大数据环境下用户信息隐私泄露成因分析和保护对策

针对大数据环境下用户信息隐私泄露问题,论文首先分析当前用户信息隐私保护的现状与趋势,并指出当前用户信息隐私保护存在的问题;然后通过典型案例、统计分析和系统分析等手段,研究大数据环境下用户信息隐私泄露的发生机制和成因;最后聚焦用户信息隐私泄露的成因,分析研究用户信息隐私保护的关键社会方法与技术方法,并构建用户信息隐私保护的社会技术模型以及优化策略。     

大数据环境下APP用户隐私计算影响因素研究

[目的/意义] 大数据环境下,APP已经成为工作、生活、娱乐甚至是赚钱的重要工具,与此同时,APP也成为用户隐私泄露的重灾区。用户一方面担心隐私的泄露,另外一方面由于APP所带来的益处,却愿意主动提供隐私数据供商家利用,这就是所谓的"隐私悖论"现象。[方法/过程] 隐私计算是研究隐私悖论的重要方法之一,通过对APP用户隐私计算影响因素的调查,分析影响用户自愿提供隐私数据的核心因素,并分析悖论存在的原因。[结果/结论] APP用户隐私的保护需要不断加强法律、制度的建设和开发商与运营商的监管,而不断提高用户隐私保护的意识也是不可忽视的重要内容。     

图书馆大数据服务背景下用户隐私权危机的治理策略

大数据在图书馆创新服务模式的同时也导致用户的隐私权危机。如何化解用户隐私权危机,保障用户隐私安全问题成为图书馆开展大数据服务的一个重要课题。本文通过梳理国内外用户隐私泄露案例和图书馆用户隐私权侵权状况,从大数据基础设施、管理方式和应用误区3个方面分析图书馆用户隐私泄露的原因。以此为基础,从构建国家立法监督、行业规范管理、技术研发保障和个人维权意识4个角度阐述图书馆用户隐私权危机的治理策略。     

大数据时代图书馆个性化服务中用户隐私的保护对策研究

【目的/意义】大数据时代图书馆的服务模式发生了根本性变化,个性化信息服务是数字图书馆的基础和核心,同时在服务过程中也会导致用户隐私泄露问题。采取科学、有效的用户隐私保护策略有助于提高图书馆服务质量和信息资源使用效率。【方法/过程】通过分析图书馆个性化服务隐私泄露的途径,全面阐述在图书馆数据生成、存储、传输以及应用生命周期中的主要隐私泄露风险,进而从法律规范和措施层面提出了一个图书馆服务中个人数据隐私保护框架。最后从技术层面提出个人数据隐私保护对策与建议。【结果/结论】研究表明,图书馆必须从保障和维护用户权益出发,自觉遵守相关的法律、法规,提高用户隐私数据全生命周期中监督管理的科学性、有效性和技术水平,满足用户个性化服务需求。【创新/局限】本文从理论和技术上全面阐述了图书馆个性化服务中用户隐私保护策略,但对图书馆服务过程论述得不够全面,具有一定的局限性。     

大数据背景下信息服务中的用户隐私权保护

大数据时代,用户隐私权既具有人格权的属性,也具有财产权的属性。侵犯用户隐私权的特征、途径出现了新的变化,侵权的主体多元、方式隐蔽、影响复杂,并且侵权的途径也由单一性转变为多重性,增加了保护用户隐私权的难度。本文通过梳理大数据背景下用户隐私权特征,从政府行政管理中的侵权、图书馆管理活动中的侵权、技术应用层次的侵权和终端应用层次的侵权4个方面分析用户隐私泄露的原因。以此为基础,从完善制度基础、健全图书馆管理体制、增强用户隐私权保护的技术保障和加强应用过程的隐私保护能力4个角度阐述图书馆用户隐私权保护的方法和策略。     

移动APP用户隐私信息设置行为影响因素及其组态效应研究

【目的/意义】在APP隐私泄露问题日趋严峻的环境下,移动应用提供的隐私设置功能为用户保护自身的隐 私信息提供了一种重要的途径,了解哪些因素会影响以及如何影响移动应用APP用户的隐私设置行为,有利于加 强用户个人隐私保护和改进隐私设置功能。【方法/过程】本研究基于保护动机理论与社会认知理论的基本思想,提 出七个条件变量并采用问卷调查法搜集数据,然后使用模糊集定性比较分析法对条件变量与用户隐私设置行为结 果变量之间的多元因果路径进行分析。【结果/结论】用户主体因素（感知风险、感知隐私控制、隐私关注和行为效 益）是用户隐私设置行为产生的必要条件;同时,用户隐私设置行为的条件组合路径包括了政策保障缺失型和隐私 泄露负面经历驱动型等五条不同路径。【创新/局限】研究问题和研究思路具有一定创新性,例如关注移动APP用户 隐私信息设置行为及其多元因果路径关系,但是也存在着研究变量数量较少,样本抽样方法值得改进等不足。     

