面向智慧服务的多源隐私主体协同保护机制研究

发布时间：2021-07-16 11:57

　　[目的/意义]设计面向智慧服务的多源隐私主体协同保护机制,为个人隐私信息的合理利用和有效监管提供对策建议。[方法/过程]文章总结归纳了智慧服务情境下面临的隐私问题,分析了现有隐私保护机制在隐私过度保护、隐私感知偏差和隐私权责不清等方面的不足,从隐私信息传播的生命周期视角,界定多源隐私主体,设计了面向智慧服务的多源隐私主体协同保护机制,并对隐私信息的传播动力学分析、多源隐私主体的感知演化和行为交互等内容进行探讨。最后,以智慧医疗服务为例,对隐私协同保护机制的具体应用进行了详细地阐述。[结果/结论]多源隐私主体协同保护机制在智慧服务情境下的有效应用,有利于个人隐私的"分级、分时、分层"保护。 

【文章来源】：现代情报. 2020,40(06)CSSCI

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

总体杠架

定义隐私使用者（医疗机构）为传播网络中的超级传播节点（Super-spreader）。如图2所示，隐私信息在一个有向网络中传播，病人A（隐私拥有者）向医疗机构B提供个人身份、病情病例、地理位置等隐私信息。由于治疗需要，隐私信息可能进一步传播给医疗机构C和移动医疗系统服务商D。除此之外，在超级传播机制的作用下，出于利益驱动或者管理漏洞等原因，医疗机构主动推送、共享隐私信息给潜在客户（病人）E、F。此时，医疗机构B具备了隐私信息的超级传播能力，隐私传播范围达到了最大化。构建J-SIR模型，将隐私主体分为未知者（Ignorant）、传播者（Spreader）、超级传播者（Super-spreader）和免疫者（Stifler）。与SIR模型不同，超级传播者（定义为J）不仅能够将隐私传播至具有紧密行为关系的邻居节点，而且能够通过提及、转发、推送等行为在整个传播网络中传递隐私信息。免疫者（定义为R）是接受隐私信息却不再传播的主体。在上述分析的基础上，建立动力学方程组：

3）医疗机构选择博弈策略。定义模型参数包括移动医疗服务价格P和服务成本C1、隐私保护成本C2、信誉损失L1、病人移动医疗服务感知收益E、隐私损失L2、不同类型博弈主体的概率p和q等。由上述模型参数，可计算得到不同博弈策略的收益函数，求解贝叶斯纳什均衡。运用蒙特卡罗方法进行数值仿真，对仿真结果的影响因素进行深入分析，探寻在智慧医疗服务情境下如何达到{守信，信任，获取}的最优隐私获取模式。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3286965