البيانات الكبيرة والخصوصية: ما هي مخاطر الخصوصية؟ | نظرة عامة على VPN

على مدى العقود القليلة الماضية ، تغير العالم بشكل كبير في العديد من النواحي ، خاصة عندما يتعلق الأمر بتكنولوجيا المعلومات. ازداد عدد الأشخاص الذين يمكننا التواصل معهم بشكل يومي بشكل كبير ، تمامًا مثل كمية المعلومات التي يمكننا الوصول إليها. ومع ذلك ، ينطبق الشيء نفسه على كمية المعلومات التي تجمعها الشركات الكبرى عنا. يتم استخدام مصطلحات مثل البيانات الضخمة بشكل متكرر مع مرور الوقت. ولكن ماذا يعني هذا بالضبط؟ ما هي البيانات الضخمة؟ هل هو خطير؟ كيف تؤثر على خصوصيتنا ، على الإطلاق؟ هذه بعض الأسئلة التي سنتناولها في هذه المقالة.


ما هي البيانات الضخمة?

قائمة بالعدسة المكبرةيصف مصطلح “البيانات الضخمة” الكميات الهائلة من البيانات (الشخصية) التي يتم جمعها باستمرار من قبل جهات فاعلة مختلفة. على سبيل المثال ، كل المعلومات التي تجمعها Google حول استعلامات بحث مستخدميها. ظاهرة البيانات الضخمة هي تطور حديث نسبيًا بدأ لأن الشركات والمنظمات (الكبيرة) ، مثل Facebook و Google ومعظم الحكومات ، بدأت في جمع المزيد من البيانات حول مستخدميها وعملائها ومواطنيها أكثر من ذي قبل. وقد ساعدت التقنيات الجديدة والعالم الرقمي والإنترنت هذا التطور بشكل كبير.

غالبًا ما تكون مجموعات البيانات الضخمة واسعة جدًا بحيث يستحيل تحليلها باستخدام تحليل البيانات التقليدي. ومع ذلك ، إذا قام المرء بتحليل البيانات الضخمة بالطريقة الصحيحة ، فيمكن استحداث أنماط واستنتاجات مثيرة للاهتمام. على سبيل المثال ، غالبًا ما يتم استخدام البيانات الضخمة لأبحاث السوق على نطاق واسع: ما المنتجات التي يُرجح شراؤها؟ ما نوع الإعلان الأكثر فعالية عندما تريد الوصول إلى العملاء وإقناعهم?

من أجل اعتبار مجموعة البيانات بيانات كبيرة ، يجب أن تستوفي عادةً المعايير الثلاثة التالية ، والمعروفة أيضًا باسم 3 ضد:

  • الصوت: البيانات الضخمة ليست سوى عينة صغيرة. تتضمن مجموعات كبيرة من البيانات ، الناتجة عن المراقبة الطويلة والمستمرة.
  • ● السرعة: هذا يتعلق بالسرعات الرائعة التي يتم بها جمع البيانات الضخمة. علاوة على ذلك ، غالبًا ما يمكن الوصول إلى البيانات الضخمة في الوقت الفعلي (أثناء جمعها).
  • تشكيلة: غالبًا ما تحتوي مجموعات البيانات الكبيرة على العديد من أنواع المعلومات المختلفة. يمكن دمج البيانات ضمن مجموعات البيانات الكبيرة لسد أي ثغرات وجعل مجموعة البيانات أكثر اكتمالاً.

بصرف النظر عن هذه الـ 3 v ، فإن البيانات الضخمة لها بعض الخصائص الأخرى. على سبيل المثال ، البيانات الضخمة رائعة لتعلم الآلة. هذا يعني أنه يمكن استخدامه بشكل فعال لتعليم أجهزة الكمبيوتر والآلات مهام معينة. علاوة على ذلك ، كما تطرقنا لفترة وجيزة بالفعل ، يمكن استخدام البيانات الضخمة لاكتشاف الأنماط. يحدث هذا في الغالب بطريقة فعالة للغاية ، عن طريق أجهزة الكمبيوتر التي تعمل على البيانات. أخيرًا ، البيانات الضخمة هي انعكاس لبصمات المستخدمين الرقمية. وهذا يعني أنه منتج ثانوي لأنشطة الأشخاص الرقمية وعبر الإنترنت ويمكن استخدامه لبناء ملفات شخصية شخصية.

