論文の概要: Advanced Data Protection Control (ADPC): An Interdisciplinary Overview
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09724v1
- Date: Tue, 20 Sep 2022 13:57:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 11:16:14.355680
- Title: Advanced Data Protection Control (ADPC): An Interdisciplinary Overview
- Title(参考訳): 高度データ保護制御(ADPC):学際的概要
- Authors: Soheil Human
- Abstract要約: Advanced Data Protection Control (ADPC)は、インターネットベースの個人データ保護と同意の実践を変えることができる技術仕様である。
ADPCは、個人のデータと同意の処理に対して、より人間中心のコントロールを提供することで、プライバシとエージェンシーに対する権利の実践を支援する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The Advanced Data Protection Control (ADPC) is a technical specification -
and a set of sociotechnical mechanisms surrounding it - that can change the
current practice of Internet-based personal data protection and consenting by
providing novel and standardized means for the communication of privacy and
consenting data, meta-data, information, requests, preferences, and decisions.
The ADPC supports humans in practicing their rights to privacy and agency by
giving them more human-centric control over the processing of their personal
data and consent. It helps the data controllers to improve their users'
experiences and provides them with easy-to-adopt means to comply with the
relevant legal and ethical requirements and expectations.
- Abstract(参考訳): adpc(advanced data protection control)は、プライバシーと同意データ、メタデータ、情報、要求、選好、決定に関する新しい標準化された手段を提供することによって、インターネットベースの個人データ保護と同意に関する現在の実践を変えることができる技術仕様とそれを取り巻く社会技術的メカニズムのセットである。
ADPCは、個人のデータと同意の処理に対して、より人間中心のコントロールを提供することで、プライバシとエージェンシーの権利の実践を支援する。
データコントローラは、ユーザエクスペリエンスの向上を支援し、関連する法的および倫理的要件と期待に応える、採用の容易な手段を提供します。
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) - Mind the Privacy Unit! User-Level Differential Privacy for Language Model Fine-Tuning [62.224804688233]
差分プライバシ(DP)は、モデルが特定のプライバシユニットで「ほとんど区別できない」ことを保証することで、有望なソリューションを提供する。
ユーザ間でのプライバシー保護の確保に必要なアプリケーションによって動機づけられたユーザレベルのDPについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T13:54:32Z) - Extensible Consent Management Architectures for Data Trusts [0.0]
本稿では,データトラストにおける同意管理の枠組みを提案する。
データは、対応する法的能力に基づいて確立された「ロールトンネル」を介してネットワークを流れることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-28T18:28:50Z) - I Prefer not to Say: Protecting User Consent in Models with Optional
Personal Data [20.238432971718524]
データの共有をしない決定は,ユーザのプライバシを尊重するために保護されるべき情報として,それ自体が考えられる。
我々は,アクティブなユーザ同意を得た情報のみを使用するモデルに対する保護要件を定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-25T12:16:03Z) - An Example of Privacy and Data Protection Best Practices for Biometrics
Data Processing in Border Control: Lesson Learned from SMILE [0.9442139459221784]
データの誤用、個人のプライバシーの妥協、および/または承認されたデータの処理は不可逆である。
これは部分的には、システム開発プロセスにおける設計によるデータ保護とプライバシの統合のための方法やガイダンスの欠如によるものである。
データコントローラと開発者のためのガイダンスを提供するために、プライバシーとデータ保護のベストプラクティスの例を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-10T15:34:43Z) - Distributed Machine Learning and the Semblance of Trust [66.1227776348216]
フェデレートラーニング(FL)により、データ所有者はデータを共有することなく、データガバナンスを維持し、モデルトレーニングをローカルで行うことができる。
FLと関連する技術は、しばしばプライバシー保護と表現される。
この用語が適切でない理由を説明し、プライバシの形式的定義を念頭に設計されていないプロトコルに対する過度な信頼に関連するリスクを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-21T08:44:05Z) - A Proposal for Amending Privacy Regulations to Tackle the Challenges
Stemming from Combining Data Sets [0.0]
私たちは、AI駆動のデータ処理プラクティスがもたらす影響を適切に解決する現在のデータ保護規制の能力に、いくつかの欠点に焦点を当てています。
プライバシー規制は個人のプライバシーに対する期待に頼らず、2つの方向の規制改革を推奨する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-26T03:30:11Z) - A vision for global privacy bridges: Technical and legal measures for
international data markets [77.34726150561087]
データ保護法とプライバシーの権利が認められているにもかかわらず、個人情報の取引は「トレーディング・オイル」と同等のビジネスになっている。
オープンな対立は、データに対するビジネスの要求とプライバシーへの欲求の間に生じている。
プライバシを備えたパーソナル情報市場のビジョンを提案し,テストする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-13T13:55:50Z) - GDPR: When the Right to Access Personal Data Becomes a Threat [63.732639864601914]
個人データへのアクセス要求を行う300以上のデータコントローラについて検討する。
リクエストを処理したデータコントローラの50.4%が、ユーザを特定する手順に欠陥があることが分かりました。
望ましくない驚くべき結果によって、現在のデプロイメントでは、Webサービスのユーザのプライバシを実際に低下させています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-04T22:01:46Z) - 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) - The SPECIAL-K Personal Data Processing Transparency and Compliance
Platform [0.1385411134620987]
SPECIAL EU H 2020プロジェクトは、データポリシやデータ、イベント共有を表現するために使用できる。
システムは、データ処理と共有が、データ対象の同意に適合していることを検証することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-26T14:30:09Z)
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。