88、上下文感知数据管理中的隐私保护技术

上下文感知数据管理中的隐私保护技术

1 引言

随着计算技术的进步，计算系统越来越多地感知其周围的环境，通过分布广泛的智能设备提供实时信息。这种能力不仅提升了用户体验，还带来了新的挑战，尤其是在隐私保护方面。在环境智能（Ambient Intelligence）和上下文感知计算中，系统需要收集大量的上下文信息，如用户的位置、活动和习惯等，以便在没有用户交互的情况下做出智能决策。然而，这些信息通常与个人相关，因此属于隐私指令的范畴。本文将探讨如何在上下文感知计算中平衡隐私保护和智能性，确保用户信息的安全和系统的智能化。

2 上下文感知计算中的隐私问题

2.1 上下文信息的敏感性

尽管上下文信息可能被认为不如传统的健康档案或银行信息那样敏感，但当它与个人相关联时（例如，一个人的位置），根据全球隐私法案中个人数据的定义，它也受到隐私法规的约束。特别是，当涉及到上下文感知环境智能空间时，系统可能会每天感知和存档每个人的行动和移动。想象一下，如果我们的所有活动都被周围环境感知和追踪，我们会感到多么不舒服。此外，如果准确度足够高、数据量足够大，上下文信息可能会成为恶意使用的目标，例如，监控公司的员工，检测居民和/或公司员工的行为以准备抢劫或出于营销目的，或者在签订保险合同前检查人们的行为。这不可避免地构成了一个重大的隐私威胁。

2.2 隐私保护的挑战

在上下文感知应用程序中强制执行隐私保护带来了控制和利用上下文历史内容（数量和准确性）的困难。实际上，隐私已被广泛认为是上下文感知环境智能计算中的应用杀手，形成了一个关键问题。为了应对这一挑战，我们需要探索合理的解决方案，以调和上下文感知与隐私保护之间的矛盾。