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以用户为中心的社交网络中基于内容的照片隐私自动控制

作者:

尼尚特维什瓦米特拉,

盖尔·乔恩安作者信息和声明

CODASPY’22：第十二届ACM数据和应用程序安全与隐私会议记录

页65-76

https://doi.org/10.1145/3508398.3511517

出版:2022年4月15日出版历史

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摘要

在线共享的大量照片通常包含用户的私人信息，这在未经授权的用户查看时可能会导致严重的隐私泄露。因此，需要更有效的隐私控制，这需要自动检测用户的私人照片。然而，自动检测用户的私人照片是一项具有挑战性的任务，因为不同的用户可能会有不同的隐私问题，而且一般的一种全尺寸私人照片检测方法不适合大多数用户。因此，应对针对用户的私人照片检测进行调查。此外，为了进行有效的隐私控制，需要精确定位私人照片中的敏感区域，以便通过不同的隐私控制方法保护敏感内容。在本文中，我们提出了一个新的系统AutoPri，用于在在线社交网络中实现基于内容的照片隐私控制。我们收集了来自真实用户的31566张私人和公共照片的大型数据集，并就照片隐私问题提出了重要意见。我们的系统可以使用基于多模态变分自动编码器的检测模型，以特定于用户的方式自动检测私人照片，并使用基于可解释的深度学习的方法精确定位私人照片中的敏感区域。我们的评估表明，AutoPri可以高效地确定用户特定的私人照片，准确率高（94.32%），并精确定位其中的敏感区域，从而在以用户为中心的在线社交网络中实现有效的隐私控制。

工具书类

[1]

2011年，老师因在脸书上张贴自己拿着一杯葡萄酒和一杯啤酒的照片而被解雇。https://www.dailymail.co.uk/news/article-1354515/Teacher-sacked-posting-picture-holding-glass-wine-mug-beer-Facebook.html。

[2]

2016年社交媒体更新2016-皮尤研究中心。https://www.pewresearch.org/internet/2016/11/11/social-media-update-2016/。

[3]

2017.浴室自拍现象。https://www.theguardian.com/media/shortcuts/2017/1月24日，在这里完成了how-bathroom-selfie-became-huge。

[4]

2020年a.Face Plus Plus。http://www.faceplusplus.com .

[5]

2020年b.脸书。https://www.facebook.com .

[6]

2020年，Instagram。https://www.instagram.com/。

[7]

2020年，YOLO。https://pjreddie.com/darknet/yolo/。

[8]

罗摩克里希娜·阿亚加里、瓦伦·格罗弗和拉塞尔·普维斯。2011.技术压力：技术前因和影响。MIS季刊，第35卷，第4卷（2011年），831--858。

[9]

Andrew Besmer和Heather Richter Lipford。2010年，超越无标签：标签世界中的照片隐私。在SIGCHI计算机系统人为因素会议记录中。美国医学会，1563-1572年。

数字图书馆

[10]

YouTube官方博客。2012.面部模糊：当视频需要匿名时。博客。（2012年7月18日）。2017年4月第13卷（2012）检索。

[11]

亚历克斯·布兰斯坦、劳拉·格兰卡和杰西卡·斯塔顿。2011.间接内容隐私调查：在不询问隐私的情况下测量隐私。第七届可用隐私和安全研讨会论文集。1--14.

数字图书馆

[12]

凯利·艾琳·凯恩。2009年a。探索日常隐私行为和错误关闭。博士学位论文。乔治亚理工学院。

[13]

凯利·凯恩。2009年b。通过防止错误关闭来支持隐私。CHI'09计算机系统人为因素扩展摘要。美国医学会，3145-3148。

数字图书馆

[14]

Rich Caruana和Alexandru Niculescu-Mizil。2006.监督学习算法的实证比较。第23届机器学习国际会议论文集。161--168.

