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J-GLOBAL ID：201702290838109059   整理番号：17A0103267

大規模環境におけるソーシャルネットワークネットワークのプライバシリスクのファジィ評価に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Fuzzy Evaluation of Privacy Risk for Social Network in Big Data Environment

著者 (4件)： Zhu Guang (School of Economics and Management,Nanjing University of Information Science and Technology) ,  Feng Mining (School of Economics and Management,Nanjing University of Information Science and Technology) ,  Chen Ye (School of Economics and Management,Nanjing University of Information Science and Technology) ,  Yang Jiayun (School of Economics and Management,Nanjing University of Information Science and Technology)
資料名： Qingbao Kexue  (Qingbao Kexue)
巻： 34  号： 9  ページ： 94-98  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2591A  ISSN： 1007-7634  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在の大規模プライバシー保護機構の限界を考慮して,本論文は,プライバシー保護のための新しい方法を提案して,それは大規模なデータプライバシー保護のために能動的保護を提供した。文献研究と専門家インタビューに基づき,大規模データ環境におけるソーシャルネットワークのプライバシーリスク因子を定性的に分析し,DELPHI法を用いて3つの基準次元と13の指標次元を含むプライバシーリスク評価指標システムを構築した。階層分析法(AHP)とエントロピー法を用いて各指標の総合的重みを計算した。アンケートによりデータを収集し,あるソーシャルネットワークのプライバシーリスクをファジィ評価した。実証分析の結果は,このソーシャルネットワークプラットフォームのプライバシーリスクレベルが低いリスク,「管理制度」,「第三者情報収集」,「プライバシー不法取引」などのリスクファクターが高いリスクであることを示した。総合的に見ると、プライバシーリスクのファジィ評価方法は比較的に良い適応性があり、大データ環境下のソーシャルネットワークサービスレベルの向上に参考を提供することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： AHP【評価】 ,  情報収集 ,  *プライバシー ,  面接調査 ,  適応性 ,  危険因子 ,  アンケート
準シソーラス用語： 実証分析 ,  *社会的ネットワーク ,  データプライバシー ,  プライバシー保護 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： big data ,  social network ,  privacy risk ,  fuzzy evaluation

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 大規模 ,  環境 ,  ソーシャルネットワーク ,  プライバシ ,  リスク ,  ファジィ評価 ,  研究