Abstract-Den ökande populariteten av sociala nätverk, såsom Facebook och Orkut, har väckt flera integritetsproblem. Traditionella sätt att skydda personlig information genom att dölja känsliga attribut är inte längre tillräckliga. Forskning visar att probabilistiska klassificeringsmetoder effektivt kan leda till sådan privat information. Den avslöjade känsliga informationen om vänner, grupptillhörigheter och till och med deltagande i aktiviteter, såsom taggning och kommentarer, betraktas som bakgrundskunskap i denna process. I detta dokument presenterar vi ett integritetsskyddsverktyg, Privometer, som mäter mängden känsligt informationsläckage i en användarprofil och föreslår självsaneringsåtgärder för att reglera mängden läckage. I motsats till tidigare forskning, där slutledningsteknik använder allmänt tillgänglig profilinformation, anser vi att en förstärkt modell där ett potentiellt skadligt program installerat i användarens vänprofiler kan få tillgång till betydligt mer information. I vår modell räcker det inte med att bara dölja den känsliga informationen för att skydda användarens integritet. Vi presenterar en implementering av Privometer i Facebook.
I REF, Talukder et al. diskuterade ett integritetsskyddsverktyg, som kallas Privometer, som kan mäta risken för potentiella integritetsläckage fallerade av skadliga program installerade i användarens vänprofiler och föreslå självsanering åtgärder för att minska detta läckage i enlighet därmed.
Privometer: Privacy protection in social networks
{'venue': '2010 IEEE 26th International Conference on Data Engineering Workshops (ICDEW 2010)', 'journal': '2010 IEEE 26th International Conference on Data Engineering Workshops (ICDEW 2010)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}