数字图书馆

[15]

Leucio Antonio Cutillo、Refik Molva和Meleknen。2012.隐私保护图片共享：在分布式在线社交网络中实施使用控制。在第五届社交网络系统研讨会论文集。ACM，6。

数字图书馆

[16]

梅夫·达根（Maeve Duggan）。2013年，照片和视频共享在网上增长。皮尤研究互联网项目（2013）。

[17]

汤姆·福塞特。2006年，ROC分析简介。模式识别字母，第27、8卷（2006），861--874。

数字图书馆

[18]

Andrea Frome、German Cheung、Ahmad Abdulkader、Marco Zennaro、Bo Wu、Alessandro Bissacco、Hartwig Adam、Hartmut Neven和Luc Vincent。2009年。谷歌街景中的大规模隐私保护。2009年IEEE第12届计算机视觉国际会议。IEEE，2373--2380。

[19]

郭文波、穆东亮、徐军、苏普瑞、王刚、邢新余。2018年，LEMNA：解释基于深度学习的安全应用程序。2018年ACM SIGSAC计算机和通信安全会议记录。美国医学会，364--379。

数字图书馆

[20]

Rakibul Hasan、Eman Hassan、Yifang Li、Kelly Caine、David J Crandall、Roberto Hoyle和Apu Kapadia。2018.观众体验模糊照片中的场景元素，以增强隐私。2018年CHI计算机系统人为因素会议论文集。美国医学会，47。

数字图书馆

[21]

Rakibul Hasan、Patrick Shaffer、David Crandall、Eman T Apu Kapadia等。2017年。动画增强了生活日志和流媒体视频的隐私。IEEE计算机视觉和模式识别研讨会会议记录。29--38.

[22]

何建平（Jianping He）、刘斌（Bin Liu）、孔德光（Deguang Kong）、王璇宝（Xuan Bao）、王娜（Na Wang）、金红霞（Hongxia Jin）和乔治·凯西迪斯（George Kesidis）。2016.小狗：转型支持个性化隐私保护部分图像共享。2016年IEEE/IFIP第46届年度可靠系统和网络国际会议（DSN）。IEEE，359--370。

[23]

杰弗里·欣顿。1999年，专家产品。(1999).

[24]

罗伯特·霍伊尔（Roberto Hoyle）、罗伯特·坦普勒曼（Robert Templeman）、史蒂文·阿姆斯（Steven Armes）、丹尼斯·安东尼（Denise Anthony）、大卫·克兰德尔（David Crandall）和阿普·卡帕迪亚（Apu Kapadia。2014.使用可穿戴摄像头的生命记录者的隐私行为。2014年ACM普适计算国际联合会议论文集。美国医学会，571--582。

数字图书馆

[25]

Henry Hsu和Peter A Lachenbruch。2014.配对t检验。Wiley StatsRef:在线统计参考（2014）。

[26]

胡洪鑫（Hongxin Hu）、盖尔·琼安（Gail Joon Ahn）和简·约根森（Jan Jorgensen）。2013.在线社交网络多方访问控制：模型和机制。IEEE知识与数据工程汇刊，第25卷，第7卷（2013年），1614-1627。

数字图书馆

[27]

Panagiotis Ilia、Iasonas Polakis、Elias Athanasopoulos、Federico Maggi和Sotiris Ioanidis。2015.面对面：防止社交网络中的照片泄露隐私。第22届ACM SIGSAC计算机和通信安全会议记录。ACM，781-792之间。

数字图书馆

[28]

Katarzyna Janocha和Wojciech Marian Czarnecki。2017年。关于分类中深层神经网络的损失函数。arXiv预印arXiv:1702.05659（2017）。

[29]

桑杰·凯拉姆（Sanjay Kairam）、约瑟夫·凯伊（Joseph‘Jofish’Kaye）、约翰·亚历克西斯·格拉·戈麦斯（John Alexis Guerra-Gomez）和大卫·A·沙玛（David A Shamma）。2016年快速决策：用户、内容和美学如何相互作用来塑造照片共享行为。2016年CHI计算机系统人为因素会议记录。美国医学会，113-124。

数字图书馆

[30]

Diederik P Kingma和Max Welling。2013.自动编码变分贝叶斯。arXiv预印arXiv:1312.6114（2013）。

[31]

托马斯·克纳普。1990.将序数量表视为区间量表：解决争议的尝试。护理研究，第39卷，第2卷（1990年），121-123。

[32]

巴拉昌德·克里希纳穆尔西（Balachander Krishnamurthy）和克雷格·威尔斯（Craig E Wills）。2009年，关于通过在线社交网络泄露个人身份信息。第二届ACM在线社交网络研讨会论文集。美国医学会，7-12。

数字图书馆

[33]

李一芳（Yifang Li）、妮莎·维什瓦米特拉（Nishant Vishwamitra）、巴特·科尼恩伯格（Bart P Knijnenburg）、胡洪欣（Hongxin Hu）和凯利·凯恩（Kelly Caine）。2017.模糊处理作为共享照片的隐私增强技术的有效性和用户体验。提交出版的手稿，第4卷（2017年）。

