71、上下文感知计算中的隐私保护与智能管理

上下文感知计算中的隐私保护与智能管理

1 引言

在现代计算机科学中，上下文感知计算（Context-Aware Computing）已经成为一个重要的研究领域。它不仅能够提高用户体验，还能使系统变得更加智能化。然而，随着这一领域的快速发展，隐私保护和数据管理问题也日益凸显。本文将探讨上下文感知计算中的隐私保护技术和智能管理策略，旨在为读者提供一个全面的理解框架，并分享一些实用的技术细节。

2 隐私与安全

2.1 用户隐私问题

在AmI（环境智能）环境中，上下文感知技术的应用带来了诸多便利，但也引发了用户的隐私、信任和安全问题。研究表明，用户在面对隐私问题时表现出明显的抗拒情绪。例如，在一项使用徽章追踪用户日常活动的实验中，许多参与者因担心个人隐私泄露而不愿佩戴这些设备[48]。可见，如何有效保护用户隐私成为上下文感知技术成功应用的关键。

2.2 信任建立

Kindberg等人提出，通过使用可见的有形对象（如条形码扫描器）进行交易可以帮助增加用户对系统的信任感。然而，他们同时也指出，系统的易用性同样至关重要。因此，在设计上下文感知系统时，除了注重隐私保护外，还需兼顾用户体验，确保系统既安全又便捷。

2.3 隐私保护方法

为了应对隐私和安全挑战，研究人员提出了多种解决方案。Gandon和Sadeh建议使用隐私偏好规则来控制谁可以在什么条件下访问特定的上下文信息。具体而言，他们利用访问控制规则来定义不同情境下的权限，并通过混淆规则阻止未经授权的细节获取。此外，Leonhardt和Maguire还将基于上下文的混淆技术应用于位置信息的访问控制中[24]。