Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-27563
Titel: Towards privacy-compliant mobile computing
Verfasser: Aditya, Paarijaat
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 2018
Erscheinungsort: Saarbrücken
Freie Schlagwörter: mobile computing
privacy
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Dissertation
Kurzfassung: Sophisticated mobile computing, sensing and recording devices like smartphones, smartwatches, and wearable cameras are carried by their users virtually around the clock, blurring the distinction between the online and offline worlds. While these devices enable transformative new applications and services, they also introduce entirely new threats to users’ privacy because they can capture a complete record of the user’s location, online and offline activities, and social encounters, including an audiovisual record. Such a record of users’ personal information is highly sensitive and is subject to numerous privacy risks. In this thesis, we have investigated and built systems to mitigate two such privacy risks: 1) privacy risks due to ubiquitous digital capture, where bystanders may inadvertently be captured in photos and videos recorded by other nearby users, 2) privacy risks to users’ personal information introduced by a popular class of apps called ‘mobile social apps’. In this thesis, we present two systems, called I-Pic and EnCore, built to mitigate these two privacy risks. Both systems aim to put the users back in control of what personal information is being collected and shared, while still enabling innovative new applications. We built working prototypes of both systems and evaluated them through actual user deployments. Overall we demonstrate that it is possible to achieve privacy-compliant digital capture and it is possible to build privacy-compliant mobile social apps, while preserving their intended functionality and ease-of-use. Furthermore, we also explore how the two solutions can be merged into a powerful combination, one which could enable novel workflows for specifying privacy preferences in image capture that do not currently exist.
Die heutigen Geräte zur mobilen Kommunikation, und Messdatenerfassung und - aufzeichnung, wie Smartphones, Smartwatches und Sport-Kameras werden in der Regel von ihren Besitzern rund um die Uhr getragen, so daß der Unterschied zwischen Online- und Offline-Zeiten zunehmend verschwimmt. Diese Geräte ermöglichen zwar völlig neue Applikationen und Dienste, gefährden aber gleichzeitig die Privatsphäre ihrer Nutzer, weil sie den Standort, die gesamten On-und Offline Aktivitäten, sowie die soziale Beziehungen protokollieren, bis hin zu audio-visuellen Aufzeichnungen. Solche persönlichen Nutzerdaten sind extrem schützenswert und sind verschiedenen Risiken in Bezug auf die Privatsphäre ausgesetzt. In dieser These haben wir Systeme untersucht und gebaut, die zwei dieser Risiken für die Privatsphäre minimieren: 1) Risiko der Privatssphäre wegen omnipräsenter digitaler Aufzeichnungen Dritter, bei denen Unbeteiligte unbeabsichtigt (oder gegen ihren Wunsch) in Fotos und Videos festgehalten werden 2) Risiko für die persönlichen Informationen der Nutzer welche durch die bekannte Kategorie der sozialen Applikationen herbeigeführt werden. In dieser These stellen wir zwei Systeme, namens I-Pic und EnCore vor, welche die zwei Privatssphäre-Risiken minimieren. Beide System wollen dem Benutzer die Kontrolle zurückgeben, zu entscheiden welche seiner persönlichen Daten gesammelt und geteilt werden, während weiterhin neue innovative Applikationen ermöglicht werden. Wir haben für beide Systeme funktionsfähige Prototypen gebaut und diese mit echten Nutzerdaten evaluiert. Wir können generell zeigen dass es möglich ist, digitale Aufzeichnung zu machen, und soziale Applikationen zu bauen, welche nicht die Privatsphäre verletzen, ohne dabei die beabsichtige Funktionalität zu verlieren oder die Bedienbarkeit zu mindern. Des weiteren erforschen wir, wie diese zwei Systeme zu einem leistungsfähigeren Ansatz zusammengeführt werden können, welcher neuartige Workflows ermöglicht, um Einstellungen zur Privatsphäre für digitale Aufzeichnungen vorzunehmen, die es heute noch nicht gibt.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-ds-275630
hdl:20.500.11880/27230
http://dx.doi.org/10.22028/D291-27563
Schriftenreihe: Bericht / A / Fachbereich Angewandte Mathematik und Informatik, Universität des Saarlandes
Erstgutachter: Druschel, Peter
Tag der mündlichen Prüfung: 3-Dez-2018
SciDok-Publikation: 5-Dez-2018
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Fakultät / Institution:MI - Fakultät für Mathematik und Informatik

Dateien zu dieser Ressource:
Datei Beschreibung GrößeFormat 
thesis.pdfDoctoral Thesis5,78 MBAdobe PDFÖffnen/Anzeigen


Diese Ressource wurde unter folgender Copyright-Bestimmung veröffentlicht: Lizenz von Creative Commons Creative Commons