[34]

林宗毅、迈克尔·梅尔、谢尔盖·贝隆吉、詹姆斯·海斯、彼得罗·佩罗纳、德瓦·拉马南、彼得罗尔·多拉和C·劳伦斯·兹尼克。2014.微软coco：上下文中的通用对象。在欧洲计算机视觉会议上。施普林格，740-755。

[35]

埃里卡·麦卡利斯特（Erika McCallister）、蒂莫西·格兰斯（Timothy Grance）和凯伦·阿斯卡丰（Karen A Scarfone）。2010年，个人识别信息（PII）保密指南。特别出版物（NIST SP）-800-122（2010年）。

数字图书馆

[36]

Andrew D Miller和W Keith Edwards。2007年，《给与取：消费者照片分享文化与实践研究》。在SIGCHI计算机系统人为因素会议记录中。阿克姆，347--356。

数字图书馆

[37]

Adam Paszke、Sam Gross、Francisco Massa、Adam Lerer、James Bradbury、Gregory Chanan、Trevor Killeen、Zeming Lin、Natalia Gimelshein、Luca Antiga、Alban Desmaison、Andreas Kopf、Edward Yang、Zachary DeVito、Martin Raison、Alykhan Tejani、Sasank Chilamkurthy、Benoit Steiner、Lu Fang、Junjie Bai和Soumith Chintala。2019.PyTorch：一个势在必行的风格、高性能的深度学习图书馆。《神经信息处理系统进展》32，H.Wallach、H.Larochelle、A.Beygelzimer、F.dtextquotesingle Alché-Buc、E.Fox和R.Garnett（编辑）。柯兰联合公司，8024-8035。http://papers.neurips.cc/paper/9015-pytorch-an-imperative-style-high-performance-deep-learning-library.pdf

数字图书馆

[38]

Prajit Ramachandran、Barret Zoph和Quoc V Le。2017.搜索激活功能。arXiv预印arXiv:1710.05941（2017）。

[39]

Ramprasaath R Selvaraju、Michael Cogswell、Abhishek Das、Ramakrishna Vedantam、Devi Parikh和Dhruv Batra。2017.Grad-cam：通过基于梯度的本地化从深层网络中进行可视化解释。IEEE计算机视觉国际会议论文集。618--626.

[40]

安娜·辛齐亚·斯奎奇亚里尼（Anna Cinzia Squicciarini）、穆罕默德·谢哈布（Mohamed Shehab）和费德里卡·帕西（Federica Paci）。2009年。社交网络中的集体隐私管理。在第18届万维网国际会议的会议记录中。美国医学会，521-530。

数字图书馆

[41]

安娜·辛齐娅·斯奎奇亚里尼（Anna Cinzia Squicciarini）、斯米莎·桑德斯瓦兰（Smitha Sundareswaran）、丹·林（Dan Lin）和乔什·韦德（Josh Wede）。2011年，A3p：流行内容共享网站上共享图像的自适应策略预测。第22届ACM超文本和超媒体会议论文集。美国医学会，261--270。

数字图书馆

[42]

Kimia Tajik、Akshith Gunasekaran、Rhea Dutta、Brandon Ellis、Rakesh B Bobba、Mike Rosulek、Charles V Wright和Wu-chi Feng。2019.使用缩略图保留加密平衡图像隐私和可用性。IACR Cryptology ePrint Archive，第2019卷（2019年），第295页。

[43]

Shan-Tair Wang、Mei-Lin Yu、Chi-Jen Wang和Chao-Ching Huang。1999.从分析的角度，将序数量表视为区间量表，弥合利弊差距。护理研究，第48卷，第4卷（1999年），226--229。

[44]

Mike Wu和Noah Goodman。2018年，可扩展弱监督学习的多模式生成模型。神经信息处理系统进展。5575--5585.

[45]

于军、张宝鹏、邝正中、林丹和范建平。2017.iPrivacy:通过深度多任务学习识别敏感对象来保护图像隐私。IEEE信息取证与安全汇刊，第12卷，第5期（2017），1005-1016。

数字图书馆

[46]

S Zerr、JH Stefan Siersdorfer和E Demidova。2012年Picalert！数据集。

[47]

周伯雷（Bolei Zhou）、阿迪蒂亚·科斯拉（Aditya Khosla）、阿加塔·拉佩德里扎（Agata Lapedriza）、奥德·奥利瓦（Aude Oliva）和安东尼奥·托拉尔巴（Antonio Torralba）。2016.学习区分性本地化的深层次特征。在IEEE计算机视觉和模式识别会议记录中。2921--2929.

