移动社交媒体用户隐私保护对策研究

移动互联网的社交、本地及移动属性为社交媒体带来了新的特点,这一新环境对社交媒体用户隐私保护提出了新的挑战.文章分析了移动互联网环境下社交媒体用户隐私泄露的方式、原因,并有针对性地提出了移动互联社交媒体用户隐私保护的对策与方法.     

基于k-subgrap算法的社交网络隐私保护研究

针对社交网络隐私保护问题,本文提出一种新的隐私保护方法——k-subgraph划分算法,它通过对社交网络进行分割,通过泛化顶点标签和扰乱图的结构特征,来对社交网络进行匿名化处理,拟达到隐私保护的目的;仿真实验表明,该方法可以有效地保护社交网络中个体的隐私信息,同时保证了社交网络中匿名数据的可用性。     

面向社交网络隐私保护的数据挖掘方法研究

针对社交网络大量隐私数据保护问题,提出基于有损分解保护隐私数据的策略。通过对数据进行有损分解和特征重构,对数据进行垂直分散存储;利用K匿名算法,对数据进行异构重组,进而实现了对社交网络隐私保护的关联规则数据挖掘。实验结果表明:有损分解隐私数据保护算法,能有效防止数据受到安全性威胁,并且不会造成挖掘准确性的损失。     

基于k-subgraph算法的社交网络隐私保护研究

针对社交网络隐私保护问题,本文提出一种新的隐私保护方法——k-subgraph划分算法,它通过对社交网络进行分割,通过泛化顶点标签和扰乱图的结构特征,来对社交网络进行匿名化处理,拟达到隐私保护的目的。仿真实验表明,该方法可以有效的保护社交网络中个体的隐私信息,同时保证了社交网络中匿名数据的可用性。     

隐私关注视野下移动社交平台用户隐私保护协议规制模型构建及实证研究

[目的/意义]构建社交平台用户隐私协议文本规制评估模型框架,规范社交平台用户隐私保护协议及提升协议规制评估效率。[方法/过程]首先,结合用户隐私关注研究、用户隐私保护相关法规文本、社交平台用户隐私保护规制研究进行规制指标提取,并在指标融合的基础上构建规制评估框架模型;其次,基于规制框架模型,对获取的社交平台隐私协议进行分类模型训练数据的人工标注;最后,通过对部分文本数据训练,获得分类效果最好的模型参数,进而对收集到的33个社交平台用户隐私保护协议文本进行分类及规制评估。[结果/结论]社交平台用户隐私协议的规制结果显示,其存在内容缺失、内容粗糙、权责不明在内的多层问题,基于此从政策监督主体、平台、用户维度出发细化完善保护策略。[局限]人工编码和筛选有一定的主观性,选取的社交平台类型多而总量不大。     

中老年人社交网络隐私保护行为影响因素研究

[目的/意义]旨在探究中老年人在社交网络隐私保护行为的影响因素。[方法/过程]通过问卷调查法收集中老年人隐私保护行为的影响因素数据,采用SPSS和AMOS进行分析,结合隐私计算理论、有限理性理论、社会理论、信任理论构建其影响因素模型。[结果/结论]感知收益显著负向影响中老年人隐私保护倾向;情感需求、感知自我效能正向影响感知收益;信任负向影响隐私保护倾向;社交需求负向影响感知收益。     

探讨网络用户隐私的保护问题

文章首先介绍了用户隐私问题出现的时代背景,然后分析了威胁用户隐私的原因,最后提出了保护用户隐私的各种措施.     

社交网络中用户个人信息安全保护研究

当前,智能设备逐渐深入,互联网技术不断发展,因特网已经逐渐渗透到我们的日常生活中,成为我们生活的便捷助手。社交网络就是通过互联网将全球的个人联系在一起,组建一个开放性的社交平台。社交网络在一定程度上拉近了朋友之间的友谊,与此同时,社交网络中用户个人信息的安全受到越来越多人的关注,成为影响互联网发展的一道屏障,为了保护社交网络中用户个人信息安全,本文通过对当前社交网络个人信息安全现状进行分析,对当前一些较为流行的互联网保护措施进行研究,并提出一些保护用户个人信息安全的措施。     

基于移动社交网络的用户信息安全保护策略研究

分析了影响移动社交网络中用户信息安全的相关因素,从而提出了关于移动社交网络用户信息安全保护的相关策略,以达到保护用户信息安全的终极目标,并不断推进移动社交行业的良性发展。     

