The Curious Case of the PDF Converter that Likes Mozart: Dissecting and Mitigating the Privacy Risk of Personal Cloud Apps
在Google Drive和Dropbox等个人云服务上运行的第三方应用程序需要访问用户数据才能提供某些功能。通过对来自谷歌Chrome商店的100个流行的Google Drive应用程序的详细分析，我们发现现有的权限模型经常被滥用：大约三分之二的分析应用程序具有过度特权，即，它们访问的数据比它们运行所需的更多。在这项工作中，我们分析了三种不同的权限模型，旨在阻止用户安装特权过高的应用程序。在对210个真实用户的实验中，我们发现最成功的权限模型是我们的新集成方法，我们称之为深远的见解。影响深远的洞察力告知用户应用程序可以对其进行的数据驱动的洞察力（例如，他们感兴趣的主题，合作和活动模式等）因此，他们试图弥合第三方实际了解用户和用户对其隐私泄露的感知之间的差距。我们的结果证明了深远见解在弥合这一差距方面的有效性，因为深远见解在阻止用户安装特权过高的应用程序方面的平均效率是当前模型的两倍。为了促进普遍的隐私意识，我们部署了一个公开的隐私导向的应用程序商店，使用深远的见解。基于从商店用户数据中提取的知识（来自1440名用户的超过115 GB的Google Drive数据，安装了662个应用程序），我们还从开发人员和云提供商的角度描绘了第三方云应用程序的生态系统。最后，我们提出了几个一般性的建议，可以指导其他未来的工作在云隐私领域。
2016-08-18 cs.CY cs.HC
Exfiltration of personal information from ChatGPT via prompt injection
JAIST（北陆先端科学技术大学院大学）
本文揭示ChatGPT 4和4o存在提示注入漏洞，攻击者无需第三方工具即可窃取用户个人数据，且记忆功能进一步加剧了该风险。
2024-06-06 cs.AI cs.CL cs.CR
Gharibi_FaceCard for Contacts and Easy Personal - Information Exchange
在本文中，我们讨论了一种新的接触方式，交换个人信息使用手机。本发明的思想取决于为每个个人移动电话分配称为Gharibi码（GC）的特殊码，并创建称为Gharibi脸卡（GFC）的个人信息文件，该个人信息文件具有移动电话用户的所有指定的个人数据。当您请求某人的GC代码时，对方的手机将向您发送此人的GFC。我们认为这种方式将促进沟通和交换指定的个人数据的过程，特别是在熟人之间。例如，手机号码，电话和电子邮件地址将在几秒钟内发送，使用不超过六个字符长的简单代码，通过移动设备传输大量个人数据，而不是使用传统的商务或名片。
2014-10-18 cs.CY
Exposing the Hidden Web: An Analysis of Third-Party HTTP Requests on 1 Million Websites
本文对100万个流行网站的隐私泄露机制进行了定量分析。调查结果表明，近十分之九的网站将用户数据泄露给用户可能不知道的各方;超过十分之六的网站产生第三方cookie;超过十分之八的网站将外部方的JavaScript代码加载到用户的计算机上。泄露用户数据的网站平均联系9个外部域，这表明用户可能被多个实体串联跟踪。通过追踪网络上个人浏览历史的意外泄露，可以发现少数美国公司收到了大量的用户数据。最后，在分析时，大约五分之一的网站可能容易受到已知的国家安全局间谍技术的攻击。
2015-11-02 cs.CR cs.CY
Breyer case of the Court of Justice of the European Union: IP addresses and the personal data definition
Radboud University（拉德堡德大学）
本文分析了欧洲联盟法院Breyer案，指出当网站发布者具备法律手段从接入商处获取识别信息时，访问者的动态IP地址即构成个人数据。
2025-11-03 cs.CY
A Fait Accompli? An Empirical Study into the Absence of Consent to Third-Party Tracking in Android Apps
