行为推断可能触及未主动披露的信息

概念解释

用户没勾过「怀孕」、没填过年龄、没说过政治倾向，模型仍可能从搜索、停留、购买时序里把这些写进内部标签。未披露属性的推断（inferred undisclosed attributes）指：从行为估计出用户从未主动交给系统的个人信息，估计结果进入排序或广告，等于在用户不知情时扩了档案。

主动披露是表单上的字段。行为是做任务留下的痕迹。两者不是同一份同意。

机制

行为对潜在属性有统计相关：时段、类目组合、重复查询可以当作分类器的输入。推荐和广告系统有动机把这些分类器跑起来，因为标签能提高短期点击。推断发生在后台，界面仍显示「根据你看过的内容」，不显示「根据我们估计的你」。

人按任务模型给数据：为了完成购买、看完一集。任务模型不包括「顺便被估出敏感身份」。痕迹一旦可被二次使用，同意的边界就被推断穿过。这与把推断结果展示出来（那是披露）、与敏感类要额外限制，都不是同一层：这里只确认「未声明的属性可以被行为碰到」。

怎么研究

推断属性研究的标准做法是：用行为日志训练人口统计或敏感属性的分类器，在留出用户上测可识别程度（准确、校准、对少数类的召回）。自变量：可用行为种类（查询 / 购买 / 停留）、时间窗口、是否去掉显式资料字段。因变量：对未在资料里出现的属性的预测力、用户得知后的意外与不接受程度。

不要把分类器准当成「用户其实愿意给」。准只说明泄漏通道存在。对照应包括：告知用户正在估什么之后，还有多少人愿意继续贡献同样的行为。

边界

内容匹配（「你刚搜了螺丝刀所以出螺丝刀」）是会话内的查询扩展，不是对未披露身份的推断。公开角色（企业账号的职级）本来就在资料里，不算穿过同意。这条不处理把标签画在界面上会造成什么，也不处理组合非敏感行为推出敏感类——那是后续的合成问题。

怎么落地

• 列出系统正在估计、且资料里没有对应字段的属性，作为内部清单。没有清单就等于不知道自己穿过了哪里。
• 对清单上的每一项决定：停用、降为会话级、或改为显式询问。禁止默认「能估就估」。
• 验证：拿一份不含资料字段的行为样本，看内部标签服务还能吐出哪些人口或身份标签。吐得出且用户从未填过，就是未披露推断在跑。

延伸

• 同组：L6.06.2 推断结果的展示本身构成披露 · L6.06.3 敏感类别的推断需要额外限制 · L6.06.4 非敏感行为的组合可以推出敏感属性，逐项合规不等于整体合规 · L6.06.5 推断结果在共享设备与共享屏幕上会向第三方披露 · L6.06.6 推断错误同样造成伤害，被错误归类者往往无处申诉 · L6.06.7 用户对推断的容忍度取决于场景，同一推断在不同产品中评价不同 · L6.06.8 退出推断与退出数据采集是两件事，应分别提供开关
• 相邻：L6.05 个性化的可关闭 · L6.10 个性化的可关闭与可重置 · L5.05 透明度的适度原则
• 站内检索：inferred undisclosed attributes · behavioural inference · sensitive attribute prediction