集您的信息包括但不限于您的个人信息、行为信息、交易信息、资产信息、设备信息等”

而另一方面，在信息的使用环节，其实我们在意的不是隐私被使用，而是隐私信息被滥用。

8月17日，个人信息保护法草案三审稿提请十三届全国人大常委会第三十次会议审议。

草案三审稿进一步完善了个人信息处理规则，特别是对应用程序（APP）过度收集个人信息、大数据杀熟等作出了针对性规范，为个人信息处理活动划出红线。

我们必须要明确的一点是，尽管大数据技术的应用带来了大规模个人数据泄露的隐患，但我们不能因噎废食般就此否定它的价值。技术本身没有对错之分，每一个技术的产生也都不带有原罪。为了确保数据不沦为人的有毒资产，数据保护的原则与思路，需要进行与时俱进，从处理和使用环节上着手。我们要规范的不是技术，而是使用技术的人。

在#一张照片能暴露多少隐私#相关话题下方，有博主称仅凭网友在群聊里发的一张照片就精准找到了他的家。

到底是如何从一张小小的照片里读取出家庭住址等信息的呢？

要知道，任何手机、相机拍摄的照片都是含有exif信息的，这些信息可以调用GPS数据，记录照片拍摄的时间、位置等信息。

如果满足以下三个条件，那么我们使用微信或者一些通讯工具发送图片时，会泄露自己的详细信息：

不听 不信 不转账 不汇款

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