أنواع مختلفة من البيانات الضخمة

هناك طرق مختلفة لتصنيف البيانات الضخمة. الطريقة الأولى ، التي يتم استخدامها بشكل متكرر ، تفرق بين البيانات الضخمة بناءً على نوع البيانات التي يتم جمعها. الفئات الثلاث المحتملة المستخدمة لهذا النوع من التصنيف هي: البيانات الضخمة المنظمة والبيانات الضخمة غير المنظمة والبيانات الضخمة شبه المنظمة.

  1. منظم: عندما يتم تنظيم البيانات الضخمة ، يمكن حفظها وعرضها بطريقة منظمة ومنطقية ، مما يجعل البيانات أكثر سهولة ويسهل فهمها. من الأمثلة على ذلك قائمة بعناوين العملاء التي أنشأتها شركة. في هذه القائمة ، من المرجح أن يجد المرء أسماء العملاء وعناوينهم وربما تفاصيل أخرى مثل أرقام الهاتف ، وكلها منظمة بشكل واضح في ، على سبيل المثال ، مخطط أو جدول.
  2. غير منظم: البيانات الضخمة غير المنظمة غير منظمة على الإطلاق. تفتقر إلى عرض منطقي من شأنه أن يكون مفهوما للإنسان العادي. لا تحتوي البيانات الضخمة غير المنظمة على هيكل ، على سبيل المثال ، جدول يشير إلى اتساق معين بين العناصر المختلفة لمجموعة البيانات. وبالتالي ، يصعب التنقل وفهم هذا النوع من البيانات. تبدأ العديد من مجموعات البيانات في البداية كبيانات كبيرة غير منظمة.
  3. شبه منظم: للبيانات الضخمة شبه المنظمة ، كما قد توقعت ، خصائص البيانات الضخمة المنظمة وغير المهيكلة. طبيعة هذا النوع من البيانات وتمثيله ليست عشوائية تمامًا. ومع ذلك ، فهي ليست منظمة ومنظمة بما يكفي لاستخدامها في تحليل ذي معنى أيضًا. على سبيل المثال ، صفحة ويب تحتوي على علامات بيانات وصفية محددة (معلومات إضافية لا تظهر مباشرة في النص) ، على سبيل المثال لأنها تحتوي على كلمات رئيسية معينة. تعرض هذه العلامات بشكل فعال أجزاء محددة من المعلومات ، مثل مؤلف الصفحة أو لحظة وضعها على الإنترنت. النص نفسه غير منظم بشكل أساسي ، ولكن الكلمات الرئيسية والبيانات الوصفية الأخرى التي يحتوي عليها تساعد في جعله أساسًا مناسبًا إلى حد ما للتحليل.

يعتمد التصنيف على مصدر البيانات الضخمة

طريقة أخرى شائعة للتمييز بين الأنواع المختلفة من البيانات الضخمة هي من خلال النظر في مصدر البيانات. من أو ماذا أنتج المعلومات؟ مثل التصنيف السابق ، تتكون طريقة التصنيف هذه أيضًا من 3 فئات مختلفة.

  1. اشخاص: تتعلق هذه الفئة بالبيانات الضخمة التي يولدها الأشخاص. من الأمثلة على ذلك الكتب والصور ومقاطع الفيديو بالإضافة إلى المعلومات والبيانات (الشخصية) على مواقع الويب ووسائل التواصل الاجتماعي ، مثل Facebook و Twitter و Instagram وما إلى ذلك..
  2. تسجيل العملية: تشمل هذه الفئة النوع الأكثر تقليدية من البيانات الضخمة التي يتم جمعها وتحليلها من قبل الشركات (الكبيرة) لتحسين عمليات معينة في الأعمال.
  3. الآلات: ينتج هذا النوع من البيانات الضخمة عن العدد المتزايد باستمرار من أجهزة الاستشعار الموضوعة في الآلات. مثال على ذلك هو جهاز استشعار الحرارة الذي يتم تضمينه غالبًا في معالجات الكمبيوتر. غالبًا ما تكون البيانات التي يتم إنشاؤها بواسطة الأجهزة معقدة للغاية ، ولكن على الأقل هذا النوع من البيانات الضخمة منظم بشكل جيد وكامل.

