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社交网络用户图像敏感数据计量研究
1
作者
杨瑞仙
李航毅
+1 位作者
于馨凯
毕崇武
《现代情报》
北大核心
2025年第6期153-164,共12页
[目的/意义]探究社交网络用户图像敏感数据计量方案,对于拓展数据隐私研究范畴、促进社交网络平台的健康发展具有重要意义。[方法/过程]首先,融合隐私感知和客观标准构建社交网络隐私图像库;其次,基于卷积神经网络和信息熵理论构建社交...
[目的/意义]探究社交网络用户图像敏感数据计量方案,对于拓展数据隐私研究范畴、促进社交网络平台的健康发展具有重要意义。[方法/过程]首先,融合隐私感知和客观标准构建社交网络隐私图像库;其次,基于卷积神经网络和信息熵理论构建社交网络用户图像敏感数据计量模型;第三,获取新浪微博用户公开发布的图像数据,通过自建社交网络用户隐私分类表标注数据集并进行监督学习;最后,根据年龄特征比例抽样新浪微博用户,分析其隐私泄露风险并分级预警。[结果/结论]用户年龄反作用于隐私披露行为,社交网络用户图像数据敏感性排序从高到低为:个人财产信息、个人网络通信信息、个人医疗健康信息、个人位置信息和个人识别信息。
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关键词
社交网络
图像敏感数据
卷积神经网络
信息熵理论
隐私计量
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职称材料
题名
社交网络用户图像敏感数据计量研究
1
作者
杨瑞仙
李航毅
于馨凯
毕崇武
机构
郑州大学
信息
管理学
院
郑州大学公共管理学学科建设创新中心
出处
《现代情报》
北大核心
2025年第6期153-164,共12页
基金
国家社会科学基金一般项目“社交网络数据隐私风险识别与治理研究”(项目编号:22BTQ072)
河南省高等学校哲学社会科学创新团队支持计划“数据治理与交易流通”(项目编号:2024-CXTD-01)。
文摘
[目的/意义]探究社交网络用户图像敏感数据计量方案,对于拓展数据隐私研究范畴、促进社交网络平台的健康发展具有重要意义。[方法/过程]首先,融合隐私感知和客观标准构建社交网络隐私图像库;其次,基于卷积神经网络和信息熵理论构建社交网络用户图像敏感数据计量模型;第三,获取新浪微博用户公开发布的图像数据,通过自建社交网络用户隐私分类表标注数据集并进行监督学习;最后,根据年龄特征比例抽样新浪微博用户,分析其隐私泄露风险并分级预警。[结果/结论]用户年龄反作用于隐私披露行为,社交网络用户图像数据敏感性排序从高到低为:个人财产信息、个人网络通信信息、个人医疗健康信息、个人位置信息和个人识别信息。
关键词
社交网络
图像敏感数据
卷积神经网络
信息熵理论
隐私计量
Keywords
social network
image sensitive data
convolutional neural network
information entropy theory
privacy measurement
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
社交网络用户图像敏感数据计量研究
杨瑞仙
李航毅
于馨凯
毕崇武
《现代情报》
北大核心
2025
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