Abstrakt. På grund av den mängd attraktiva tjänster som finns på molnet, människor placerar en ökande mängd av sina data på nätet på olika molnplattformar. Med tanke på de senaste storskaliga angreppen på användarnas data har dock integriteten blivit en viktig fråga. Vanliga användare kan inte förväntas manuellt specificera vilken av deras uppgifter som är känslig, eller vidta lämpliga åtgärder för att skydda sådana uppgifter. Dessutom är oftast de flesta människor inte medvetna om den integritetsskyddsrisk som olika delade dataobjekt kan utgöra. I detta dokument presenterar vi en ny konceptuell ram där integritetsrisken beräknas automatiskt med hjälp av dataobjektens delningskontext. För att övervinna okunnighet om integritetsrisk hos de flesta användare använder vi en crowdsourcing-baserad strategi. Vi använder Article Response Theory (IRT) på toppen av denna crowdsourced data för att avgöra känsligheten hos objekt och olika attityder användare mot integritet. För det första bestämmer vi genomförbarheten av IRT för molnscenariot genom att fråga arbetstagarna feedback på Amazon mTurk om olika delningsscenarier. Vi får en bra passform av svaren med teorin, och därmed visar vi att IRT, en välkänd psykometrisk modell för utbildningsändamål, kan tillämpas på molnscenariot. Sedan presenterar vi en lättviktsmekanism så att användare kan crowdsource deras delning sammanhang med servern och avgöra risken för att dela vissa dataobjekt privat. Slutligen använder vi Enrons dataset för att simulera vårt konceptuella ramverk och även ge experimentella resultat med hjälp av syntetiska data. Vi visar att vårt system konvergerar snabbt och ger korrekt integritet riskpoäng under olika förhållanden.
Tidigare arbete REF föreslog en semantisk ram baserad på crowd-sourcing för att avgöra känsligheten hos objekt och olika attityder användare till integritet.
C3P: Context-Aware Crowdsourced Cloud Privacy
{'venue': 'Privacy Enhancing Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}