Paper bei der BDAA' 2025 und SNAMS2025 angenommen

Der Beitrag A Guide to Feature-Preserving Pseudonymization of Profile Pictures von Yeong Su Lee, Hendrik Bothe und Michaela Geierhos wurde bei der First International Conference on Big Data & Applications (BDAA' 2025) angenommen. Dieses Paper behandelt die Pseudonymisierung von Profilbildern. Im Gegensatz zu bestehenden Ansätzen, die sich auf Text und strukturierte Daten konzentrieren, können Nutzer durch ihre Profilbilder direkt identifiziert werden. Die Pipeline der Autoren nutzt FaceNet und DeepFace, um Gesichtsmerkmale wie Alter, Geschlecht und Ausdruck zu extrahieren. Anschließend formatiert sie diese Merkmale als JSON und wandelt sie mit Llama 3.3 in beschreibenden Text um. Ein multimodales Modell namens Janus verwendet diesen Text dann, um synthetische, identitätsfreie Profilbilder zu generieren, die die Gesichtsmerkmale beibehalten. Die gesamte Verarbeitung erfolgt lokal, um die Einhaltung der DSGVO zu gewährleisten und eine Offenlegung von Daten zu vermeiden. Diese pseudonymisierten Bilder unterstützen Forschungs- und Machine-Learning-Aufgaben und schützen gleichzeitig die Privatsphäre.

Mehr zu diesem Beitrag: https://bdaa-conference.com/

Zudem wurde der Beitrag A Mixed-Methods Approach to Pseudonymizing Users’ Social Media Profile Data der gleichen Autoren bei der 12 International Conference on Social Networks Analysis, Management and Security (SNAMS2025) angenommen. Das Hauptziel dieser Forschung ist es, die Herausforderung der Wahrung der Privatsphäre bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Datennutzbarkeit für nachgelagerte Anwendungen wie maschinelles Lernen anzugehen. Um dieses Gleichgewicht zu erreichen, schlagen sie vor, personenbezogene Daten durch kontextbezogene Pseudonyme zu ersetzen, um einen minimalen Verlust an Datenqualität zu gewährleisten. Ihre Methodik umfasst die Anwendung leichtgewichtiger Verschlüsselungstechniken auf nicht-semantische Entitäten wie Benutzer-IDs oder Benutzernamen, während semantische Entitäten wie Namen von Personen und geografische Informationen identifiziert und durch kontextbezogene Pseudonyme ersetzt werden.

Mehr über diesen Beitrag: https://emergingtechnet.org/SNAMS2025/index.php

^{Bildquelle: AdobeStock/stardadw007 (Generiert mit KI)}

< Zur Newsübersicht