Crowdsourcing plattformar som Amazon Mechanical Turk och Google Consumer Surveys kan profilera användare baserat på deras indata till online-undersökningar. I detta arbete visar vi först hur lätt användarintegritet kan äventyras genom att sammanställa information från flera undersökningar. Vi föreslår, utvecklar och utvärderar sedan en crowdsourcing undersökning plattform som heter Loki som gör det möjligt för användare att kontrollera sin integritet förlust via atsource obfuscation.
REF undersöker crowd-sourced undersökningsplattformar och visar hur lätt användarnas integritet kan äventyras genom att sammanställa information från flera undersökningar.
Exposing and mitigating privacy loss in crowdsourced survey platforms
{'venue': "CoNEXT Student Workhop '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}