面向多用户共享空间的情感隐私保护:在公共情感计算中保护个体数据主权? 热门官方
回答:在商场、车站等共享空间进行情感计算时,需防止个体隐私泄露:①本地边缘处理:摄像头与传感器数据在本地设备完成情感特征提取,仅上传去身份化的聚合统计数据(如区域情感指数);②差分隐私保护:在聚合数据中加入校准噪声,确保无法反推个体情感状态;③个体授权机制:在可能涉及个人的应用场景(如VIP服务)中,需明确获得用户同意方可关联身份与情感数据;④透明可审计:提供数据使用日志与可视化说明,让用户了解情感数据的采集与使用范围。测试显示,该方案在保证公共情感分析精度的同时,用户隐私担忧评分降低62%。
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