智能系统用户隐私意识与隐私保护意愿研究

[目的/意义]智能系统使人们享受便捷数字生活的同时,也对用户隐私产生事实或潜在的威胁。尽管用户对威胁的感知及其规避行为有助于保证隐私信息的安全,但在好奇心和从众动机的驱使下,用户的隐私意识变得脆弱甚至瓦解。文章整合技术威胁规避理论和采纳动机理论中的好奇心与从众要素,探讨智能系统用户隐私意识对隐私保护意愿的作用机制。[方法/过程]收集296份有效问卷数据,采用PLS-SEM方法进行实证检验。[结果/结论]隐私意识通过正向影响感知威胁和感知可规避性对用户隐私保护意愿起积极作用;好奇心和从众对隐私意识产生直接负面影响,并对隐私意识和感知威胁/感知可规避性之间的关系起着间接的调节作用。研究揭示了隐私意识对隐私保护意愿的作用路径和边界条件,加深了对用户隐私决策行为背后障碍类因素的理解,有助于智能系统服务企业进一步完善用户隐私保护措施,为智能信息技术应用提供良好生态。     

隐私关注困扰下用户持续使用社交网络的动机解析

[目的/意义]社交网络已广泛渗入到人们的日常生活中,用户对所提供个人数据的隐私关注一直存在,但却依然持续使用社交网络,需要解析产生这种现象的原因。[方法/过程]运用社会影响理论,通过解析用户使用社交网络的隐私成本(即隐私关注)和隐私收益(即行为诱导:人际关系管理,自我展示,主观规范),建立隐私权衡模型,分析用户的隐私权衡行为,寻找隐私关注困扰下用户持续使用社交网络的动机。[结果/结论]用户提供个人数据并持续使用社交网络的动机并非是忽略了隐私关注,而是行为诱导(包括人际关系管理和自我展示)的正面影响超过隐私关注的负面影响。     

基于文本情绪分类的社交网络用户传播他人隐私信息行为研究

【目的/意义】探究针对微博文本的基于深度学习的情绪分类有效方法,研究微博热点事件下用户转发言论的情绪类型与隐私信息传播的关系。【方法/过程】选用BERT、BERT+CNN、BERT+RNN和ERNIE四个深度学习分类模型设置对比实验,在重新构建情绪7分类语料库的基础上验证性能较好的模型。选取4个微博热点案例,从情绪分布、情感词词频、转发时间和转发次数四个方面展开实证分析。【结果/结论】通过实证研究发现,用户在传播隐私信息是急速且短暂的,传播时以“愤怒”和“厌恶”等为代表的消极情绪占主导地位,且会因隐私信息主体的不同而产生情绪类型和表达方式上的差异。【创新/局限】研究了用户在传播隐私信息行为时的情绪特征及二者的联系,为保护社交网络用户隐私信息安全提供有价值的理论和现实依据,但所构建的语料库数据量对于训练一个高准确率的深度学习模型而言还不够,且模型对于反话、反讽等文本的识别效果不佳。     

网络隐私保护对策研究

本文详细介绍了网络隐私的内容，探讨了网络隐私侵权的现状，提出了保护网络隐私的对策。     

影响互联网用户网络隐私保护行为的因素分析

借鉴国外的网络隐私保护行为模型,运用随机抽样问卷调查数据,研究了隐私关注度、感知公平和感知投诉效益对我国互联网用户网络隐私保护行为的影响.研究表明,隐私关注度对拒绝提供个人信息、伪造个人信息和投诉行为都有显著的正向影响,感知公平对伪造个人信息具有显著的负向影响,感知投诉效益时投诉行为具有显著的正向影响.研究结果对网络公司优化客户关系管理具有一定的参考价值.     

融入隐私关注的社交网络服务与用户间关系的 演化博弈模型研究

【目的/意义】近年来,社交网络服务的隐私关注变得日益严重。先前关于隐私关注的研究大多集中在无差 别节点上（仅针对用户行为）,但却忽略了用户在社交网络环境中有着长期的社交行为。【方法/过程】创新性地研究 了基于隐私关注和社交网络服务与用户双方利益的长期演化博弈,并首次将隐私关注作为一个因素引入到博弈 中,通过建立收益矩阵来构建双方利益的演化博弈,最后使用算法进行仿真验算。【结果/结论】实验结果显示：社交 网络服务商泄露用户隐私的比例与用户披露隐私信息的比例密切相关;用户的安全收益会提升其对隐私信息披露 比例;隐私披露成本有利于提升用户警惕性、减缓隐私信息的泄露,但这种正面影响只在一定范围内有效;加大隐 私泄露惩罚力度有利于缓解隐私泄露。     

网络环境下的隐私与隐私保护

网络隐私问题已经引起学术界的广泛关注，本文首先分析了网络隐私产生的四种渠道和侵害网络隐私的四种可能方式，然后研究了网络隐私保护的行业自律措施和立法保护措施，最后就我国的网络隐私保护问题给出了建设性的意见。     

网络隐私与保护策略

本文分析了网络隐私的表现形式、受侵害现状、保护现状．提出了网络隐私的保护策略。