ما يمكن استخدام البيانات الضخمة من أجله?

الفيسبوك شعارقد يبدو كل شيء تمت مناقشته حتى الآن مجردة إلى حد ما. دعونا نجعل الأشياء أكثر واقعية ونناقش بعض التطبيقات الواقعية للبيانات الضخمة. بعد كل شيء ، هناك العديد من الطرق التي تستخدم بها الشركات والمنظمات البيانات الضخمة. من أول الأشياء التي تتبادر إلى الذهن هي الكميات الهائلة من البيانات التي تجمعها الشركات حولنا. يجمع Facebook بيانات عن جميع مستخدميه ويحلل ذلك لتحديد ما سيظهر لك في الجدول الزمني الخاص بك. بالطبع ، يتم ذلك لتلبية رغباتك واهتماماتك الشخصية. يأمل فيسبوك أن يساعدك ذلك على البقاء على موقعهم الإلكتروني لفترات أطول. في المقابل ، تجمع أمازون معلومات عن عملائها والمنتجات التي يشترونها. بهذه الطريقة ، يمكن لشركة Amazon أن توصي بالمنتجات التي تعتقد أنك ستهتم بها وزيادة أرباحها بهذه الطريقة.

ومع ذلك ، يتم استخدام البيانات الضخمة أيضًا بطرق مختلفة تمامًا عن الاستراتيجيات التجارية الموضحة أعلاه. على سبيل المثال ، يمكن لشركات النقل العام جمع بيانات حول مدى انشغال بعض الطرق. بعد ذلك ، يمكنهم تحليل هذه البيانات لتحديد ، على سبيل المثال ، المسارات التي تتطلب حافلات أو قطارات إضافية. هناك حالة أخرى معروفة للاستخدام الفعال للبيانات الضخمة تتعلق بشركة UPS العالمية العملاقة للتسليم. تستخدم UPS برامج خاصة تم تطويرها بعد تحليل البيانات الضخمة. يساعد هذا البرنامج سائقي UPS على تجنب المنعطفات اليسرى ، وهي أكثر تكلفة وأكثر إهدارًا وأكثر خطورة من المنعطفات اليمنى. من المفترض أن هذا النظام قد وفر بالفعل UPS ملايين الغالونات في الوقود ، وكل ذلك بفضل البيانات الضخمة.

مثال آخر مثير للاهتمام لجمع البيانات الضخمة هو اختبارات الحمض النووي ومواقع الويب مثل MyHeritage DNA. يدعي موقع الويب هذا أنه يمكن أن يساعدك على “الكشف عن أصولك العرقية وإيجاد أقارب جدد” باستخدام اختبار DNA بسيط. وغني عن القول أن هذه العملية تتضمن الكثير من جمع البيانات والمراجع التبادلية ، مما يجعلها لاعبًا رئيسيًا آخر في جمع البيانات الضخمة واستخدامها. تتضمن اختبارات الحمض النووي الفيزيائية “التقليدية” أيضًا كمية كبيرة من البيانات الضخمة ، نظرًا لأن الشركات التي تجري هذه الاختبارات ستكسب مجموعات بيانات كبيرة جدًا حول العديد من الأشخاص. بالطبع ، من المهم أن تكون على دراية بالمخاطر المحتملة التي تأتي مع عمليات جمع البيانات الضخمة هذه. سيتم تسليط الضوء على هذه المخاطر في الجزء التالي من هذه المقالة.

تعتبر البيانات الضخمة خطيرة?

كما هو موضح أعلاه ، يمكن أن تكون البيانات الكبيرة مفيدة بشكل لا يصدق في كثير من الحالات. إنها تزودنا بالكثير من المعلومات التي يمكننا استخدامها لتبسيط العمليات وجعل الشركات أكثر كفاءة وربحية. ومع ذلك ، هذا لا يعني أن جمع واستخدام البيانات الضخمة خالٍ من المخاطر تمامًا. هناك خمسة مخاطر مهمة تأتي مع البيانات الضخمة. سنناقش الخمسة هنا.

