面向社会推荐服务中用户隐私的整体协作隐私框架
密码学与安全
2014-11-17 v1 信息检索
摘要
现有推荐服务的当前商业模式围绕着用户个人数据在服务提供商处的可用性展开，而消费者必须信任推荐服务提供商不会恶意使用其数据。随着隐私泄露案例的增加，不同国家和公司发布了隐私法律和法规，以定义保护个人信息的最佳实践。数据保护指令 95/46/EC 和经济合作与发展组织 (OECD) 建立的隐私原则便是此类监管框架的示例。在本文中，我们主张利用第三方推荐服务生成准确的推荐是可行的，同时能保护用户敏感信息的隐私，这些信息仅以明文形式存在于用户自己的设备上。因此，每个受益于第三方推荐服务的用户将对其偏好中发布的内容拥有绝对控制权。我们提出了一种协作隐私中间件，它在分布式数据收集协议内执行两阶段隐藏过程，以实现这一主张。此外，所提出的解决方案以一种自然且功能化的方式符合公平信息实践的常见隐私监管框架之一——即 OECD 隐私原则。本文提出的方法易于集成到当前的商业模式中，因为它使用运行在终端用户侧的中间件，并利用内容分发服务的社会特性来实现拓扑数据收集协议。
引用
@article{arxiv.1411.3737,
title = {Holistic Collaborative Privacy Framework for Users' Privacy in Social Recommender Service},
author = {Ahmed M. Elmisery and Seungmin Rho and Dmitri Botvich},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.3737},
year = {2014}
}