Abstract-Privacy har varit ett stort bekymmer för användare av sociala nätverkstjänster (SNS). På senaste kritiken om integritetsskydd, de flesta SNS nu ger fin integritet kontroller, gör det möjligt för användare att ställa in synlighetsnivåer för nästan varje profil objekt. Detta skapar dock också ett antal svårigheter för användarna. För det första ställer SNS leverantörer ofta in de flesta objekt som standard till den högsta synligheten för att förbättra nyttan av sociala nätverk, vilket kan strida mot användarnas avsikt. Det är ofta formidabelt för en användare att finjustera tiotals sekretessinställningar mot användarens önskade inställningar. För det andra innebär inställning av sekretessinställningar en invecklad avvägning mellan integritet och nytta. När du stänger av synligheten av ett objekt för att skydda din integritet, är den sociala nyttan av det objektet också avstängd. Det är en utmaning för användarna att göra en avvägning mellan integritet och nytta för varje integritetsinställning. Vi föreslår ett ramverk för användare att enkelt justera sekretessinställningarna mot användarens önskade integritetsnivå och sociala verktyg. Det bryter sekretessinställningar för ett stort antal användare i en SNS, t.ex. Facebook, för att generera latenta drag modeller för graden av integritet oro och graden av nytta preferenser. En tradeoff algoritm är utvecklad för att hjälpa användare att hitta optimala integritetsinställningar för en specificerad nivå av integritet oro och en personlig nytta preferens. Vi kryper ett stort antal Facebook-konton och härleder sekretessinställningarna med en ny metod. Dessa integritetsinställningar används för att validera och visa upp det föreslagna tillvägagångssättet.
I detta avseende föreslog REF en algoritm för att optimera integritetskonfigurationer baserat på önskad sekretessnivå och användarnas nyttapreferenser.
Mining Privacy Settings to Find Optimal Privacy-Utility Tradeoffs for Social Network Services
{'venue': '2012 International Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2012 International Confernece on Social Computing', 'journal': '2012 International Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2012 International Confernece on Social Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}