PROTECT_U: Un système communautaire pour la protection des usagers de Facebook
Bibliographic record
Abstract
Chaque année, le nombre d’utilisateurs des réseaux sociaux augmente à une très grande vitesse. Des milliers de comptes usagés incluant des données privées sont créés quotidiennement. Un nombre incalculable de données privées et d'informations sensibles sont ainsi lues et partagées par les différents comptes. Ceci met en péril la vie privée et la sécurité de beaucoup d’utilisateurs de ces réseaux sociaux. Il est donc crucial de sensibiliser ces utilisateurs aux dangers potentiels qui les guettent.\nNous présentons Protect_U (Hélou, Gandouz et al. 2012), un système de protection de la vie privée des utilisateurs de Facebook. Protect_U analyse le contenu des profils des utilisateurs et les classes selon quatre niveaux de risque : Low risk, medium risk, risky and critical. Il propose ensuite des recommandations personnalisées pour leur permettre de rendre leurs comptes plus sécuritaires. Pour ce faire, il fait appel à deux modèles de protection : local et communautaire. Le premier utilise les données personnelles de l’utilisateur afin de lui proposer des recommandations et le second recherche ses amis de confiance pour les inciter à participer à l’amélioration de la sécurité de son propre compte.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.024 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".