論文の概要: Privacy Preference Signals: Past, Present and Future
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02283v4
- Date: Wed, 14 Jul 2021 10:48:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-27 21:21:01.719920
- Title: Privacy Preference Signals: Past, Present and Future
- Title(参考訳): プライバシ優先のシグナル:過去,現在,未来
- Authors: Maximilian Hils, Daniel W. Woods, Rainer B\"ohme (University of
Innsbruck)
- Abstract要約: 本稿では、ポスト開発をプライバシ優先信号のより広範な歴史に統合する。
我々の主な貢献は、Transparency and Consent Framework(TCF)信号がいかに支配的になったかを示す高周波縦断的研究である。
ウェブサイト上のサードパーティの数とGoogle Adsの存在の両方が、TCKの採用の増加に関連している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.2559617939136505
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Privacy preference signals are digital representations of how users want
their personal data to be processed. Such signals must be adopted by both the
sender (users) and intended recipients (data processors). Adoption represents a
coordination problem that remains unsolved despite efforts dating back to the
1990s. Browsers implemented standards like the Platform for Privacy Preferences
(P3P) and Do Not Track (DNT), but vendors profiting from personal data faced
few incentives to receive and respect the expressed wishes of data subjects. In
the wake of recent privacy laws, a coalition of AdTech firms published the
Transparency and Consent Framework (TCF), which defines an opt-in consent
signal. This paper integrates post-GDPR developments into the wider history of
privacy preference signals. Our main contribution is a high-frequency
longitudinal study describing how TCF signal gained dominance as of February
2021. We explore which factors correlate with adoption at the website level.
Both the number of third parties on a website and the presence of Google Ads
are associated with higher adoption of TCF. Further, we show that vendors acted
as early adopters of TCF 2.0 and provide two case-studies describing how
Consent Management Providers shifted existing customers to TCF 2.0. We sketch
ways forward for a pro-privacy signal.
- Abstract(参考訳): プライバシ優先信号は、ユーザの個人情報の処理方法のデジタル表現である。
このような信号は送信者(ユーザ)と意図された受信者(データプロセッサ)の両方によって採用されなければならない。
採用は1990年代まで遡る努力にもかかわらず未解決の調整問題である。
ブラウザは platform for privacy preferences (p3p) や don not track (dnt) のような標準を実装したが、個人データから利益を得るベンダーはデータの主題の要求を受け入れ尊重するインセンティブがほとんどなかった。
最近のプライバシー法により、AdTech社の連合体がTransparency and Consent Framework (TCF)を発表し、オプトインの同意信号を定義した。
本稿では,GDPR後の開発をプライバシ優先信号のより広範な歴史に統合する。
我々の主な貢献は、2021年2月のTCF信号の優位性について、高周波縦断的研究である。
ウェブサイトレベルでの採用と関連する要因について検討する。
ウェブサイト上のサードパーティの数とGoogle Adsの存在の両方が、TCKの採用の増加に関連している。
さらに、ベンダーがTCF 2.0のアーリーアダプターとして機能し、Consent Management Providersがどのように既存の顧客をTCF 2.0に移行したかを説明する2つのケーススタディを提供している。
我々はプロプライエタリな信号を求めて前進する。
関連論文リスト
- DiffAudit: Auditing Privacy Practices of Online Services for Children and Adolescents [5.609870736739224]
子どもと青年のオンラインデータのプライバシーは、子どものオンラインプライバシー保護法(COPPA)などの法律によって規制されている。
子供、青年、成人向けのオンラインサービスは、これらの法律に従わなければならない。
DiffAuditは一般ユーザ向けのプラットフォームに依存しないプライバシ監査手法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-10T17:14:53Z) - Privacy Policies and Consent Management Platforms: Growth and Users'
Interactions over Time [4.356242302111725]
