論文の概要: Privacy in Open Search: A Review of Challenges and Solutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10720v1
- Date: Wed, 20 Oct 2021 18:38:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-23 15:17:29.549272
- Title: Privacy in Open Search: A Review of Challenges and Solutions
- Title(参考訳): オープン検索におけるプライバシ - 課題と解決策のレビュー
- Authors: Samuel Sousa, Roman Kern and Christian Guetl
- Abstract要約: 情報検索(IR)は、攻撃や意図しない文書や検索履歴の開示など、プライバシー上の脅威に晒されている。
この研究は、ユーザの生成したテキストデータを含むタスクに焦点を当て、最近のIR文学におけるプライバシーに関するオープンな課題を強調し、議論することを目的としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6445605125467572
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Privacy is of worldwide concern regarding activities and processes that
include sensitive data. For this reason, many countries and territories have
been recently approving regulations controlling the extent to which
organizations may exploit data provided by people. Artificial intelligence
areas, such as machine learning and natural language processing, have already
successfully employed privacy-preserving mechanisms in order to safeguard data
privacy in a vast number of applications. Information retrieval (IR) is
likewise prone to privacy threats, such as attacks and unintended disclosures
of documents and search history, which may cripple the security of users and be
penalized by data protection laws. This work aims at highlighting and
discussing open challenges for privacy in the recent literature of IR, focusing
on tasks featuring user-generated text data. Our contribution is threefold:
firstly, we present an overview of privacy threats to IR tasks; secondly, we
discuss applicable privacy-preserving mechanisms which may be employed in
solutions to restrain privacy hazards; finally, we bring insights on the
tradeoffs between privacy preservation and utility performance for IR tasks.
- Abstract(参考訳): プライバシーは、機密データを含む活動やプロセスに関する世界中の関心事である。
このため、多くの国や地域は最近、人々が提供したデータを活用できる範囲を規制する規制を承認している。
機械学習や自然言語処理といった人工知能分野は、膨大な数のアプリケーションでデータプライバシを保護するために、すでにプライバシ保存機構をうまく採用している。
情報検索(ir)も同様に、攻撃や文書や検索履歴の意図しない開示といったプライバシーの脅威にさらされやすく、ユーザーのセキュリティを損なう恐れがあり、データ保護法によって罰せられる。
この研究は、ユーザの生成したテキストデータを含むタスクに焦点を当て、最近のIR文学におけるプライバシーに関するオープンな課題を強調し、議論することを目的としている。
第1に,irタスクに対するプライバシの脅威の概要を示す。第2に,プライバシハザードを抑制するソリューションで採用される可能性のある,適切なプライバシ保存メカニズムについて論じる。最後に,プライバシの保護とirタスクのユーティリティパフォーマンスとのトレードオフに関する洞察を提供する。
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