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Assuring enhanced privacy violation detection model for social networks

International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics 2022年第1期15卷 75-91页

作者： Ali Altalbe Faris Kateb Faculty of Computing and Information Technology King Abdulaziz UniversityJeddahSaudi Arabia

Purpose-Virtually unlimited amounts of data collection by cybersecurity systems put people at risk of having their privacy *** networks like Facebook on the Internet provide an overplus of knowledge concerning their *** users relish exchanging data online,only some data are meant to be interpreted by those who see value in *** is now essential for online social network(OSN)to regulate the privacy of their users on the *** paper aims to propose an efficient privacy violation detection model(EPVDM)for ***/methodology/approach-In recent months,the prominent position of both industry and academia has been dominated by privateness,its breaches and strategies to dodge privacy *** around the world have become aware of the effects of violating privacy and its effect on them and other *** privacy violations are detected,they must be reported to those affected and it’s supposed to be mandatory to make them to take the next *** there are different approaches to detecting breaches of privacy,most strategies do not have a functioning tool that can show the values of its subject *** EPVDM for Facebook,based on a deep neural network,is proposed in this research ***-The main aim of EPVDM is to identify and avoid potential privacy breaches on Facebook in the *** analyses in comparison with major intrusion detection system(IDS)to detect privacy violation show that the proposed methodology is robust,precise and *** chances of breaches or possibilities of privacy violations can be identified very ***/value-All the resultant is compared with well popular methodologies like adaboost(AB),decision tree(DT),linear regression(LR),random forest(RF)and support vector machine(SVM).It’s been identified from the analysis that the proposed model outperformed the existing techniques in terms of accuracy(94%),precision(99.1%),recall(92.43%),f-score(95.

关键词： privacy violation Detection IDS Social network Accuracy Recall Precision F-score

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对个性化算法推荐技术的伦理反思

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伦理学 2022年第1期

作者：匡文波

算法推荐技术的出现，使得传统以编辑为中心的把关权力部分迁移到算法创设主体身上，以算法为核心的“技术丛”在一定程度上被赋予信息采集、记录、筛选、分类、推送、存储等权力，而这些权力背后的动机及其执行结果并不都是符合伦理的... 详细信息

算法推荐技术的出现，使得传统以编辑为中心的把关权力部分迁移到算法创设主体身上，以算法为核心的“技术丛”在一定程度上被赋予信息采集、记录、筛选、分类、推送、存储等权力，而这些权力背后的动机及其执行结果并不都是符合伦理的，信息茧房、数据滥用、算法黑箱等问题对个人隐私权、知情权、平等权、被遗忘权造成了不同程度的威胁。算法推荐技术在新闻传播领域中的运用带来了技术逻辑与新闻逻辑的碰撞，商业和资本价值输出给数字人权和公共价值带来新困境。基于此，从法伦理的视角出发，以权利为逻辑起点，从数字人权中的自由、正义、隐私、自主性、人性尊严等先行价值切入，重新解读算法黑箱和信息茧房等问题中受冲击的伦理内核，厘清智能传播环境下算法推荐技术对个人、行业和社会造成的权利威胁，反思造成这种现状的原因，并试图提出可行的解决对策和建议，提倡以人权价值规制算法技术，在算法推荐技术的发展中重视人的价值，尊重人的主体地位。

关键词：数字人权法伦理算法歧视信息茧房被遗忘权隐私侵犯数字素养 digital human rights legal ethics algorithmic discrimination privacy violation

来源：人大复印报刊资料评论

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智能算法推荐技术的逻辑理路、伦理问题及规制方略

引用

伦理学 2021年第4期

作者：匡文波

新技术的出现会给使用者带来新特权，这种特权往往会打破旧局面，挑战固有秩序，并引发一系列新问题。人工智能时代，“算法即权力”体现为经过用户和技术“赋权”后，算法推荐技术具有了筛选、定义、推送信息和记录、存储个人数据的特... 详细信息

新技术的出现会给使用者带来新特权，这种特权往往会打破旧局面，挑战固有秩序，并引发一系列新问题。人工智能时代，“算法即权力”体现为经过用户和技术“赋权”后，算法推荐技术具有了筛选、定义、推送信息和记录、存储个人数据的特殊权力，并在某种意义上取代了传统媒体的价值判断和把关权。算法在拥有这些权力之后，其动机和执行结果并不都是“向善”的。在受众层面，信息茧房、数据滥用、算法黑箱、把关权的迁移等问题对用户的隐私权、自主权、知情权、平等权、被遗忘权造成了不同程度的威胁；在行业层面，新闻生产和传播方式发生变化，专业新闻机构的垄断性地位受到冲击；在社会层面，媒体的公共性及其作为社会公器的监督作用被削弱。面对算法推荐技术在新闻传播领域引发的伦理困境，应当坚持以人为本，重视人的价值，在数据采集、数据计算、算法模型中提升人的主导作用，寻找效率导向的“算法”与公平导向的“新闻”二者之间的平衡点，在此基础上建构算法推荐新闻的伦理规范原则及应用细则。

关键词：大数据算法推荐算法歧视算法黑箱隐私侵犯被遗忘权 big data algorithm recommendation algorithm discrimination algorithm black box privacy violation right to be forgotten

来源：人大复印报刊资料评论

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