Personlig och kontextuell information delas i allt högre grad via mobila sociala nätverk. Användares platser, aktiviteter och deras samnärvaro kan enkelt delas med online "vänner", eftersom deras smartphones redan har tillgång till sådan information från inbyggda sensorer och lagring. Ändå uppvisar människor vanligtvis selektivt delning beteende beroende på kontextuella attribut, vilket visar att integritet, nytta och användbarhet är avgörande för framgången för sådana online-tjänster. I detta dokument presenterar vi SPISM, ett nytt system för informationsutbyte som automatiskt beslutar (semi-) om att dela information med andra, närhelst de begär det, och på vilken granularitet. Baserat på aktivt maskininlärning och sammanhang, SPISM anpassar sig till varje användares beteende och det förutspår detaljnivån för varje delning beslut, utan att avslöja någon personlig information till en tredje part. Baserat på en personlig enkät om informationsutbyte med 70 deltagare ger våra resultat inblick i de mest inflytelserika funktionerna bakom ett delningsbeslut. Dessutom undersöker vi orsakerna till användarnas beslut och deras förtroende för dem. Vi visar att SPISM överträffar andra typer av global och individuell politik genom att uppnå upp till 90 procent av de rätta besluten.
Bilogrevic m.fl. REF föreslog en maskininlärning integritetbevarande informationsdelningsmodell för mobila sociala nätverk, som kallas SPISM, som halvautomatiskt bestämmer om personlig information ska delas eller inte och på vilken nivå av granularitet.
Adaptive information-sharing for privacy-aware mobile social networks
{'venue': "UbiComp '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}