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标题 基于扫雷游戏的隐私网络效应模拟
范文

    李佳欣

    摘 要:信息化时代背景下,本文将隐私网络效应与扫雷游戏的规则和过程进行类比,从而对个人隐私信息在整个虚拟隐私网络中的衍生效应和交互作用进行模拟,最终通过对隐私信息重要程度的划分来计算整体价格,具有一定的可操作性和借鉴意义。

    关键词:扫雷游戏;个人隐私信息;隐私网络

    随着电子信息技术的不断发展,人们享受信息化服务的同时,个人隐私信息也在不断地积累,例如各类APP的账号密码、各类交易记录、浏览记录、社交媒体动态等。各种纷繁复杂的隐私信息构成了一个巨大的虚拟隐私网络,而其中的联系以及所产生的网络效应难以窥探和考量,本文化繁就简,创新性地基于扫雷游戏更好地模拟隐私网络效应,便于之后隐私的量化和价格估计。

    由于个人隐私信息复杂多样,本文将其大体分为个人私密隐私信息(例如账号密码等)和交互隐私信息(例如交易记录、互动记录等)两大类。其中共享隐私信息(例如政府搜集的国家居民收入等公共共享信息)则涵盖在交互隐私信息中。也正是由于个人隐私信息的衍生效应和交互作用,最终形成了错综复杂的隐私网络。

    一、假设与类比

    (1)将隐私网络化虚为实,假设所有人交叠而成的整个隐私网络是一个平面,把这个平面类比扫雷游戏中无限延伸的雷区。

    (2)将个人隐私信息分成相似小类,每一小类隐私信息类比扫雷游戏中的方格,且含有雷的方格代表个人私密隐私信息,不含有雷的方格代表交互隐私信息。现暂不考虑每一相似小类中个人隐私信息的数量,而将其看作一个整体来估计此小类隐私信息的重要程度。

    (3)将个人隐私信息的重要程度与扫雷游戏中的数字相类比,假设个人隐私信息按照重要程度由低到高分成10个不同等级,做如下规定:

    (4)将个人隐私信息的衍生效应和交互作用与扫雷规则相类比,在此基础上做一些修改。

    假设最初整片雷区是密封的,即整个隐私网络是空白的。

    ①若第一个点到的方格是含有雷的方格,则游戏重新开始。即展示个人私密隐私信息,无交互作用。

    此规则可修改为显示雷,但游戏继续,直至所有方格都点完则游戏结束。

    ②若第一个点到的方格是含有数字的方格,或者牵连出不定范围的空白方格,则游戏继续。即展现出个人隐私信息在整个隐私网络中的衍生效应和与周围人的隐私信息的交互作用。

    ③最终游戏结束时,所呈现的扫雷平面就是在整个隐私网络中隐私信息的不同重要程度,而整个扫雷过程由点及面展现个人隐私信息的衍生效应与交互作用。

    二、计算与应用

    (1)给定一个人的个人隐私信息,可通过以下步骤计算出相应的价格。

    ①将所得个人隐私信息分为个人私密隐私信息和交互隐私信息两大类,其中个人私密隐私信息重要程度为9。

    ②将所得交互隐私信息按照上述规定划分在不同重要程度之中,最终可得出9个重要程度下的个人隐私信息数量。

    ③可采用分层定价法,利用所占百分比对这9个重要程度进行定价。

    ④计算个人隐私信息的价格:

    在扫雷游戏中,可规定个人隐私信息中心为含有雷的方格,由于雷的影响仅在以它为中心的九宫格内,所以个人隐私信息在整个隐私网络的价格等于九宫格中9个方格的价格之和,其中每个方格的价格=对应重要程度的隐私信息数量×相应的价格。

    在具体应用中,可直接类比成分成的这9个重要程度所得价格的叠加。

    (2)若某应用程序发生大规模的数据泄露,则可根据其具体泄露的个人资料,对应在雷区大致圈出相应的范围,进行个人损失和总体损失的计算。

    三、评价与总结

    整个隐私网络具有人与人隐私的高度相关性和高度交互性,因而在具体度量上存在着很大困难,基于扫雷游戏对隐私网络效应进行模拟有其优缺点,也需要更进一步地完善。

    (一)优点

    ①将每个雷看作个人隐私信息中心,数字看作重要程度,清楚明了地对整个隐私网络效应进行模拟。

    ②隐私信息的量化和价格的叠加在雷区九宫格中可以进行大概的估量,具有可操作性。

    (二)缺点

    ①以九宫格来进行范围辐射和以不同等级来进行重要程度的量化都存在一定的偏差,但伴随着隐私网络的扩大和隐私信息数量的增加可以尽可能的减少偏差,最后可以忽略不计。

    ②上述的隐私信息重要程度是着重根据人与人之间的交互作用来分层的,对于各类型具体隐私信息的重要程度并没有明确比较,还存在缺陷。

    (三)总结

    本文主要在于对隐私网络效应的模拟,即注重交互隐私信息的处理和分析,使得隐私网络可视化,而对于个人隐私信息的具体量化可参考确定搜索引擎相关性的Pagerank幂法[1]和主成分分析法[2]。两者可以进行有效结合,更好地估计个人隐私信息在整个隐私网络中的价格。

    参考文献:

    [1]刘青伟.搜索引擎中的Pagerank排序算法研究分析[D].电子科技大学,2010.

    [2]苏键,陈军,何洁.主成分分析法及其應用[J].轻工科技,2012,28(09):1213+16.

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更新时间:2024/12/22 23:38:19