云计算中数据的隐私保护数据加密算法研究

随着云计算中大数据的广泛应用,得到的数据量呈指数级增长,从而导致用户数据隐私保护方面面临严峻的挑战。数据加密的执行时间长度一直是数据加密处理和传输过程中的重要问题之一。在实际应用中许多应用程序为了达到整体数据传输性能水平的提升都放弃了数据加密。针对移动云计算中用户数据的隐私保护问题,本文提出一种新的数据加密方法,称为选择性数据加密算法(SDEA)。该算法原理为在单位时间限制下使用不同的隐私分类方法选择性地加密数据,目的是通过在实际应用最少的执行时间要求内使用选择性数据加密算法来最大化对大数据的隐私进行保护。仿真实验结果表明,本文提出的移动云计算中大数据的隐私保护数据加密算法兼顾数据传输效率的同时具有良好的数据隐私保护性能。     

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。     

基于本地化差分隐私的政务数据共享隐私保护算法研究

[目的/意义]为了合理化决策,通常一个政府部门会根据业务需求向其他部门共享某类数据,为本部门管理或服务决策提供辅助参考依据。数据共享在其中至关重要,但若在没有适当预防措施的情况下就共享政务数据,将容易造成隐私信息的泄露。[方法/过程]针对政府部门间共享统计数据的场景,提出一种基于本地化差分隐私的政务数据共享方法。该方法在算法Generalized randomized response(GRR)的基础上引入数据分箱思想,通过等宽分箱将数据记录分入更小的数据域范围内,以克服当前隐私保护算法在数据域较大且数据量较少时统计误差大的问题。[结果/结论]将所提算法与GRR算法在仿真数据集和真实数据集上均进行了对比分析,实验结果表明该算法可有效降低统计误差,并能在不同分布和数据域大小下保持其效用性。     

移动互联网环境下大学生信息隐私泄露容忍度模型与实证研究

本文从移动互联网大学生用户角度出发,针对大学生在使用移动互联网时隐私的情况,提出了隐私容忍度的概念,从使用敏感性维度、接受者敏感性维度以及信息类型敏感性维度三个维度对移动互联网环境下大学生用户的隐私泄露容忍度进行分析与测量,开发并设计了测量模型并对其进行了实证检验,结果表明,适用于移动互联网环境下的大学生隐私泄露容忍度测量。为移动互联网企业合理利用信息资源、提高大学生自我隐私信息的保护意识提供了建议和帮助。     

基于大数据的图书馆用户个性化隐私保护策略

近年来,用户隐私保护问题已成为大数据时代图书馆的研究热点,用户数据隐私保护的意义显得尤为重要。本文介绍了大数据时代图书馆用户隐私保护问题的研究背景,提出了一种基于大数据的图书馆用户个性化隐私保护策略,从隐私政策、隐私保护技术、数据可用性分析和图书馆监管4个重要方面,对图书馆用户的隐私保护问题进行了分析与总结。     

泄露他人隐私行为意向的影响要素研究

互联网的发展为人们的生活带来巨大便利,但也带来了隐私安全隐患,通过互联网渠道泄露他人隐私的现象已经引起社会的高度关注。基于犯罪学领域的中和技术理论,分析了否认责任、否认伤害、否认受害者、更高层次效忠、避免更多的伤害和隐私意识对泄露他人隐私行为发生意向的影响,构建了互联网环境下泄露他人隐私意向的研究模型。以人肉搜索这一典型例子进行场景设计,通过问卷调查,收集759份有效问卷,采用Smart PLS2.0软件进行结构方程检验。实证结果表明否认责任、否认受害者和避免更多伤害三类中和技术正向影响泄露他人隐私行为的意向,否认伤害和更高层次效忠技术对泄露他人隐私意向没有显著影响。另外,增强个人隐私意识能有效削弱泄露他人隐私行为的意向。本研究结果有助于了解隐私泄露者的行为动机,为规范互联网用户上网行径和制定隐私保护政策提供借鉴。     

从大数据杀熟到隐私泄露:软硬件视角下隐私问题的伦理分析与思考

大数据和人工智能技术的出现使得信息时代下的隐私保护问题更加尖锐和复杂.过去几年里,出现了一批以大数据杀熟和基于智能平台隐私泄露为代表的新型隐私问题,给政府、企业和公众各方都带来了不可忽视的负面影响.数字时代信息技术的更迭能力远远超过法律条例和规范的修订速度,需要用理性和建设性的眼光重新审视.站在信息技术的视角下,对大数据隐私保护问题的困境进行解析与反思,提出相应解决方案.     

