Abstract-De flesta av vad vi förstår om datakänslighet är genom användaren själv-rapport (t.ex., undersökningar); detta papper är den första att använda beteendedata för att bestämma innehållskänslighet, via ledtrådar som användarna ger om vilken information de anser privat eller känslig genom sin användning av integritetshöjande produktfunktioner. Vi utför en storskalig analys av användare anonymitet val under deras verksamhet på Quora, en populär fråge-och-svar webbplats. Vi identifierar kategorier av frågor för vilka användare är mer benägna att utöva anonymitet och utforska flera maskininlärning metoder för att förutsäga om ett visst svar kommer att skrivas anonymt. Våra resultat bekräftar genomförbarheten av det föreslagna tillvägagångssättet mot en automatisk bedömning av datakänslighet, visar att datakänslighet är en nyanserad åtgärd som bör ses på en kontinuum snarare än som ett binärt koncept, och avancera idén att maskininlärning över beteendedata kan användas effektivt för att utveckla produktfunktioner som kan hjälpa till att hålla användarna säkra.
REF analysera användarnas anonymitet val under sin aktivitet på Quora, identifiera kategorier av frågor för vilka användare är mer benägna att söka anonymitet.
Cloak and Swagger: Understanding Data Sensitivity through the Lens of User Anonymity
{'venue': '2014 IEEE Symposium on Security and Privacy', 'journal': '2014 IEEE Symposium on Security and Privacy', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}