隐私智能：在线社交网络图像隐私综述

在线社交网络（OSNs）上的图像分享已成为日常社交活动中不可或缺的一部分，但也导致了隐私侵犯风险的上升。近期知名OSN服务的图像泄露事件以及利用先进算法（如DeepFake）滥用个人照片的行为，促使公众重新思考OSN图像分享中的个人隐私需求。然而，OSN图像隐私本身相当复杂，现实中现有的隐私管理方案不足以提供个性化、准确且灵活的隐私保护。亟需一个更智能的、隐私友好的OSN图像分享环境。为弥补这一空白，我们贡献了一篇以用户为中心、针对动态OSN图像分享中现代隐私问题的“隐私智能”综述。具体而言，我们给出了OSN图像隐私的定义与分类法，以及基于OSN图像分享生命周期的高层隐私分析框架。该框架由三个阶段组成，各阶段遵循不同的隐私 by design 原则。在每个阶段，我们识别OSN图像分享中的典型用户行为及与这些行为相关的隐私问题。随后，以分阶段的方式对针对这些隐私问题的代表性智能解决方案进行系统综述。所得分析描述了一个用于闭环隐私管理的智能隐私防火墙。我们还讨论了该领域的挑战与未来方向。