コンセントプラットフォーム(CMP)は、ウェブサイト管理者がユーザの同意を容易に管理できるように、実用的なソリューションとして登場した。
本稿では9年間にわたるCMPの進化を詳細に分析する。
プライバシ・バナーの設計の小さな変更が、ユーザのデータ収集に対する同意の付与や拒否にどれほど重大な影響を与えているかを観察します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T13:36:27Z) - Group Decision-Making among Privacy-Aware Agents [2.4401219403555814]
個人のプライバシーを維持し、効果的な社会学習を可能にすることはどちらも重要なデシダータであるが、基本的には互いに相反しているように見える。
差分プライバシー(DP)に基づく厳密な統計的保証を用いて情報漏洩を制御する。
その結果,グループ意思決定の結果の質,学習精度,通信コスト,エージェントが備えているプライバシー保護の水準の両面でのトレードオフの性質が明らかになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-13T01:38:01Z) - The Fair Value of Data Under Heterogeneous Privacy Constraints in
Federated Learning [26.53734856637336]
本稿では,公正性の公理的定義に基づいて,ユーザのプライバシレベルでデータを補償するtextitfairの量を提案する。
また、ユーザのためのプライバシレベルオプションを備えたプラットフォームに対して、不均一なフェデレーション付き学習問題を定式化します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-30T23:51:03Z) - How Do Input Attributes Impact the Privacy Loss in Differential Privacy? [55.492422758737575]
DPニューラルネットワークにおけるオブジェクトごとの規範と個人のプライバシ損失との関係について検討する。
プライバシ・ロス・インプット・サセプティビリティ(PLIS)と呼ばれる新しい指標を導入し、被験者のプライバシ・ロスを入力属性に適応させることを可能にした。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-18T11:39:03Z) - Privacy Amplification via Shuffling for Linear Contextual Bandits [51.94904361874446]
ディファレンシャルプライバシ(DP)を用いた文脈線形バンディット問題について検討する。
プライバシのシャッフルモデルを利用して,JDP と LDP のプライバシ/ユーティリティトレードオフを実現することができることを示す。
以上の結果から,ローカルプライバシを保ちながらシャッフルモデルを活用することで,JDPとDPのトレードオフを得ることが可能であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-11T15:23:28Z) - Trustworthy Transparency by Design [57.67333075002697]
本稿では,ユーザ信頼とエクスペリエンスに関する研究を取り入れた,ソフトウェア設計のための透明性フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、その設計に透明性を取り入れたソフトウェアの開発を可能にします。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-19T12:34:01Z) - Privacy-Preserving Graph Convolutional Networks for Text Classification [3.5503507997334958]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフとして自然に発生する文書の表現学習と予測のための強力なアーキテクチャです。
人々のプロフィールや関係をエッジとして文書などの機密情報を含むデータは、GCNからのプライバシーリークを起こしやすいです。
プライバシーを守ったGCNは、非プライベートバリアントの90%まで性能を発揮し、強力なプライバシー対策を正式に保証しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-10T15:27:38Z) - Second layer data governance for permissioned blockchains: the privacy
management challenge [58.720142291102135]
新型コロナウイルス(COVID-19)やエボラウイルス(エボラ出血熱)のようなパンデミックの状況では、医療データを共有することに関連する行動は、大規模な感染を避け、死亡者を減らすために重要である。
この意味において、許可されたブロックチェーン技術は、スマートコントラクトが管理する不変で統一された分散データベースを通じて、データのオーナシップ、透明性、セキュリティを提供する権利をユーザに与えるために登場します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T13:19:38Z) - BeeTrace: A Unified Platform for Secure Contact Tracing that Breaks Data
Silos [73.84437456144994]
接触追跡は、新型コロナウイルスなどの感染症の拡散を制御する重要な方法である。
現在のソリューションでは、ビジネスデータベースや個々のデジタルデバイスに格納された大量のデータを利用できません。
データサイロを破り、プライバシーの目標を保証するために最先端の暗号化プロトコルをデプロイする統合プラットフォームであるBeeTraceを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-05T10:33:45Z) - Beyond privacy regulations: an ethical approach to data usage in
transportation [64.86110095869176]
本稿では,フェデレート機械学習を交通分野に適用する方法について述べる。
フェデレートラーニングは、ユーザのプライバシを尊重しつつ、プライバシに敏感なデータを処理可能にする方法だと考えています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-01T15:10:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。