面向物联网TAPs可用隐私管理：导出隐私集群与偏好概要

物联网触发-动作平台（TAPs）通常提供粗粒度的权限控制。即使提供细粒度控制，用户也可能被复杂的隐私偏好设置所淹没。本文通过导出TAPs的隐私集群和概要，为不同类型用户提供可半自动分配或建议的可用的隐私管理。我们开发并验证了一个问卷，基于用户对机密性和控制的隐私关注以及对TAPs透明度的要求。在一次规模为N=301的在线研究中，受访者被告知潜在的隐私风险，我们将受访者根据其隐私关注和要求聚类为基本、中等和高等三个隐私集群。这些集群随后通过基于因子式情景方法，考虑数据类别、数据接收者类型和数据共享目的，来 characterize用户的数据共享偏好。我们的发现显示存在三个 distinct的隐私概要，为TAPs的更可用的隐私控制提供了基础。