Исследователи из Университета Карнеги — Меллона (США) приступили к разработке мобильного приложения, которое автоматизирует процесс настройки параметров конфиденциальности разрозненных сервисов. Технология была представлена в рамках симпозиума Symposium on Usable Privacy and Security (SOUPS) в Денвере.
©Wikipedia
По словам ученых, в основе работы помощника лежит принцип машинного обучения. Объединяя настройки конфиденциальности отдельных приложений в метаинтерфейсе, программа взаимодействует с пользователем посредством уточняющих вопросов и рекомендаций и анализирует характер принятий-отказов для составления профиля. Количество основных профилей конфиденциальности ограничено степенью желаемой приватности.
«Люди просто не в состоянии справиться со всеми тонкостями такой настройки при использовании мобильных приложений. И не только: распространение интеллектуальных датчиков и других устройств, входящих в состав так называемого Интернета вещей, делает защиту персональных данных еще более трудоемкой», — подчеркнул профессор Норман Саде.
В эксперименте исследователи предложили воспользоваться помощником 49 пользователям смартфонов, 23 человека осуществляли настройку конфиденциальности вручную. Результаты показали, что участники первой группы одобрили около 80% рекомендаций программы.
Затем обеим группам была дополнительно разослана серия предупреждений о необходимости более детальной настройки отдельных параметров конфиденциальности в связи с особенностями работы тех или иных приложений. Прежние тесты продемонстрировали эффективность подобных уведомлений в части общего повышения личной безопасности пользователей. В рамках нового исследования участники отказались только от 5% параметров, которые рекомендовал бы помощник.
«Наша работа показывает, что помощник хорошо справляется с профилированием конфиденциальности и его рекомендации, основанные на сведениях о пользователе, были полезны», — заявил Саде.