第三方跟踪允许公司收集用户的行为数据，并跟踪他们在数字设备上的活动。这可能会将对用户私生活的深入了解掌握在陌生人手中，而且往往在用户没有意识到或没有明确同意的情况下发生。然而，欧盟和英国的数据保护法要求获得同意，1）访问和存储用户设备上的信息，2）合法处理个人数据作为第三方跟踪的一部分，正如我们在本文中分析的那样。本文进一步调查了是否以及在多大程度上同意在移动应用程序中实施。首先，我们分析了Google Play商店中具有代表性的应用程序样本。我们发现，大多数应用程序都参与了第三方跟踪，但很少有应用程序在这样做之前获得同意，这表明可能普遍违反了欧盟和英国的隐私法。其次，我们详细研究了最常见的第三方跟踪库。虽然大多数人承认他们依赖应用程序开发人员代表他们获得同意，但他们通常没有采取强有力的措施来确保这一点：同意要求的披露有限;缺乏默认的同意实施;合规指南很难找到，难以阅读，维护不善。
2021-06-18 cs.CY
Consent on the Fly: Developing Ethical Verbal Consent for Voice Assistants
确定语音助理应如何代理同意与第三方软件共享数据已被证明是一个复杂的问题。设备通常需要用户切换到配套的智能手机应用程序，以便导航他们的免提语音助手的权限菜单。与智能手机应用程序商店更一致的是，Alexa现在提供“语音转发同意”，允许用户使用语音在对话中授予技能访问个人数据。虽然比打开配套应用程序更有用和方便，但“即时”征求同意可能会破坏知情同意过程的几个核心概念。语音接口的无形特性进一步模糊了由底层平台的第三方开发人员控制的交互部分之间的边界。我们概述了一个研究议程，旨在实现可用和有效的基于语音的同意，以解决口头代理同意的问题，包括我们自己在GDPR上的工作和Ubicomp中的同意工作。
2022-04-21 cs.CY cs.HC
Before and after GDPR: tracking in mobile apps
第三方跟踪，即收集和共享有关个人的行为数据，是移动应用程序中一个重要且普遍存在的隐私威胁。欧盟于2018年推出了《通用数据保护条例》（GDPR），以更好地保护个人数据，但迄今为止，有关其有效性的经验证据有限。本文研究了GDPR引入前后近200万个Android应用程序的跟踪情况。我们的分析表明，应用程序中第三方跟踪的存在变化有限，并且跟踪功能集中在少数大型看门人公司中。然而，变化可能迫在眉睫。
2021-12-21 cs.CY
Tracking the Trackers: Towards Understanding the Mobile Advertising and Tracking Ecosystem
第三方服务是移动生态系统不可或缺的一部分：它们允许应用程序开发人员添加性能分析和社交网络集成等功能，并通过支持用户跟踪和定向广告投放来实现应用程序的盈利。目前，用户、研究人员和监管机构对这个第三方生态系统的了解都很有限。在本文中，我们试图缩小这一差距。利用ICSI Haystack应用程序用户的数据，我们获得了移动生态系统的丰富视图：我们识别并描述了与移动广告和用户跟踪相关的域，从而朝着更高的透明度迈出了重要的一步。我们还概述了我们对分析服务的公共目录和普查、其行为、其个人数据汇集过程以及其在移动应用程序中的使用的步骤。
2016-10-26 cs.CY
Scalable Architecture for Personalized Healthcare Service Recommendation using Big Data Lake
个性化的医疗保健服务利用相关的患者数据和大数据分析来定制药物建议。然而，大多数医疗保健数据都是非结构化的形式，将它们转换为关系形式需要花费大量的时间和精力。该研究提出了一种新的数据湖架构，以减少数据摄取时间并提高医疗保健分析的精度。它还消除了数据孤岛，并通过允许连接到第三方数据提供商（如临床实验室结果，化学家，保险公司等）来增强分析。数据湖架构使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）为结构化和非结构化数据提供存储。本研究使用K-means聚类算法寻找具有相似健康状况的患者群。随后，它采用了支持向量机，以找到最成功的医疗保健建议，为每个集群。我们的实验结果表明，数据湖的能力，以减少从各种数据供应商的数据，无论其格式的时间。此外，很明显，数据湖有可能比现有方法更精确地生成患者集群。很明显，数据湖为原生格式的数据提供了统一的存储位置。它还可以通过消除数据孤岛来改善个性化的医疗保健药物建议。
2018-02-02 cs.CY
Facebook Use of Sensitive Data for Advertising in Europe
