利用香农熵构建隐私感知架构

隐私是个人决定哪些个人细节可以被收集、使用和共享的选择。个人同意和透明度是赢得客户信任的核心原则，这促使组织在创建系统时采用隐私增强实践。隐私感知设计的目标是以不增加对手对个人的现有知识超出允许范围的方式来保护信息。当这些数据元素可以与系统外部可用的大量辅助信息相关联以识别个人身份时，这一点变得至关重要。世界各地的隐私法规为保护个人隐私提供了指令，但通常复杂且模糊，使其转化为可操作的、技术友好的隐私架构具有挑战性。在本文中，我们利用香农熵创建了一个客观指标，可以帮助简化文献中提出的最先进的隐私设计策略，并辅助我们的关键技术设计决策以构建隐私感知架构。