論文の概要: PAN-DOMAIN: Privacy-preserving Sharing and Auditing of Infection
Identifier Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02855v1
- Date: Mon, 6 Dec 2021 08:26:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-05 10:15:41.767843
- Title: PAN-DOMAIN: Privacy-preserving Sharing and Auditing of Infection
Identifier Matching
- Title（参考訳）: pan-domain: 感染識別子マッチングのプライバシー保護共有と監査
- Authors: William Abramson, William J. Buchanan, Sarwar Sayeed, Nikolaos
Pitropakis, Owen Lo
- Abstract要約: 新型コロナウイルスの感染拡大は、強力な接触追跡インフラの必要性を浮き彫りにした。
既存のアプローチには、プライバシとセキュリティの面で深刻な欠陥がある。
本稿では,信頼されたエンティティ間の市民識別子のマッチングを可能にするPAN-DOMAINインフラストラクチャの概要について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13124513975412253
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The spread of COVID-19 has highlighted the need for a robust contact tracing
infrastructure that enables infected individuals to have their contacts traced,
and followed up with a test. The key entities involved within a contact tracing
infrastructure may include the Citizen, a Testing Centre (TC), a Health
Authority (HA), and a Government Authority (GA). Typically, these different
domains need to communicate with each other about an individual. A common
approach is when a citizen discloses his personally identifiable information to
both the HA a TC, if the test result comes positive, the information is used by
the TC to alert the HA. Along with this, there can be other trusted entities
that have other key elements of data related to the citizen. However, the
existing approaches comprise severe flaws in terms of privacy and security.
Additionally, the aforementioned approaches are not transparent and often being
questioned for the efficacy of the implementations. In order to overcome the
challenges, this paper outlines the PAN-DOMAIN infrastructure that allows for
citizen identifiers to be matched amongst the TA, the HA and the GA. PAN-DOMAIN
ensures that the citizen can keep control of the mapping between the trusted
entities using a trusted converter, and has access to an audit log.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)の感染拡大は、感染した個人が連絡先を追跡できる堅牢な連絡先追跡インフラストラクチャの必要性を強調した。
コンタクトトレースインフラストラクチャに含まれる重要なエンティティには、市民、テストセンター(tc)、保健当局(ha)、政府当局(ga)が含まれる。
通常、これらの異なるドメインは個人について互いに通信する必要があります。
一般的なアプローチは、市民が個人を特定できる情報をHAとTCの両方に開示する場合、テスト結果が陽性になった場合、その情報はTCによってHAに警告される。
これに加えて、市民に関連する他の重要なデータ要素を持つ他の信頼できるエンティティも存在します。
しかし、既存のアプローチはプライバシとセキュリティに関して重大な欠陥がある。
さらに、前述のアプローチは透過的ではなく、しばしば実装の有効性について疑問視される。
この課題を克服するため,本稿では,ta,ha,ga間で市民識別子をマッチング可能な汎ドメインインフラストラクチャの概要を紹介する。
PAN-DOMAINは、信頼できるコンバータを使用して、信頼できるエンティティ間のマッピングを市民がコントロールし、監査ログにアクセスできるようにする。
関連論文リスト
- On the Compliance of Self-Sovereign Identity with GDPR Principles: A Critical Review [0.0]
IdMモデルとしてSSI(Self-Sovereign Identity)が導入され、データ漏洩の可能性を低減した。
SSIは分散IDMであり、データ所有者はデジタルウォレットに格納された個人情報を主権的に制御する。
本稿ではIdMの進化と最新のSSIフレームワークのレビューを行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-05T15:35:53Z) - Self-Sovereign Identity for Consented and Content-Based Access to Medical Records using Blockchain [1.118478900782898]
本稿では,自己主権のIDウォレットと分散識別子をベースとした,さまざまなパーティ間でのEHRのセキュアな交換を可能にするブロックチェーンベースのソリューションを提案する。
われわれは、ユーザーに医療データの完全なコントロールを許可し、セキュアな通信チャネルよりも完全な機密性でそれを安全に共有できるようにします。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-31T12:27:31Z) - The Design and Implementation of a National AI Platform for Public
Healthcare in Italy: Implications for Semantics and Interoperability [62.997667081978825]
イタリア国立衛生局は、その技術機関を通じて人工知能を採用している。
このような広大なプログラムには、知識領域の形式化に特別な注意が必要である。
AIが患者、開業医、健康システムに与える影響について疑問が投げかけられている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-24T08:00:02Z) - DeID-GPT: Zero-shot Medical Text De-Identification by GPT-4 [80.36535668574804]
我々は新しいGPT4対応脱識別フレームワーク(DeID-GPT)を開発した。
開発したDeID-GPTは,非構造化医用テキストからの個人情報のマスキングにおいて,高い精度と信頼性を示した。
本研究は,ChatGPTおよびGPT-4を医療用テキストデータ処理および非識別に利用した最初期の1つである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-20T11:34:37Z) - 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) - Unraveling the Connections between Privacy and Certified Robustness in
Federated Learning Against Poisoning Attacks [68.20436971825941]
フェデレートラーニング(FL)は、分散ユーザのデータを活用するグローバルモデルを共同でトレーニングするための、効率的なパラダイムを提供する。
いくつかの研究により、FLは毒殺攻撃に弱いことが示されている。
ローカルユーザのプライバシを保護するため、FLは通常、差分プライベートな方法でトレーニングされる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-08T21:01:42Z) - A Blockchain-Based Consent Mechanism for Access to Fitness Data in the
Healthcare Context [0.966840768820136]
本研究では、ブロックチェーンとスマートコントラクトに基づく、人間中心、法的に準拠、分散化、動的同意システムのためのアーキテクチャを紹介する。
提案方式のセキュリティ特性は, 正式なセキュリティモデリングフレームワークSeMFを用いて評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-25T09:51:02Z) - User-Centric Health Data Using Self-sovereign Identities [69.50862982117127]
本稿では、健康データのプライバシーと管理を改善するために、発行者自尊心(SSI)と分散Ledger Technologies(DLT)の潜在的利用について述べる。
論文では、保健分野における分散IDの顕著なユースケースをリストアップし、効果的なブロックチェーンベースのアーキテクチャについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-26T17:09:52Z) - Privacy and Trust Redefined in Federated Machine Learning [5.4475482673944455]
参加者間の信頼できるフェデレーション学習を容易にするプライバシー保護型分散型ワークフローを紹介します。
適切な当局から発行された認証クレデンシャルを保有する団体のみが、安全で認証された通信チャネルを確立することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-29T16:47:01Z) - When Physical Unclonable Function Meets Biometrics [0.5156484100374058]
心電図(ECG)に基づく生体計測は、患者を認証し、患者のバイタルサインを監視することで普及している。
揮発性メモリベース(NVM)PUFは、偽造を避けるためにデバイスに簡単に配置できる。
当社の目標は、ハードウェアセキュリティを可能にする生体認証に基づく最先端の開発論文の包括的な研究を提供することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-14T20:00:40Z) - 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)
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。