ABSTRACT Användare på sociala nätverkssajter på nätet avslöjar omedvetet sin känsliga information som förvärrar de sociala och finansiella riskerna. För att förhindra informationsförlust och integritetsexponering måste användarna därför hitta sätt att kvantifiera sin integritetsnivå baserat på sina sociala nätverksdata online. Aktuella studier som fokuserar på att mäta integritetsrisken och offentliggörande anser bara en enda källa till data, försumma det faktum att användare, i allmänhet, kan ha flera sociala nätverkskonton som avslöjar olika känslig information. I detta dokument undersöker vi ett tillvägagångssätt som kan hjälpa användare av sociala medier att mäta deras sekretessdisclosure score (PDS) baserat på den information som delas på flera sociala nätverkssajter. I synnerhet identifierar vi de viktigaste faktorerna som påverkar användarnas integritet, nämligen känslighet och synlighet, för att få den slutliga informationen poäng för varje användare. Genom att tillämpa de statistiska och suddiga systemen kan vi specificera den potentiella informationsförlusten för en användare genom att använda erhållen PDS. Våra utvärderingsresultat med verkliga sociala medier visar att vår metod kan ge en bättre uppskattning av sekretessdisclosure poäng för användare som har närvaro i flera sociala nätverk online. INDEX TERMS Integritet, sociala nätverk, mätning, suddig logik.
Aghasian m.fl. Ref har föreslagit ett tillvägagångssätt som hjälper användarna av sociala medier att bedöma sina poäng för offentliggörande av personuppgifter baserat på information som delas på flera sociala nätverkswebbplatser online.
Scoring Users’ Privacy Disclosure Across Multiple Online Social Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}