القراصنة واللصوص

مع كل ما نقوم به عبر الإنترنت ، هناك خطر متأصل في إمكانية سرقة بياناتنا ومعلوماتنا الشخصية عن أنشطتنا على الإنترنت. يجب أن يكون كل مستخدم للإنترنت على علم بذلك. زاد عدد حالات تسرب البيانات والسرقات بشكل كبير خلال السنوات القليلة الماضية. غالبًا ما توجد أخبار في الأخبار حول المجرمين الذين يبيعون مجموعات بيانات تحتوي على كلمات مرور ومعلومات أخرى حول أماكن مثل الويب المظلم. في كثير من الأحيان ، يتم سرقة مجموعات البيانات هذه من المواقع الرسمية والشركات والمنظمات. كلما كانت مجموعات البيانات هذه أكبر ، كلما أصبح اللصوص أكثر إثارة للاهتمام في محاولة الحصول عليها. إذا وضعوا أيديهم على مجموعات البيانات هذه ، فقد يتسببون في الكثير من المشاكل. وغني عن القول أن هذا يمكن أن يعرض خصوصيتك للخطر.

خصوصية

أصبحت ممارسة جمع البيانات الشخصية أكثر انتشارًا. ومع ذلك ، لا يمكن للوائح الخصوصية الحالية مواكبة التطورات السريعة في التكنولوجيا التي تجعل هذه الممارسة ممكنة. هذا يترك مساحة للمناطق الرمادية والشكوك التي لا يمكن حلها من خلال النظر إلى القانون. تتضمن مخاوف الخصوصية المهمة التي تنشأ: ما نوع البيانات المسموح بجمعها؟ عن من؟ من الذي يمكنه الوصول إلى هذه البيانات?

عند جمع كميات كبيرة من البيانات ، فإن احتمالات تضمين معلومات شخصية حساسة في مجموعات البيانات هذه عالية. هذه مشكلة ، حتى عندما لا يكون المتسللون واللصوص في اللعب. بعد كل شيء ، يمكن إساءة استخدام البيانات الحساسة للخصوصية من قبل أي شخص لديه نوايا سيئة. وهذا يشمل الشركات والمنظمات (الخبيثة).

تحليل ضعيف للبيانات

تقوم العديد من الشركات والمنظمات بجمع البيانات الضخمة ، لأنها يمكن استخدامها لتحليلات مثيرة للاهتمام. قد يمنحهم ذلك رؤى جديدة مهمة حول ما يبحثون عنه (على سبيل المثال ، عادات المستهلك). في المقابل ، يمكن أن تترجم هذه الأفكار والاستنتاجات إلى تغييرات داخل الشركة تؤدي إلى هوامش أعلى ومزيد من الربح. ومع ذلك ، تمامًا مثل أي مجموعة بيانات عادية أخرى ، يمكن أن يكون للتحليل غير الصحيح للبيانات الضخمة عواقب وخيمة. بعد كل شيء ، يمكن أن يؤدي التحليل غير السليم بسهولة إلى استنتاجات خاطئة. ويمكن أن تترجم هذه بدورها إلى تدابير غير فعالة أو حتى نتائج عكسية يتم اتخاذها.

جمع البيانات “الخاطئة”

أصبحت البيانات الضخمة تحظى بشعبية متزايدة ، كما أن المؤسسات أصبحت أكثر استعدادًا لجمع جميع أنواع البيانات. وهذا يعني أنه يتم جمع كميات هائلة من البيانات دون وجود سبب واضح لتحليلها. وبعبارة أخرى ، فإنه ينشئ قاعدة بيانات ضخمة من المعلومات الخام التي تم جمعها فقط في حالة. من المحتمل أن الشركات تعتقد أنه من السهل جمع كل هذه البيانات ، لذلك قد تفعل ذلك أيضًا. وغني عن القول أن هذا ليس جيدًا لخصوصية أي شخص. وقد يؤدي ذلك إلى جمع وتحليل البيانات غير ذات الصلة أو “الخاطئة”. إذا تم استخدام الاستنتاجات المستخلصة من هذا التحليل في الإدارة ، فقد يؤدي ذلك إلى نفس التدابير غير الفعالة المذكورة في الفقرة السابقة.

