《混淆：个人隐私自我保护手册》作者芬恩·布伦顿和海伦·尼森鲍姆将“混淆”定义为故意添加含糊、混乱或具有误导性的信息以干扰监视和数据收集的策略，其核心在于通过大幅度提升识别的成本来增加数据处理者提取有价值信息的难度。

　　本书立足于数字监控和数据收集日益增长的背景，首先介绍了混淆的核心案例和概念，这些案例不仅展示了混淆在计算机技术、政治和生物学等领域的运用，还强调了混淆在对抗监视和数据收集方面的必要性。作者试图通过对案例的具体展示，让读者更好地理解混淆的原理和应用场景。也正是通过分析这些具体案例，作者展示了混淆在实际应用中的有效性，证明了其作为保护隐私和促进社会变革工具的正当性和必要性。

　　依托丰富的案例，作者在书中进一步探讨了为什么需要混淆，特别是对信息不对称和隐私侵犯的现实情况进行了深入分析，进而引发对混淆的伦理与政治问题的讨论。在现代社会，数据收集和监控往往由政府和大型科技公司等拥有大量资源和先进技术的强势机构实施。这些机构能够通过复杂的技术手段大规模地收集、分析和利用个人信息，而普通个体则缺乏相应的技术手段来保护自己的隐私。这种权力不对称使个体在面对数据收集时处于劣势，无法有效对抗强大的数据收集者。由此展开，混淆不仅是一种技术手段，更是一种策略。在面对数据收集和监控的挑战时，它能够帮助个体在权力不对称的情况下保护自己的隐私和权利。混淆体现了对公正的追求，它通过制造虚假或误导性信息，增加了数据分析的难度和成本，使数据收集者无法轻易提取有价值的信息，从而平衡权力不对称问题。在本书最后，作者评估了混淆的有效性，探讨了它在不同场景下的实用性和局限性，并指出如何根据目标和资源选择适当的混淆策略。

　　在书中，作者论证了混淆的必要性。在现代社会，个人经常处于信息不对称的劣势地位。政府和大型科技公司拥有先进的数据收集和分析工具，个人无法有效地避免这些监控。对于那些没有技术资源或社会影响力的群体，混淆提供了一种实用的解决方案，这使他们能够通过增加数据分析的难度来保护自己的隐私。通过分析信息不对称的现实和具体案例，作者有力地论证了混淆作为一种工具，如何为那些无法退出监控的人提供减轻影响的方法。

　　面对这种无法退出的监控体系，个体需要找到保护自己的方法。个体和群体可以在信息不对称、数据滥用风险和缺乏资源的情况下，通过混淆主动抗衡数据被暴露和滥用的风险，以便更好地保护自己的隐私和数据安全。特别是，混淆更适用于那些无法使用高级隐私保护工具的人。这类人通常缺乏资源和技术手段来有效保护自己的隐私，而混淆提供了一种可行的便捷方案。混淆作为一种合理的自我保护手段，在抵制不对称数据收集体系的同时，又不至于忽略自我和他人的道德责任。在无法完全退出监控的情况下，混淆通过增加虚假信息，干扰数据收集者的分析，使个体能够在一定程度上保护自己的隐私和安全。当然，混淆不仅仅是保护个人隐私的工具，也是集体抗议和社会变革的一种手段。这种集体行为不仅能够保护个体隐私，还能够促进社会变革，推动建设更加公平和透明的社会环境。虽然不乏对混淆的批评，即认为混淆是不透明和不诚实的行为，但作者认为，在一个不公平和不对称的监控体系中，完全的透明反而会导致更大的伤害和不公正，因为完全透明的数据收集会被滥用，这会直接导致隐私被泄露和不公平的待遇。所以，混淆作为一种防御手段，通过增加数据分析的复杂性和成本，能够在一定程度上恢复上述信息、权力的平衡，并且在防止数据被滥用的同时，还能够恢复和提升公众对数据收集和使用的信任。

　　本书从信息主体的角度给匿名化提供了新的思考视角——“用户自处理”，即从信息主体自身开始就“混淆”，让处理者收集到已经被混淆的信息，从而提升对信息主体自身的保护。混淆的核心在于，通过制造大量相似或相关的信号，使数据集合变得更加模糊、混乱，难以被利用和分析，从而降低其价值。混淆在个人无法拒绝或否认观察的情况下，通过制造多个似是而非的信号，使需要隐藏的信息掩藏于其中。混淆的目的是通过增加分析难度，减缓监控系统的效率，并保护个人隐私。这一策略不仅适用于个人和群体，也在技术、法律和社会政策等多个领域发挥作用，成为保护隐私和对抗数据收集的一种有效工具。相较于目前主流的以“处理主体处理”为中心的个人信息保护法研究视角，“用户自处理”的视角会让用户从“小透明”跻身处理行为者的行列。通过混淆的方式影响数据的质量和效用，无疑会在个人信息权益保护、数据要素效用与成本、企业数据竞争力等学术议题上，带来完全不同的讨论进路和分析框架。值得期待的是，混淆和匿名化在综合数据保护策略中扮演着重要角色，二者提供了一系列工具和方法，使组织和个人能根据具体的需求选择合适的隐私保护措施。通过综合使用混淆、匿名化以及其他技术（比如加密和访问控制），可以构建一个多层次的数据保护体系，以适应不断变化的技术和威胁。（赵精武 林北征）