Personalisierung von Datenschutzeinstellungen basierend auf der dynamischen Analyse von Inhalten und zwischenmenschlichen Beziehungen

• Antragstellerin: Professorin Dr.-Ing. Delphine Reinhardt
• Fachliche Zuordnung: Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 317687129

Die Zahl der Internet-Nutzer, die als Mitglieder sozialer Medien täglich zahlreiche persönliche selbstgenerierte Inhalte beitragen, wächst beständig. Die Veröffentlichung dieser Inhalte kann jedoch die Privatsphäre der Nutzer gefährden und schwerwiegende Folgen, wie z.B. Entlassungen, mit sich bringen, wenn diese einem unangemessenen Publikum zugänglich sind. Um ihre Privatsphäre zu schützen, können Nutzer daher in den meisten bestehenden Lösungen den Zugriff auf ihre Inhalte manuell steuern. Allerdings hat sich mehrfach gezeigt, dass aktuelle Mechanismen Nutzer bei dieser Aufgabe nicht ausreichend unterstützen. Sowohl die oft große Anzahl sozialer Kontakte als auch die Menge geteilter Inhalte machen eine manuelle Auswahl der Zugriffskontrollregeln zu einem umständlichen und zeitintensiven Prozess. In der Folge behalten Nutzer oft die gleichen Freigabeeinstellungen bei und ändern diese auch im Laufe der Zeit nicht. Dies führt einerseits regelmäßig dazu, dass Nutzer mehr Inhalte mit einem größeren als dem vorgesehenen Publikum teilen, und deshalb den Schutz ihrer Privatsphäre gefährden. Zum anderen verzichten Nutzer oft auf das Teilen von Inhalten aufgrund der Angst, die Komplexität bestehender Lösungen nicht zu beherrschen und somit ein größeres Publikum als erwünscht zu erreichen. Infolgedessen verringern sich die potentiellen Vorteile einer Teilnahme an sozialen Netzen für viele Nutzer. Das Ziel dieses Antrags ist es, Nutzern diese Vorteile einer Teilnahme zu ermöglichen, jedoch ohne dabei ihre Privatsphäre zu gefährden. Wir streben an, die Mängel derzeit eingesetzter Lösungen zu beheben und Grundlagen für eine neue Form von Zugriffssteuerungsmechanismen zu entwickeln. Ein vielversprechender Ansatz, den wir in diesem Projekt untersuchen werden, ist es, Nutzern Freigabeeinstellungen vorzuschlagen, die auf Inhalt und Zielgruppe zugeschnittenen sind. Wir werden erforschen, ob diese Empfehlungen auf Basis der Eigenschaften zwischenmenschlicher Beziehungen zwischen Nutzern und ihren sozialen Kontakten getroffen werden können, und auch wie die Brisanz der Inhalte in Bezug auf die Privatsphäre der Nutzer gemessen werden kann. Um die Benutzerfreundlichkeit unserer Lösung sicherzustellen wird ein Nutzer-zentrierter Ansatz verfolgt, d.h. die resultierende Lösung soll einfach zu bedienen und zu verstehen sein. Weiterhin soll die Akzeptanz des Verfahrens bei seinen Nutzern erhöht werden, indem es sowohl zu teilende Inhalte autonom bezüglich ihres Einflusses auf die Privatsphäre analysiert, als auch zwischenmenschliche Beziehungen erfasst und bewertet. Die zu erforschenden Methoden werden vollständig auf der lokalen Verarbeitung von Nutzerdaten auf mobilen Endgeräten basieren, so dass kein Vertrauen in externe Dienstleister nötig ist. Damit wird eine neuartige Herangehensweise verfolgt, in der bereits erhobene Nutzerdaten verwendet werden, um einen besseren Schutz der Privatsphäre zu gewährleisten und der zugehörige Konfigurationsaufwand reduziert wird.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen