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2017-08-19 12:20 来源:量子位 原标题：这个算法告诉你点链接会泄露多少秘密，帮你判断该不该点 安妮 编译整理 推荐引擎总想知道你喜欢看什么。 就像网购时会弹出可能需要的东西，推荐系统会基于你以往的购物行为推断用户需求。你面临着两难境地：是否应该在不知是否会泄露隐私的情况下点击，不点击是否会错过需要的商品？ 目前，研究人员开发出一种保护隐私的新算法，能够实时判断每次点击透露的信息量和内容实用性，帮助用户决策是否进行下一次点击。 看起来蛮实用的嘛。
亮相ACM SIGIR 研究的相关论文在本月东京召开的信息检索顶级会议ACM SIGIR上亮相。 这篇题为《The Utility and Privacy Effects of a Click》的论文由瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的Richid Guerraoui、Mahsa Taziki和法国信息自动化研究所（Inria）的Anne-Marie Kermarrec三人共同完成。
“有些链接实用且不会泄露隐私，而有些恰恰相反。我们想准确计算链接的实用性和隐私性，帮助用户决策，同时也帮助服务商提高用户体验。”Taziki说。 “点击顾问” 与不加区分的广告拦截器不同，Taziki等人的算法对页面信息或广告无影响。该算法对潜在的可点击处进行评估，包括需要发送的数据量、对隐私的潜在影响以及用户从点击中获得的信息。 根据链接的安全性和内容实用性，算法把预点击信息分为四类，分别是： 安全区：实用与安全兼备 权衡区：内容实用，需发送部分个人数据 低危区：内容一般，有泄露隐私风险 高危区：内容差，会泄露个人隐私 综合评估结果以不同的颜色区块形式呈现，研究人员将其命名为“点击顾问”（click advisor），用户可依靠它决定取舍，atv，快速判断是否进入链接。
△可点击的链接会被算法分拣为四类 最大控制力 目前，直播，Taziki团队的这项算法已经获得专利。她们计划用这个算法构建一个浏览器插件，当有网站要大规模获取用户隐私信息时，系统将对用户发出警告。 “我们希望用户能够享受在线推荐的好处，同时对他们的隐私和数据保持最大的控制力。”Taziki总结说。 如果想解锁算法的训练过程与数据结果，可以移步论文原文。 论文链接： ?id=3080783 — 完—
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