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基于数据多粒度的隐私差序保护 被引量:1
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作者 林爱珺 章梦天 《苏州大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2024年第2期182-192,共11页
大数据时代,隐私的数据化与数据的隐私化相互交织,个人隐私边界日渐模糊。传统对于隐私、数据的“粗粒度”保护策略已难以匹配当前高度解析化的“微粒社会”,隐私保护与利用隐私换取便捷生活的悖论进一步凸显,人们的隐私焦虑愈发严重。... 大数据时代,隐私的数据化与数据的隐私化相互交织,个人隐私边界日渐模糊。传统对于隐私、数据的“粗粒度”保护策略已难以匹配当前高度解析化的“微粒社会”,隐私保护与利用隐私换取便捷生活的悖论进一步凸显,人们的隐私焦虑愈发严重。研究基于数据多粒度探讨隐私差序保护,将个人数据以“人格价值”“敏感程度”与“社会属性”进行分层、分级,明确隐私保护与数据合理使用的价值序位差异及边界,并根据不同层次粒度之间的序关系,赋予用户真正的管理权与使用权,让隐私保护更具针对性,数据管理更具效益。 展开更多
关键词 隐私价值 隐私焦虑 隐私悖论 多粒度数据 隐私差序保护
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