Полученный в результате исследования анализ описывает интеллектуальную цепочку повышения конфиденциальности для управления конфиденциальностью с обратной связью. Также специалисты обсудили проблемы и будущие направления анализа в общедоступных наборах данных.
Обмен изображениями в социальных сетях стал неотъемлемой частью повседневной социальной активности, но это также привело к повышенному риску нарушения конфиденциальности.
Недавние утечки изображений из популярных сервисов и злоупотребление личными фотографиями с использованием передовых алгоритмов (например, DeepFake) побудили общественность переосмыслить индивидуальные потребности в конфиденциальности при обмене изображениями.
Однако сам по себе общий доступ к изображениям является относительно сложным, и существующие в настоящее время системы для управления конфиденциальностью на практике трудозатратны. Они не обеспечивают персонализированной, точной и гибкой защиты конфиденциальности.
Чтобы восполнить этот пробел, ученые провели систематический обзор решений по защите «конфиденциальной информации», который нацелен на современные проблемы конфиденциальности.
В частности, они представили структуру анализа высокого уровня, основанную на всем жизненном цикле обмена изображениями в социальных сетях. Структура разделена на три основных этапа: местное управление, онлайн-менеджмент и социальный опыт.