引用人

徐A周Z宫崎骏K吉川R霍西奥·SYatani K公司(2024)DIPA2课程ACM互动、移动、穿戴和普及技术会议录10.1145/36314397:4(1-30)在线发布日期：2024年1月12日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3631439
佛朗哥·M盖吉·O帕拉齐C(2023)以ChatGPT为例分析大型语言模型在内容仲裁中的应用第三届在线社交网络公开挑战国际研讨会会议记录10.1145/3599696.3612895(1-8)在线发布日期：2023年9月4日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3599696.3612895
刘杰李L李娜（Li N）(2023)照片共享中的关系隐私保护在线社交网络和媒体2016年10月10日/j.osnem.2023.10026837-38(100268)在线发布日期：2023年9月
https://doi.org/10.1016/j.osnem.2023.100268
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索引术语

以用户为中心的社交网络中基于内容的照片隐私自动控制
1. 安全和隐私
  1. 安全和隐私的人类和社会方面
    1. 隐私保护
    2. 安全和隐私方面的可用性

建议

在线社交网络中的隐私泄露分析

在线社交网络（OSN）已经成为社交互动的主要平台之一，例如建立关系、分享个人体验和提供其他服务。由于个人原因，OSN的广泛采用引发了隐私问题。。。
社交网站中用户隐私设置行为的隐私增强
CHI EA’16：2016年CHI会议论文集计算机系统人为因素扩展摘要

社交网站（SNS）是一种应用程序，允许用户创建个人档案，与朋友或公众互动，并共享照片和短视频等数据。这些个人信息披露的数量引发了问题和担忧。。。
在线社交网络中的照片隐私保护
CSCW’18之友：2018 ACM计算机支持合作工作和社会计算会议之友

通过我的博士研究，我的目标是提供一个比现有方法更好的在线照片隐私保护策略，例如照片自我审查和在线社交网络（OSN）上的接收者控制。通知大楼。。。

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信息和贡献者

问询处

发布于

封面图片ACM会议

CODASPY’22：第十二届ACM数据和应用程序安全与隐私会议记录

2022年4月

392页

国际标准图书编号：9781450392204

内政部：10.1145/3508398

总主席：
阿努帕姆·乔希
美国巴尔的摩县马里兰大学
,
课程主席：
玛丽贝尔·费尔南德斯
英国伦敦国王学院
,
拉凯什·M·维尔玛
美国休斯顿大学

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赞助商

SIGSAC:ACM安全、审计和控制特别利益小组

出版商

计算机协会

美国纽约州纽约市

出版历史

出版：2022年4月15日

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研究文章

资金来源

国家科学基金会

会议

22年的鳕鱼

赞助商：

SIGSAC公司

CODASPY'22：第二十届ACM数据和应用程序安全与隐私会议

2022年4月24日至27日

美国巴尔的摩医学博士

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徐A周Z宫崎骏K吉川R霍西奥·SYatani K公司(2024)DIPA2课程ACM互动、移动、穿戴和普及技术会议录10.1145/36314397:4(1-30)在线发布日期：2024年1月12日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3631439
佛朗哥·M盖吉·O帕拉齐C(2023)以ChatGPT为例分析大型语言模型在内容仲裁中的应用第三届在线社交网络公开挑战国际研讨会会议记录10.1145/3599696.3612895(1-8)在线发布日期：2023年9月4日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3599696.3612895
刘杰李L李娜（Li N）(2023)照片共享中的关系隐私保护在线社交网络和媒体2016年10月10日/j.osnem.2023.10026837-38(100268)在线发布日期：2023年9月
https://doi.org/10.1016/j.osnem.2023.100268
巴迪S康迪M帕约拉LTricomi P公司(2023)人类社交蜜罐：通过自我管理的Instagram页面吸引人们应用密码学与网络安全10.1007/978-3-031-33488-7_12(309-336)在线发布日期：2023年6月19日
https://dl.acm.org/doi/10.1007/978-3-031-33488-7_12
刘杰李L李娜（Li N）(2022)照片共享中的关系隐私学习与保护2022年IEEE/ACM大数据计算、应用和技术国际会议（BDCAT）10.1109/BDCAT56447.2022.00029(170-173)在线发布日期：2022年12月
https://doi.org/10.109/BDCAT56447.2022.00029

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