En stor mängd arbete har ägnats åt att ta itu med frågor som rör företagens integritet i samband med sociala nätverk. Det mesta av detta arbete fokuserar på hur man delar sociala nätverk som ägs av organisationer utan att avslöja de berörda användarnas identiteter eller känsliga relationer. Det har inte ägnats någon större uppmärksamhet åt de risker för privatlivet som användarna utsätts för genom sin dagliga verksamhet för informationsutbyte. I den här artikeln närmar vi oss de integritetsfrågor som tas upp i sociala nät på nätet ur de enskilda användarnas synvinkel: vi föreslår ett ramverk för att beräkna sekretesspoängen för en användare. Denna poäng anger användarens potentiella risk som orsakas av hans eller hennes deltagande i nätverket. Vår definition av integritet poäng uppfyller följande intuitiva egenskaper: ju mer känslig information en användare avslöjar, desto högre hans eller hennes integritet risk. Ju mer synlig informationen blir i nätverket, desto större är risken för integritet. Vi utvecklar matematiska modeller för att uppskatta både känslighet och synlighet av informationen. Vi tillämpar våra metoder på syntetiska och verkliga data och visar deras effektivitet och praktiska nytta.
I REF föreslogs ett ramverk för datasekretess av användare i sociala nätverk online baserat på känsligheten och synligheten hos en uppsättning profilobjekt.
A Framework for Computing the Privacy Scores of Users in Online Social Networks
{'venue': 'TKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}