論文の概要: PRIVEE: A Visual Analytic Workflow for Proactive Privacy Risk Inspection
of Open Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06481v1
- Date: Fri, 12 Aug 2022 19:57:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 10:32:00.351063
- Title: PRIVEE: A Visual Analytic Workflow for Proactive Privacy Risk Inspection
of Open Data
- Title（参考訳）: PRIVEE: オープンデータの積極的なプライバシーリスク検査のためのビジュアル分析ワークフロー
- Authors: Kaustav Bhattacharjee, Akm Islam, Jaideep Vaidya, and Aritra Dasgupta
- Abstract要約: 個人情報を含むオープンデータセットは、匿名化しても敵攻撃の影響を受けやすい。
我々は、ローカルで結合可能なデータ地区における開示リスクを、データディフェンダーが認識できるようにするビジュアル分析ソリューションを開発した。
我々はこの問題とドメイン特性を用いて、防御機構としての視覚的分析的介入のセットを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2136309934080867
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Open data sets that contain personal information are susceptible to
adversarial attacks even when anonymized. By performing low-cost joins on
multiple datasets with shared attributes, malicious users of open data portals
might get access to information that violates individuals' privacy. However,
open data sets are primarily published using a release-and-forget model,
whereby data owners and custodians have little to no cognizance of these
privacy risks. We address this critical gap by developing a visual analytic
solution that enables data defenders to gain awareness about the disclosure
risks in local, joinable data neighborhoods. The solution is derived through a
design study with data privacy researchers, where we initially play the role of
a red team and engage in an ethical data hacking exercise based on privacy
attack scenarios. We use this problem and domain characterization to develop a
set of visual analytic interventions as a defense mechanism and realize them in
PRIVEE, a visual risk inspection workflow that acts as a proactive monitor for
data defenders. PRIVEE uses a combination of risk scores and associated
interactive visualizations to let data defenders explore vulnerable joins and
interpret risks at multiple levels of data granularity. We demonstrate how
PRIVEE can help emulate the attack strategies and diagnose disclosure risks
through two case studies with data privacy experts.
- Abstract（参考訳）: 個人情報を含むオープンデータセットは、匿名化されても敵の攻撃を受けやすい。
共有属性を持つ複数のデータセットで低コストな結合を行うことで、オープンデータポータルの悪意のあるユーザーは個人のプライバシーに違反する情報にアクセスすることができる。
しかし、オープンデータセットは主にリリース・アンド・フォーゲットモデルを使用して公開されており、データ所有者や管理者はこれらのプライバシーリスクをほとんど認識していない。
我々は、ローカルで結合可能なデータ地区における開示リスクを、データディフェンダーが認識できるビジュアル分析ソリューションを開発することで、この重要なギャップに対処する。
このソリューションは、データプライバシ研究者によるデザイン研究から生まれたもので、まずはレッドチームの役割を担い、プライバシ攻撃シナリオに基づいた倫理的なデータハッキング活動に従事します。
この問題とドメインキャラクタリゼーションを用いて,防衛機構としての視覚的解析的介入のセットを開発し,データディフェンダーの積極的なモニタとして機能するビジュアルリスク検査ワークフローであるpriveeでそれを実現する。
PRIVEEはリスクスコアと関連するインタラクティブな視覚化を組み合わせて、データディフェンダーが脆弱な結合を探索し、複数のレベルのデータ粒度でリスクを解釈できるようにする。
データプライバシの専門家による2つのケーススタディを通じて、PRIVEEが攻撃戦略をエミュレートし、開示リスクを診断する方法を実証する。
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