面向智慧服務(wù)的多源隱私主體協(xié)同保護(hù)機(jī)制研究
發(fā)布時(shí)間:2021-07-16 11:57
[目的/意義]設(shè)計(jì)面向智慧服務(wù)的多源隱私主體協(xié)同保護(hù)機(jī)制,為個(gè)人隱私信息的合理利用和有效監(jiān)管提供對策建議。[方法/過程]文章總結(jié)歸納了智慧服務(wù)情境下面臨的隱私問題,分析了現(xiàn)有隱私保護(hù)機(jī)制在隱私過度保護(hù)、隱私感知偏差和隱私權(quán)責(zé)不清等方面的不足,從隱私信息傳播的生命周期視角,界定多源隱私主體,設(shè)計(jì)了面向智慧服務(wù)的多源隱私主體協(xié)同保護(hù)機(jī)制,并對隱私信息的傳播動(dòng)力學(xué)分析、多源隱私主體的感知演化和行為交互等內(nèi)容進(jìn)行探討。最后,以智慧醫(yī)療服務(wù)為例,對隱私協(xié)同保護(hù)機(jī)制的具體應(yīng)用進(jìn)行了詳細(xì)地闡述。[結(jié)果/結(jié)論]多源隱私主體協(xié)同保護(hù)機(jī)制在智慧服務(wù)情境下的有效應(yīng)用,有利于個(gè)人隱私的"分級、分時(shí)、分層"保護(hù)。
【文章來源】:現(xiàn)代情報(bào). 2020,40(06)CSSCI
【文章頁數(shù)】:9 頁
【部分圖文】:
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定義隱私使用者(醫(yī)療機(jī)構(gòu))為傳播網(wǎng)絡(luò)中的超級傳播節(jié)點(diǎn)(Super-spreader)。如圖2所示,隱私信息在一個(gè)有向網(wǎng)絡(luò)中傳播,病人A(隱私擁有者)向醫(yī)療機(jī)構(gòu)B提供個(gè)人身份、病情病例、地理位置等隱私信息。由于治療需要,隱私信息可能進(jìn)一步傳播給醫(yī)療機(jī)構(gòu)C和移動(dòng)醫(yī)療系統(tǒng)服務(wù)商D。除此之外,在超級傳播機(jī)制的作用下,出于利益驅(qū)動(dòng)或者管理漏洞等原因,醫(yī)療機(jī)構(gòu)主動(dòng)推送、共享隱私信息給潛在客戶(病人)E、F。此時(shí),醫(yī)療機(jī)構(gòu)B具備了隱私信息的超級傳播能力,隱私傳播范圍達(dá)到了最大化。構(gòu)建J-SIR模型,將隱私主體分為未知者(Ignorant)、傳播者(Spreader)、超級傳播者(Super-spreader)和免疫者(Stifler)。與SIR模型不同,超級傳播者(定義為J)不僅能夠?qū)㈦[私傳播至具有緊密行為關(guān)系的鄰居節(jié)點(diǎn),而且能夠通過提及、轉(zhuǎn)發(fā)、推送等行為在整個(gè)傳播網(wǎng)絡(luò)中傳遞隱私信息。免疫者(定義為R)是接受隱私信息卻不再傳播的主體。在上述分析的基礎(chǔ)上,建立動(dòng)力學(xué)方程組:
3)醫(yī)療機(jī)構(gòu)選擇博弈策略。定義模型參數(shù)包括移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)價(jià)格P和服務(wù)成本C1、隱私保護(hù)成本C2、信譽(yù)損失L1、病人移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)感知收益E、隱私損失L2、不同類型博弈主體的概率p和q等。由上述模型參數(shù),可計(jì)算得到不同博弈策略的收益函數(shù),求解貝葉斯納什均衡。運(yùn)用蒙特卡羅方法進(jìn)行數(shù)值仿真,對仿真結(jié)果的影響因素進(jìn)行深入分析,探尋在智慧醫(yī)療服務(wù)情境下如何達(dá)到{守信,信任,獲取}的最優(yōu)隱私獲取模式。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]移動(dòng)商務(wù)中消費(fèi)者個(gè)人隱私信息披露風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)體系[J]. 相甍甍,王晰巍,賈若男,王雷. 圖書情報(bào)工作. 2018(18)
[2]虛擬社區(qū)用戶隱私關(guān)注研究綜述[J]. 胡昌平,仇蓉蓉. 情報(bào)理論與實(shí)踐. 2018(12)
[3]激勵(lì)機(jī)制下圖書館信息安全管理的投入意愿研究——基于演化博弈的視角[J]. 朱光,豐米寧,張薇薇. 數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn). 2018(06)
[4]解釋水平理論視角下的社交網(wǎng)絡(luò)隱私悖論研究[J]. 李賀,余璐,許一明,解夢凡. 情報(bào)學(xué)報(bào). 2018(01)
[5]抗基于歷史軌跡預(yù)測攻擊的動(dòng)態(tài)K-匿名算法[J]. 李成龍,呂鑫,李鑫. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(02)
[6]移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中跨域代理重加密朋友發(fā)現(xiàn)隱私保護(hù)方案研究[J]. 羅恩韜,王國軍,陳淑紅,PINIAL Khan-butt. 通信學(xué)報(bào). 2017(10)
