211service.com
Osobisty nadzór prywatności AI może pomóc Ci odzyskać kontrolę nad Twoimi danymi
Śledzenie danych osobowych gromadzonych, używanych i udostępnianych przez aplikacje mobilne wymaga zrozumienia długich, niejednoznacznych i często mylących polityk prywatności i ustawień uprawnień. Teraz jest do tego aplikacja.
Asystent prywatności , dzieło naukowców z Carnegie Mellon University, wykorzystuje uczenie maszynowe, aby zapewnić użytkownikom większą kontrolę nad informacjami gromadzonymi przez aplikacje na ich telefonach z Androidem. Łączy odpowiedzi użytkownika na kilka pytań (na przykład „Ogólnie rzecz biorąc, czy czujesz się komfortowo z aplikacjami finansowymi uzyskującymi dostęp do Twojej lokalizacji?”) z informacjami uzyskanymi z analizy aplikacji na telefonie użytkownika, aby przedstawić konkretne zalecenia dotyczące tego, jak ta osoba powinna zarządzać uprawnieniami .
Aplikacja jest dostępna tylko dla urządzeń zrootowanych, co oznacza, że ich systemy operacyjne zostały odblokowane, aby umożliwić niezatwierdzone aplikacje. Ale Norman Sadeh , profesor informatyki, który kieruje CMU Spersonalizowany projekt asystenta prywatności , ma nadzieję, że duża firma technologiczna w końcu zobaczy tę technologię jako sposób na odróżnienie się od konkurencji i utoruje drogę do tego, by stała się głównym narzędziem.
Gromadzenie i analiza danych użytkowników na potrzeby reklam ukierunkowanych staje się coraz bardziej powszechne i wyrafinowane, a dla wielu konsumentów może się to zdarzyć w czarnej skrzynce . Większość ludzi nie czyta polityk prywatności ani nie zwraca szczególnej uwagi na uprawnienia aplikacji, a nawet jeśli tak, język jest często nieprzydatnie niejasny. Według ostatnich badań Pew, 91 procent dorosłych Amerykanów uważa, że konsumenci stracili kontrolę nad sposobem, w jaki firmy zbierają i wykorzystują dane osobowe. Jeśli federalne organy regulacyjne nadal stosują stosunkowo niefrasobliwe podejście do regulacji prywatności konsumentów, więcej osób może skorzystać z technologii, takich jak Privacy Assistant, aby pomóc im zachować pewien poziom kontroli nad swoimi danymi (patrz Witamy w Internecie Privacy Limbo ).
Grupa CMU wykazała, że uczenie maszynowe może modelować preferencje dotyczące prywatności jednostek. Odpowiedzi użytkownika na kilka pytań wystarczą, aby umieścić je w jednym z kilku podobnie myślących klastrów. Asystent prywatności zaleca ustawienia udostępniania danych — dotyczące informacji o lokalizacji, kontaktów, wiadomości, danych połączeń telefonicznych oraz aparatu i mikrofonu telefonu — na podstawie profilu grupy, który najlepiej pasuje do użytkownika.
Zespół Sadeha bada również ideę zachęt lub powiadomień, które informują lub przypominają ludziom, jakie dane udostępniają, i zachęcają ich do sprawdzenia swoich ustawień. Grupa wykazała, że ponaglenia, które informują ludzi na przykład o tym, jak często zbierane są ich dane o lokalizacji lub ile aplikacji zbiera ich dane kontaktowe lub próbuje uzyskać dostęp do mikrofonu lub aparatu, zachęcają do ponownego sprawdzenia swoich ustawień. Wielu ludzi, którzy inaczej nie spojrzeliby na swoje ustawienia, zdaje sobie sprawę, że jest wiele rzeczy, których nie są świadomi, mówi Sadeh.
Użytkownicy iOS firmy Apple mogą być zaznajomieni z powiadomieniami, które sprawdzają, czy czują się komfortowo, gdy dana aplikacja udostępnia dane o ich lokalizacji. Ale mogą też być frustrujące, ponieważ nie mówią czemu aplikacja zbiera te dane. Skanując kod setek tysięcy darmowych aplikacji, grupa CMU odkryła, że gdy zbierają informacje o lokalizacji, najczęściej robią to inne niż podstawowe funkcjonowanie aplikacji, często w celach reklamowych.
Sadeh mówi, że powinny być dokładniejsze sterowanie, co pozwoliłoby komuś powiedzieć, na przykład, że zezwalam aplikacji na dostęp do mojej lokalizacji, aby umożliwić mi nawigację lub powiedzieć mi o pobliskich restauracjach lub o tym, co masz, ale ja nie chcę udostępniać swojej lokalizacji firmom analitycznym, które budują rozległe ślady mojego miejsca pobytu.