論文の概要: A Systematic Literature Review on Wearable Health Data Publishing under
Differential Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07334v1
- Date: Wed, 15 Sep 2021 14:43:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-15 00:59:03.968224
- Title: A Systematic Literature Review on Wearable Health Data Publishing under
Differential Privacy
- Title（参考訳）: 異なるプライバシー下でのウェアラブル健康データ公開に関する体系的文献レビュー
- Authors: Munshi Saifuzzaman, Tajkia Nuri Ananna, Mohammad Jabed Morshed
Chowdhury, Md Sadek Ferdous, Farida Chowdhury
- Abstract要約: ウェアラブルデバイスは、個人に関するさまざまな種類の生理的データを生成する。
差別化プライバシ(DP)は、プライバシに敏感なデータをパブリッシュするための熟練したテクニックとして登場した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.099922236065961
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Wearable devices generate different types of physiological data about the
individuals. These data can provide valuable insights for medical researchers
and clinicians that cannot be availed through traditional measures. Researchers
have historically relied on survey responses or observed behavior.
Interestingly, physiological data can provide a richer amount of user cognition
than that obtained from any other sources, including the user himself.
Therefore, the inexpensive consumer-grade wearable devices have become a point
of interest for the health researchers. In addition, they are also used in
continuous remote health monitoring and sometimes by the insurance companies.
However, the biggest concern for such kind of use cases is the privacy of the
individuals. There are a few privacy mechanisms, such as abstraction and
k-anonymity, are widely used in information systems. Recently, Differential
Privacy (DP) has emerged as a proficient technique to publish privacy sensitive
data, including data from wearable devices. In this paper, we have conducted a
Systematic Literature Review (SLR) to identify, select and critically appraise
researches in DP as well as to understand different techniques and exiting use
of DP in wearable data publishing. Based on our study we have identified the
limitations of proposed solutions and provided future directions.
- Abstract（参考訳）: ウェアラブルデバイスは、個人に関するさまざまな種類の生理的データを生成する。
これらのデータは、従来の手段では利用できない医療研究者や臨床医に貴重な洞察を与える。
研究者は歴史的に調査応答や観察行動に頼ってきた。
興味深いことに、生理的データは、ユーザー自身を含む他の情報源から得られるものよりも、より豊富なユーザー認知を提供することができる。
そのため、安価な消費者級ウェアラブルデバイスは、医療研究者にとって関心の的となっている。
さらに、継続的なリモートヘルスモニタリングや保険会社の監視にも使用されている。
しかし、この種のユースケースにおける最大の懸念は、個人のプライバシーである。
抽象化やk匿名といったいくつかのプライバシメカニズムが情報システムで広く使用されている。
近年、差分プライバシー(DP)は、ウェアラブルデバイスからのデータを含むプライバシーに敏感なデータをパブリッシュする技術として出現している。
本稿では,DPにおける研究を識別し,選択し,批判的に評価するシステム文献レビュー(SLR)を実施。
本研究では,提案手法の限界を特定し,今後の方向性を示す。
関連論文リスト
- Collection, usage and privacy of mobility data in the enterprise and public administrations [55.2480439325792]
個人のプライバシーを守るためには、匿名化などのセキュリティ対策が必要である。
本研究では,現場における実践の洞察を得るために,専門家によるインタビューを行った。
我々は、一般的には最先端の差分プライバシー基準に準拠しない、使用中のプライバシー強化手法を調査した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-04T08:29:27Z) - Physiological Data: Challenges for Privacy and Ethics [5.806508960700344]
現在利用可能な技術がどのように悪用されるかを特定します。
生理的データを非生理的データと組み合わせることで、生理的ウェアラブルの予測能力を根本的に拡張する方法について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T06:59:42Z) - Generating Synthetic Health Sensor Data for Privacy-Preserving Wearable Stress Detection [1.3604778572442302]
ストレスの瞬間に関連するマルチセンサ型スマートウォッチのヘルスリーダーのプライバシ・アウェア・シンセサイザー化について紹介する。
本手法は患者情報を保護するだけでなく,データ利用率の向上にも寄与する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-24T09:44:57Z) - De-identification of clinical free text using natural language
processing: A systematic review of current approaches [48.343430343213896]
自然言語処理は、その非識別プロセスの自動化の可能性を繰り返し示してきた。
本研究の目的は,過去13年間に臨床自由テキストの非識別化が進展したことを示す体系的な証拠を提供することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-28T13:20:41Z) - Preserving The Safety And Confidentiality Of Data Mining Information In Health Care: A literature review [0.0]
PPDM技術は、膨大な量のデータから実行可能な洞察を抽出することを可能にする。
機密情報の開示は患者のプライバシーを侵害する。
本稿では,プライバシ保護機構,データ保護規制,緩和戦略に関する関連研究のレビューを行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-30T05:32:15Z) - A Unified View of Differentially Private Deep Generative Modeling [60.72161965018005]
プライバシー上の懸念のあるデータには、データアクセスとデータ共有を頻繁に禁止する厳格な規制が伴う。
これらの障害を克服することは、プライバシーに敏感なデータを含む多くの現実世界のアプリケーションシナリオにおいて、技術的進歩の鍵となる。
差分的プライベート(DP)データパブリッシングは、データの衛生化された形式のみを公開する、魅力的なソリューションを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-27T14:38:16Z) - Balancing Privacy and Progress in Artificial Intelligence: Anonymization
in Histopathology for Biomedical Research and Education [1.8078387709049526]
医療データを“可能な限りオープン”に転送することは、患者のプライバシにリスクをもたらす。
既存の規制は、再識別リスクを避けるため、医療データを「必要に応じてクローズド」し続けるよう推進している。
本稿では,医療データ共有に関する法的規制と用語について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-18T16:53:07Z) - 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-preserving medical image analysis [53.4844489668116]
医用画像におけるプライバシ保護機械学習(PPML)のためのソフトウェアフレームワークであるPriMIAを提案する。
集合型学習モデルの分類性能は,未発見データセットの人間専門家と比較して有意に良好である。
グラデーションベースのモデル反転攻撃に対するフレームワークのセキュリティを実証的に評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-10T13:56:00Z) - COVI White Paper [67.04578448931741]
接触追跡は、新型コロナウイルスのパンデミックの進行を変える上で不可欠なツールだ。
カナダで開発されたCovid-19の公衆ピアツーピア接触追跡とリスク認識モバイルアプリケーションであるCOVIの理論的、設計、倫理的考察、プライバシ戦略について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-18T07:40:49Z) - Secondary Use of Electronic Health Record: Opportunities and Challenges [0.0]
EHRデータを同意なしに二次目的に使用すると、個人のプライバシー上の問題が発生する。
複数の機関にまたがるEHRの共有は、サイバー攻撃に弱い。
データ漏洩は金銭的損失を引き起こす可能性があるし、医療状況が公の場で暴露された場合、個人は社会的なボイコットに遭遇する可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-26T16:22:53Z)
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。