专栏首页量子位这个算法告诉你点链接会泄露多少秘密,帮你判断该不该点

这个算法告诉你点链接会泄露多少秘密,帮你判断该不该点

安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI

推荐引擎总想知道你喜欢看什么。

就像网购时会弹出可能需要的东西,推荐系统会基于你以往的购物行为推断用户需求。你面临着两难境地:是否应该在不知是否会泄露隐私的情况下点击,不点击是否会错过需要的商品?

目前,研究人员开发出一种保护隐私的新算法,能够实时判断每次点击透露的信息量和内容实用性,帮助用户决策是否进行下一次点击。

看起来蛮实用的嘛。

亮相ACM SIGIR

研究的相关论文在本月东京召开的信息检索顶级会议ACM SIGIR上亮相。

这篇题为《The Utility and Privacy Effects of a Click》的论文由瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)的Richid Guerraoui、Mahsa Taziki和法国信息自动化研究所(Inria)的Anne-Marie Kermarrec三人共同完成。

“有些链接实用且不会泄露隐私,而有些恰恰相反。我们想准确计算链接的实用性和隐私性,帮助用户决策,同时也帮助服务商提高用户体验。”Taziki说。

“点击顾问”

与不加区分的广告拦截器不同,Taziki等人的算法对页面信息或广告无影响。该算法对潜在的可点击处进行评估,包括需要发送的数据量、对隐私的潜在影响以及用户从点击中获得的信息。

根据链接的安全性和内容实用性,算法把预点击信息分为四类,分别是:

安全区:实用与安全兼备

权衡区:内容实用,需发送部分个人数据

低危区:内容一般,有泄露隐私风险

高危区:内容差,会泄露个人隐私

综合评估结果以不同的颜色区块形式呈现,研究人员将其命名为“点击顾问”(click advisor),用户可依靠它决定取舍,快速判断是否进入链接。

可点击的链接会被算法分拣为四类

最大控制力

目前,Taziki团队的这项算法已经获得专利。她们计划用这个算法构建一个浏览器插件,当有网站要大规模获取用户隐私信息时,系统将对用户发出警告。

“我们希望用户能够享受在线推荐的好处,同时对他们的隐私和数据保持最大的控制力。”Taziki总结说。

如果想解锁算法的训练过程与数据结果,可以移步论文原文。

论文链接:

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=3080783

本文分享自微信公众号 - 量子位(QbitAI),作者:专注报道AI

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2017-08-19

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