جمع البيانات الضخمة وحفظها بنوايا سيئة

يتم استخدام جمع البيانات الضخمة بشكل متزايد من قبل الشركات والمنظمات والحكومات حتى يتمكنوا من تكوين ملفات شخصية فردية دقيقة عن الأشخاص. نادراً ما يتم إخطار المستخدمين أو المواطنين بأي بياناتهم الشخصية يتم تسجيلها ، ناهيك عن سبب وكيفية ذلك. وغني عن القول أن هذا له آثار خطيرة على خصوصيتهم على الإنترنت. يمكن حفظ كل ما يفعلونه عبر الإنترنت وعرضه لاحقًا. علاوة على ذلك ، يمكن لهواة جمع البيانات الضخمة التأثير والتأثير بسهولة على عملية اتخاذ القرار لدى الأشخاص من خلال تحليل البيانات المجمعة واستخدامها.

البيانات والخصوصية الكبيرة

الهاتف الذكي مع صورة الأذنكما ستفهم على الأرجح الآن ، تأتي البيانات الضخمة مع الكثير من العيوب والمخاطر. ومع ذلك ، لا تزال العديد من الشركات والمنظمات تجمع البيانات على نطاق واسع ، ويرجع ذلك في الغالب إلى كيفية مساعدتها على النمو والتقدم. أصبح جمع البيانات الضخمة أسهل من أي وقت مضى. هذا له عواقب وخيمة على خصوصيتنا. لقد ناقشنا بالفعل لفترة وجيزة مخاطر الخصوصية المحتملة للأطراف الخبيثة التي تجمع بيانات سيئة. نظرًا لأن خصوصيتنا مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالجمع الجماعي للبيانات الشخصية ، فإننا نريد استخدام هذا القسم لمناقشة مخاوف الخصوصية المختلفة التي تأتي مع البيانات الضخمة.

جمع البيانات على نطاق واسع

تعتمد الكثير من الشركات ، بما في ذلك Google و Facebook و Twitter ، بشكل كبير على الإعلانات لإعالة نفسها وتحقيق الربح. لجعل هذه الإعلانات فعالة قدر الإمكان ، تقوم هذه الشركات بعمل ملفات تعريف تفصيلية حول مستخدميها ، خاصةً مع مراعاة اهتماماتهم واهتماماتهم. هذا شكل من أشكال البيانات الضخمة. وبالمثل ، تعتمد الحكومات والخدمات السرية على البيانات الضخمة أيضًا. يستخدمون هذا الكم الهائل من المعلومات لتتبع والتحقيق مع الأشخاص الذين يرونهم مشبوهين. بالطبع ، هذا يعني أيضًا أن هناك الكثير من البيانات الضخمة لمجرمي الإنترنت للحصول على أيديهم وربما حتى التلاعب بها وإساءة استخدامها. هذا يمكن أن يخلق كل أنواع المشاكل المتعلقة بالخصوصية والهوية. الذي يتبادر إلى الذهن ، هو سرقة الهوية.

ومع ذلك ، فإن الاحتمالات التي تأتي مع المجموعة في قواعد البيانات أوسع بكثير من ذلك. في هذه الأيام ، أصبحت التكنولوجيا متقدمة جدًا و “ذكية” بحيث يمكنها الجمع بين مجموعات البيانات. يمكن القيام بذلك بطريقة ذكية وماكرة ، ومن المحتمل أن تعرف الشركات والمنظمات الكبيرة عنك أكثر مما تعرفه! من أنت ، ومكان إقامتك ، وهواياتك ، ومن هم أصدقاؤك: لن تكون أي من هذه المعلومات خاصة بعد الآن. قد لا تعتقد أنها مريحة للغاية. لحسن الحظ ، هناك بعض الطرق لحماية نفسك من البيانات الكبيرة التي يمكن أن تسببها البيانات الضخمة لانتهاك الخصوصية.

قوانين الخصوصية

ملفات تعريف الارتباط على الشاشةيمكن أن تحمينا قوانين ولوائح الخصوصية من انتهاك الخصوصية ، ولكن إلى حد معين فقط. لجعل الأمور أكثر تعقيدًا ، غالبًا ما تختلف قوانين الخصوصية بشكل كبير بين البلدان والمناطق المختلفة. على سبيل المثال ، في أوروبا هناك قانون صارم نسبيًا لخصوصية المستهلك يسمى اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR). ينطبق هذا القانون على جميع الدول الأعضاء في الاتحاد الأوروبي ، على الرغم من أن التفاصيل قد تختلف من بلد إلى آخر. قررت العديد من الشركات العالمية الالتزام بجميع أعمالها التجارية إلى اللائحة العامة لحماية البيانات. هذا هو السبب في أن Google ، على سبيل المثال ، تسمح الآن للمستخدمين بطلب حذف المعلومات الشخصية. ومع ذلك ، تختلف قوانين الخصوصية في الولايات المتحدة من ولاية لأخرى ولا تحمي المستهلكين وكذلك الاتحاد الأوروبي. لسوء الحظ ، هذا صحيح حتى بالنسبة لأقوى قانون الخصوصية في الولايات المتحدة ، قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا.

