隐私风险预测：基于个人数据本质理解与动态威胁环境

摘要

个人和组织若缺乏对相对隐私风险的基本理解，将难以有效保护个人信息。本研究通过分析超过5000个实证身份盗窃和欺诈案例，识别了暴露的个人数据类型、暴露频率以及暴露后果。我们构建了身份生态系统图——一种基于图的基础模型，其中节点代表个人可识别信息属性，边代表它们之间的实证披露关系（例如，一个PII属性因另一个属性暴露而被暴露的概率）。

方法框架

利用该图结构，我们开发了一个隐私风险预测框架，该框架使用图论和图神经网络来估计当某些PII属性被泄露时进一步披露的可能性。结果表明，我们的方法有效回答了核心问题：给定身份属性的披露是否可能导致另一个属性的披露？

技术实现

• 图结构建模：构建包含PII属性节点和披露关系边的身份生态系统图
• 风险预测：基于图神经网络算法计算属性间的连锁泄露概率
• 实证验证：通过大规模真实案例数据验证模型预测准确性

研究成果

该研究提供了量化隐私风险评估工具，能够帮助个人和组织更准确地理解数据泄露风险，并为制定有效的隐私保护策略提供数据支持。