Linguagem para a Modelagem de Ameaças de Privacidade
Resumo
Este trabalho apresenta a PTMOL (Privacy Threat Modeling Language), uma linguagem de apoio à modelagem de ameaças de privacidade orientada à Redes Sociais Online (RSOs). A linguagem proposta visa apoiar a busca antecipada por ameaças às quais um usuário poderá estar exposto e quais controles de privacidade uma RSO precisa definir para reduzir os efeitos e consequências dessas ameaças. A linguagem foi avaliada por meio da condução de um conjunto de estudos empíricos que permitiram realizar seus procedimentos de validade e confiabilidade. Os resultados dos estudos indicam que o emprego da linguagem é potencialmente útil para a identificação de ameaças reais de privacidade devido ao caráter exploratório e reflexivo da mesma.Referências
Abawajy, J. H., Ninggal, M. I. H., and Herawan, T. (2016). Privacy preserving social network data publication. IEEE communications surveys & tutorials, 18(3):1974–1997.
Ali, S., Islam, N., Rauf, A., Din, I. U., Guizani, M., and Rodrigues, J. J. (2018). Privacy and security issues in online social networks. Future Internet, 10(12):114.
Barbosa, S. and Silva, B. (2010). Interação humano-computador. Elsevier Brasil.
Joyee De, S. and Imine, A. (2019). On consent in online social networks: Privacy impacts and research directions (short paper). Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 11391 LNCS:128–135. cited By 0.
Laorden, C., Sanz, B., Alvarez, G., and Bringas, P. G. (2010). A threat model approach to threats and vulnerabilities in on-line social networks. In Computational Intelligence in Security for Information Systems 2010, pages 135–142. Springer.
Oukemeni, S., Rifà-Pous, H., and Puig, J. M. M. (2019). Privacy analysis on microblogging online social networks: a survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 52(3):1–36.
Rathore, S., Sharma, P., Loia, V., Jeong, Y.-S., and Park, J. (2017). Social network security: Issues, challenges, threats, and solutions. Information Sciences, 421:43–69. cited By 35.
Rodrigues, A., Villela, M. L., and Feitosa, E. (2022). Ptmol: a suitable approach for modeling privacy threats in online social networks. In Proceedings of the 21st Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems, pages 1–12.
Rodrigues, A., Villela, M. L., and Feitosa, E. (2023a). Exploring how experienced and unexperienced professionals use a privacy threat modeling methodology. Journal on Interactive Systems, 14(1):274–291.
Rodrigues, A., Villela, M. L. B., and Feitosa, E. L. (2023b). Privacy threat modeling language. IEEE Access, 11:24448–24471.
Siddula, M., Li, L., and Li, Y. (2018). An empirical study on the privacy preservation of online social networks. IEEE Access, 6:19912–19922.
Ali, S., Islam, N., Rauf, A., Din, I. U., Guizani, M., and Rodrigues, J. J. (2018). Privacy and security issues in online social networks. Future Internet, 10(12):114.
Barbosa, S. and Silva, B. (2010). Interação humano-computador. Elsevier Brasil.
Joyee De, S. and Imine, A. (2019). On consent in online social networks: Privacy impacts and research directions (short paper). Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 11391 LNCS:128–135. cited By 0.
Laorden, C., Sanz, B., Alvarez, G., and Bringas, P. G. (2010). A threat model approach to threats and vulnerabilities in on-line social networks. In Computational Intelligence in Security for Information Systems 2010, pages 135–142. Springer.
Oukemeni, S., Rifà-Pous, H., and Puig, J. M. M. (2019). Privacy analysis on microblogging online social networks: a survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 52(3):1–36.
Rathore, S., Sharma, P., Loia, V., Jeong, Y.-S., and Park, J. (2017). Social network security: Issues, challenges, threats, and solutions. Information Sciences, 421:43–69. cited By 35.
Rodrigues, A., Villela, M. L., and Feitosa, E. (2022). Ptmol: a suitable approach for modeling privacy threats in online social networks. In Proceedings of the 21st Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems, pages 1–12.
Rodrigues, A., Villela, M. L., and Feitosa, E. (2023a). Exploring how experienced and unexperienced professionals use a privacy threat modeling methodology. Journal on Interactive Systems, 14(1):274–291.
Rodrigues, A., Villela, M. L. B., and Feitosa, E. L. (2023b). Privacy threat modeling language. IEEE Access, 11:24448–24471.
Siddula, M., Li, L., and Li, Y. (2018). An empirical study on the privacy preservation of online social networks. IEEE Access, 6:19912–19922.
Publicado
16/10/2023
Como Citar
RODRIGUES, Andrey; VILLELA, Maria Lúcia; FEITOSA, Eduardo.
Linguagem para a Modelagem de Ameaças de Privacidade. In: ARTIGOS INTERNACIONAIS - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE FATORES HUMANOS EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS (IHC), 22. , 2023, Maceió/AL.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2023
.
p. 251-255.
DOI: https://doi.org/10.5753/ihc_estendido.2023.233124.
