Evaluating Holistic Privacy Risk Posed by Smart Home Ecosystem: A Capability-Oriented Model Accommodating Epistemic Uncertainty and Wisdom of Crowds
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating the holistic privacy risk (HPR) presented by a smart home ecosystem (SHE), encompassing both internal and external entities that may be targeted by different adversaries seeking to compromise users’ privacy, can enhance the comprehensive understanding of the privacy risk landscape within the SHE. This matter is influenced by the complexity of risk surroundings, the diverse perspectives of users toward privacy, and the lack of historical data. Unfortunately, existing literature falls short in addressing these factors. To fill the gap, this article develops an innovative capability-oriented model that accommodates epistemic uncertainty and wisdom of crowds (WoC), designed to assist smart home device manufacturers in accurately assessing HPR posed by their SHEs. The model presents a method for representing subjective judgments that captures epistemic uncertainty and a technique for weighting individual judgments to mitigate overconfidence bias, thus effectively harnessing WoC. In addition, this model features two specialized methods: one for quantifying HPR and another for prioritizing associated single risks, both tailored to operate effectively within uncertain context. These innovative methods are versatile and can be applied to various risk assessment scenarios, especially where historical data are not available. The practicality and effectiveness of our model are demonstrated through a detailed case study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».