باختصار ، لا يوجد شيء مثل قانون الخصوصية “العالمي” القوي الذي ينطبق على جميع جامعي البيانات الضخمة ويحمي جميع المستخدمين. هذا يعني أن خصوصيتنا لا تتضرر فقط من قبل جامعي البيانات الضخمة بشكل غير قانوني ، ولكن حتى بطرق قانونية تمامًا ، كما قد يبدو ذلك مفارقة. لحسن الحظ ، زادت انتهاكات الخصوصية على نطاق واسع التي كشفت عنها المخبرين مثل إدوارد سنودن وتشيلسي مانينغ زيادة الوعي بمخاطر البيانات الكبيرة. بالطبع ، هذه ليست سوى خطوة أولى في تحسين قوانين الخصوصية الحالية.

كثير من مستخدمي الإنترنت ليسوا على استعداد لانتظار التحسين في قوانين الخصوصية – وهو محق في ذلك. بدلاً من ذلك ، يريدون اتخاذ إجراء بأنفسهم عن طريق القيام بكل ما في وسعهم لحماية خصوصيتهم. هل ترغب في تجنب أن تصبح جزءًا من عدد لا يحصى من مجموعات البيانات الكبيرة أيضًا؟ هناك العديد من النصائح والحيل لمساعدتك في طريقك.

كيفية الحفاظ على حفظ بياناتك في مجموعات بيانات كبيرة

تؤثر مجموعات البيانات الكبيرة بشكل خطير على خصوصيتك وأمانك. قد تحتوي مجموعات البيانات هذه على جميع أنواع المعلومات (الشخصية) التي يمكن إساءة استخدامها من قبل الشركات الكبرى أو حتى مجرمي الإنترنت. لهذا السبب يجب عليك دائمًا التأكد من ترك أقل قدر ممكن من التتبع عبر الإنترنت. يمكن أن تساعدك النصائح التالية في تحقيق ذلك:

  • حاول تقليل استخدام معلوماتك الشخصية عند إنشاء كلمات المرور أو بشكل عام على الويب. على سبيل المثال: تجنب استخدام اسمك وعنوانك ورقم هاتفك وتاريخ ميلادك وما إلى ذلك.
  • تذكر دائمًا ما يلي: كل ما تنشره على الإنترنت ، سيبقى هناك إلى الأبد. قد لا يكون هذا صحيحًا دائمًا ، ولكن هذا المستوى من الحذر يساعد على حماية خصوصيتك. ستتعامل تلقائيًا مع بياناتك الخاصة بعناية أكبر بمجرد أن تدرك هذه الحقيقة.
  • تأكد من أن اتصالك بالإنترنت آمن ومجهول الهوية ، على سبيل المثال باستخدام متصفح Tor أو VPN على سبيل المثال.
  • استخدم واحدًا أو أكثر من أدوات حظر الإعلانات في متصفحك.
  • استخدم على أو أكثر من المكونات الإضافية للمتصفح والتي تمنع المتتبعين وملفات تعريف الارتباط.
  • امسح ذاكرة التخزين المؤقت بانتظام وحذف سجل التصفح وملفات تعريف الارتباط.
  • اخرج من مواقع الويب عندما لا تستخدمها بنشاط.

يعد اتخاذ هذه الخطوات بداية جيدة عندما يتعلق الأمر بحماية خصوصيتك وأمانك على الإنترنت. ومع ذلك ، ضع في اعتبارك أن البيانات الضخمة يتم جمعها بعدة طرق مختلفة – وليس فقط عبر الإنترنت. باختصار ، أينما كنت وأيا كان ما تفعله ، يجب أن تكون متيقظًا دائمًا وتحاول حماية بياناتك (الشخصية) من جامعي البيانات الكبار.

Kim Martin Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map