[7]新媒體環(huán)境下信息隱私國內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)及發(fā)展趨勢[J]. 王晰巍,相甍甍,張長亮,王微. 圖書情報(bào)工作. 2017(15)
[8]社交網(wǎng)站用戶個(gè)人信息披露意愿影響因素研究——以新浪微博為例[J]. 李綱,王丹丹. 情報(bào)資料工作. 2015(01)
本文編號(hào):3286965
【文章來源】:現(xiàn)代情報(bào). 2020,40(06)CSSCI
【文章頁數(shù)】:9 頁
【部分圖文】:
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定義隱私使用者(醫(yī)療機(jī)構(gòu))為傳播網(wǎng)絡(luò)中的超級傳播節(jié)點(diǎn)(Super-spreader)。如圖2所示,隱私信息在一個(gè)有向網(wǎng)絡(luò)中傳播,病人A(隱私擁有者)向醫(yī)療機(jī)構(gòu)B提供個(gè)人身份、病情病例、地理位置等隱私信息。由于治療需要,隱私信息可能進(jìn)一步傳播給醫(yī)療機(jī)構(gòu)C和移動(dòng)醫(yī)療系統(tǒng)服務(wù)商D。除此之外,在超級傳播機(jī)制的作用下,出于利益驅(qū)動(dòng)或者管理漏洞等原因,醫(yī)療機(jī)構(gòu)主動(dòng)推送、共享隱私信息給潛在客戶(病人)E、F。此時(shí),醫(yī)療機(jī)構(gòu)B具備了隱私信息的超級傳播能力,隱私傳播范圍達(dá)到了最大化。構(gòu)建J-SIR模型,將隱私主體分為未知者(Ignorant)、傳播者(Spreader)、超級傳播者(Super-spreader)和免疫者(Stifler)。與SIR模型不同,超級傳播者(定義為J)不僅能夠?qū)㈦[私傳播至具有緊密行為關(guān)系的鄰居節(jié)點(diǎn),而且能夠通過提及、轉(zhuǎn)發(fā)、推送等行為在整個(gè)傳播網(wǎng)絡(luò)中傳遞隱私信息。免疫者(定義為R)是接受隱私信息卻不再傳播的主體。在上述分析的基礎(chǔ)上,建立動(dòng)力學(xué)方程組:
3)醫(yī)療機(jī)構(gòu)選擇博弈策略。定義模型參數(shù)包括移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)價(jià)格P和服務(wù)成本C1、隱私保護(hù)成本C2、信譽(yù)損失L1、病人移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)感知收益E、隱私損失L2、不同類型博弈主體的概率p和q等。由上述模型參數(shù),可計(jì)算得到不同博弈策略的收益函數(shù),求解貝葉斯納什均衡。運(yùn)用蒙特卡羅方法進(jìn)行數(shù)值仿真,對仿真結(jié)果的影響因素進(jìn)行深入分析,探尋在智慧醫(yī)療服務(wù)情境下如何達(dá)到{守信,信任,獲取}的最優(yōu)隱私獲取模式。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]移動(dòng)商務(wù)中消費(fèi)者個(gè)人隱私信息披露風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)體系[J]. 相甍甍,王晰巍,賈若男,王雷. 圖書情報(bào)工作. 2018(18)
[2]虛擬社區(qū)用戶隱私關(guān)注研究綜述[J]. 胡昌平,仇蓉蓉. 情報(bào)理論與實(shí)踐. 2018(12)
[3]激勵(lì)機(jī)制下圖書館信息安全管理的投入意愿研究——基于演化博弈的視角[J]. 朱光,豐米寧,張薇薇. 數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn). 2018(06)
[4]解釋水平理論視角下的社交網(wǎng)絡(luò)隱私悖論研究[J]. 李賀,余璐,許一明,解夢凡. 情報(bào)學(xué)報(bào). 2018(01)
[5]抗基于歷史軌跡預(yù)測攻擊的動(dòng)態(tài)K-匿名算法[J]. 李成龍,呂鑫,李鑫. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(02)
[6]移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中跨域代理重加密朋友發(fā)現(xiàn)隱私保護(hù)方案研究[J]. 羅恩韜,王國軍,陳淑紅,PINIAL Khan-butt. 通信學(xué)報(bào). 2017(10)
[7]新媒體環(huán)境下信息隱私國內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)及發(fā)展趨勢[J]. 王晰巍,相甍甍,張長亮,王微. 圖書情報(bào)工作. 2017(15)
[8]社交網(wǎng)站用戶個(gè)人信息披露意愿影響因素研究——以新浪微博為例[J]. 李綱,王丹丹. 情報(bào)資料工作. 2015(01)
本文編號(hào):3286965
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