即将出台的《欧洲通用数据保护条例》（GDPR）禁止处理和利用某些类别的个人数据（健康、政治取向、性偏好、宗教信仰、民族血统等）。这是由于恶意使用此类信息可能导致明显的隐私风险。这些类别被称为敏感个人数据。Facebook最近在西班牙被罚款120万欧元，原因是出于广告目的收集、存储和处理敏感个人数据。本文量化了欧盟（EU）中被贴上与敏感个人数据相关的兴趣标签的Facebook用户的比例。我们的研究结果显示，Facebook将73%的欧盟用户标记为敏感兴趣。这相当于欧盟总人口的40%。我们还估计，恶意第三方可能会以每个用户0.015欧元的低成本揭露被分配敏感兴趣的Facebook用户的身份。最后，我们提出并实现了一个Web浏览器扩展，以通知Facebook用户的敏感利益Facebook已经分配给他们。
2018-02-14 cs.CY cs.SI
I Know What You Bought Last Summer: Investigating User Data Leakage in E-Commerce Platforms
本研究调查电商平台用户数据泄露问题，采用半自动化数据收集方法检查热门网店，发现近30%向第三方泄露信息，揭示跨平台交互导致隐私泄露的机制及与Facebook等平台的数据共享模式。
2025-04-16 cs.CR cs.CY
Large Language Models and Augmented Democracy
Doctoral School of Mathematics, Computer Science and Telecommunications of Toulouse（图卢兹数学、计算机科学与电信博士学院）
本研究探讨基于大型语言模型的数字孪生在增强民主中的机遇与挑战，涵盖个人偏好预测、组织集体表征及对抗攻击的鲁棒性，强调准确表征与忠实聚合。
2026-10-06 cs.CL cs.CR cs.CY
Thinking Out Loud and e-Health for Coordinated Care Lessons from User Requirements Gathering in the 4C Project
电子健康是澳大利亚应对医疗保健服务成本上升和需求变化战略的核心部分。个人控制电子健康记录（PCEHR）花费超过10亿美元，只有6%的澳大利亚人注册，这表明用户仍然面临挑战。虽然证据证实了让用户参与系统开发的好处，但需要更多关于如何有效参与医疗保健环境的例子。这项研究描述了使用敏捷开发方法结合大声思考技术，提供一个解决方案，超过用户的需求，支持一个新的模式的照顾。4C项目解决方案将塔斯马尼亚西北地区的老年护理机构与全科诊所、医院和专家服务联系起来。它以技术介导的社会参与模式为基础。作为《公民权利和政治权利国际公约》的一个试验项目，目前尚不清楚为什么所吸取的经验教训似乎没有更明确地部署在国家推广计划中。
2016-06-05 cs.CY
The European Union general data protection regulation: what it is and what it means
本文介绍了欧盟GDPR的起源、条款与监管思路，对比了其与美国隐私法的差异，分析了它对全球数据使用、不同类型企业及商业模式的多重影响。
2025-10-03 cs.CY
Building a healthier feed: Private location trace intersection driven feed recommendations
本文提出一种基于私有位置轨迹交集、无需第三方或公开数据暴露的同意优先信息流推荐方法，通过移动轨迹重叠代理现实社交联系，以促进本地社区融入和社会资本积累。
2023-09-20 cs.CY cs.SI
Privacy Implications of Health Information Seeking on the Web
这篇文章探讨了访问健康相关网页的人的隐私风险。所分析的页面数量来自1，986种常见疾病的50个顶级搜索结果。这总共产生了80，124个唯一页面，分析了第三方HTTP请求的存在。91%的网页被发现向第三方发出请求。对URI的调查显示，70%的HTTP Referer字符串包含暴露特定条件、治疗和疾病的信息。这给用户带来了个人身份识别和盲目歧视的风险。对现有政府和公司政策的审查表明，用户没有得到充分保护，无法防范此类风险。
2015-03-06 cs.CR cs.CY
A sandbox study proposal for private and distributed health data analysis
针对SARDIN项目中的健康数据分布式分析，提出沙箱研究方案，采用联邦分析、安全聚合和差分隐私技术，实验证明其能显著改善隐私与效用权衡。
2025-01-24 cs.CR cs.CY cs.DC
