Measuring privacy In general, priva

Measuring privacy
In general, privacy is a hard thing to measure, especially since it’s hard even for users themselves to quantify. For example, photos alone are likely to have wildly varying privacy requirements, depending on who is in the photo, where it was taken, etc. In our survey, we simply treated all privacy violations as being equal, even though this is certainly not true in practice. In future work, we will explore mechanisms for measuring the “importance” of the various privacy violations, potentially by asking the users or using machine learning approaches on content metadata

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัดความเป็นส่วนตัว ทั่วไป ความเป็นส่วนตัวเป็นสิ่งยากไปวัด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากเป็นยากแม้แต่สำหรับผู้ใช้เองเพื่อกำหนดปริมาณ ตัวอย่าง ภาพถ่ายคนเดียวมีแนวโน้มที่จะมีความเป็นส่วนตัวแตกอาละวาด ขึ้นอยู่กับใครอยู่ในภาพถ่าย ฯลฯ การสำรวจของเรา เราก็ถือว่าละเมิดความเป็นส่วนตัวทั้งหมดเป็นเท่า ถึงแม้ว่านี้ไม่เป็นจริงในทางปฏิบัติ ในการทำงานในอนาคต เราจะสำรวจกลไกการวัด "ความสำคัญ" ของการละเมิดความเป็นส่วนตัวต่าง ๆ อาจขอให้ผู้ใช้ หรือใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องใน metadata ที่เนื้อหา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวัดความเป็นส่วนตัว
โดยทั่วไปความเป็นส่วนตัวเป็นสิ่งที่ยากที่จะวัดโดยเฉพาะอย่างยิ่งเพราะมันเป็นเรื่องยากแม้สำหรับผู้ใช้ของตัวเองที่จะหาจำนวน ตัวอย่างเช่นภาพเพียงอย่างเดียวมีแนวโน้มที่จะมีความแตกต่างกันอย่างดุเดือดต้องการความเป็นส่วนตัวขึ้นอยู่กับผู้ที่อยู่ในภาพที่มันถูกนำ ฯลฯ ในการสำรวจของเราเราก็รับการรักษาทั้งหมดที่ละเมิดความเป็นส่วนตัวเหมือนกันถึงแม้ว่านี้แน่นอนไม่เป็นความจริง ในทางปฏิบัติ ในการทำงานในอนาคตเราจะสำรวจกลไกสำหรับการวัด "ความสำคัญ" ของการละเมิดความเป็นส่วนตัวต่าง ๆ ที่อาจเกิดขึ้นโดยขอให้ผู้ใช้หรือการใช้กลไกการเรียนรู้วิธีการในการเมตาดาต้าที่เนื้อหา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวัดความเป็นส่วนตัว
ทั่วไป ความเป็นส่วนตัว เป็นสิ่งยากที่จะวัด เพราะมันยากแม้แต่ผู้ใช้เองที่จะหา . ตัวอย่างภาพถ่ายคนเดียวมักจะมีความต้องการที่แตกต่างกันความเป็นส่วนตัวอย่าง ขึ้นอยู่กับว่าใครอยู่ในรูป ที่ถ่าย ฯลฯ ในการสำรวจของเรา เราก็ถือว่าการละเมิดความเป็นส่วนตัวทั้งหมดอย่างเท่าเทียมกัน แม้ว่า นี้อย่างแน่นอนไม่ได้จริงในทางปฏิบัติในการทำงานในอนาคต เราจะศึกษากลไกวัด " ความสำคัญ " ของการละเมิดความเป็นส่วนตัวต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้นโดยขอให้ผู้ใช้เครื่องหรือใช้วิธีการเรียนในเนื้อหาเมตาดาต้า