试论大数据安全与隐私保护

随着计算机网络的不断深化发展,当今社会已经进入了大数据时代。在人们的生活和工作当中,大数据带来了很多积极的影响并改变了人们工作和生活的方式。但是,由于大数据在我国的发展时间较短,相关技术还不够成熟,以至于大数据在过程中的安全性和隐私性还有所不足,用户的隐私可能被泄露,信息也无法充分的保证真实性。对此,应当不断丰富和改善相关技术,使其不断趋于完善,从而更好的发挥作用。     

试论大数据安全与隐私保护

当前社会,随着全球化经济的快速发展,数据信息呈现激增的态势,爆炸式的信息增大使大数据应运而生,虽然一定程度上为人们的生产和生活带来了极大的便利,但也相应地带来了巨大的数据安全与隐私威胁,信息泄露的情况时有发生,为人们带来了极大的经济损害,加之大数据安全与隐私保护力度不足,导致很多数据泄露问题的出现不能得到及时有力的控制,为我们带来了极大的困扰和干预。本文拟从大数据的概念出发,分析大数据安全与隐私保护的必要性,进而剖析大数据安全与隐私保护面临的挑战,以提出针对性的应对策略,提高大数据安全与隐私保护力度和水平。     

运动健身平台用户隐私保护的演化博弈研究

[目的/意义]从隐私泄露和隐私保护角度,讨论运动健身平台与其用户之间的博弈行为,探究不同因素对演化稳定策略的影响,有效引导与促进隐私保护。[方法/过程]研究运动健身平台服务商与用户双方利益的长期演化博弈,根据不同行为策略的收益、成本和损失来构建用户与平台的演化博弈模型,从动态角度分析并得到相应的演化稳定策略,运用Python进行了数值仿真,验证模型的有效性。[结果/结论]用户披露隐私信息的程度与平台的隐私保护成本、监管力度及收益等因素有着密不可分的关系,变换不同参数条件时,会出现多种演化稳定策略。用户减少承担保护隐私的成本会提升其对隐私披露的比例;加大隐私泄露惩罚力度有利于缓解隐私泄露。     

大数据背景下计算机网络信息安全问题分析

大数据时代为人们的生活和学习提供了便利,各个阶层的社会人士都能从大数据技术中获得利益,学生拓宽知识渠道能够更方便地进行学习,工作者能够在信息化的影响下提升工作效率,但是同时,大数据技术并不是万金油,大数据时代下的网民面临着网络信息安全问题,一旦网民的信息和隐私被泄露或侵犯,可能会造成经济和精神上的损失,甚至是威胁到网民的生命安全。     

云存储系统中隐私保护数据的抗泄露加密算法

混沌映射加密算法,虽然能够对数据进行加密,防止数据泄露,但是针对具有非线性属性的隐私保护数据进行加密时性能差,导致数据泄露。为此提出了一种新的基于可撤销多重循环控制的云存储系统中隐私保护数据的抗泄露加密算法。通过分析云存储系统中的隐私保护数据的数据结构模型,进行隐私保护数据的数据编码序列分析,并设计了云存储系统中隐私保护数据的线性编码和密钥。引入可撤销多重循环控制方法,实现云存储系统中隐私保护数据的抗泄露加密算法的改进,在整个过程中保证了数据的保密性。仿真结果表明,该算法进行云存储系统中的隐私保护数据的抗泄漏加密,数据的密钥编码分布的随机性加强,降低了被破译概率,降低了数据泄露风险,提高了数据加密的隐私保护性能。     

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.     

激励机制下在线健康社区个人信息隐私保护的演化博弈分析

[目的/意义]隐私安全问题是影响用户获取健康信息与服务的重要因素,研究在线健康社区个人信息隐私保护问题,对确保用户健康隐私安全,促进在线健康社区持续发展具有重要意义。[方法/过程]在引入激励机制情况下,构建以用户和在线健康社区为博弈双方的收益矩阵,通过计算和Matlab仿真分析,得出有无激励机制情形下博弈主体行为稳定的条件以及各关键变量对博弈主体策略选择的影响程度。[结果/结论]用户和在线健康社区二者之间的策略选择受激励机制、用户隐私泄露风险、倒卖隐私收益的共同影响,通过引入合理的激励机制,提高用户隐私安全意识,完善隐私政策可有效解决隐私安全隐患。