論文の概要: Tag Your Fish in the Broken Net: A Responsible Web Framework for Protecting Online Privacy and Copyright

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07915v2
• Date: Sun, 5 Nov 2023 07:09:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 20:26:15.516104
• Title: Tag Your Fish in the Broken Net: A Responsible Web Framework for Protecting Online Privacy and Copyright
• Title（参考訳）: 壊れたネットに魚をタグ付けする: オンラインのプライバシーと著作権を保護する責任あるウェブフレームワーク
• Authors: Dawen Zhang, Boming Xia, Yue Liu, Xiwei Xu, Thong Hoang, Zhenchang Xing, Mark Staples, Qinghua Lu, Liming Zhu
• Abstract要約: 本稿では,オンラインデータに対するユーザ制御型同意タグ付けフレームワークを提案する。 このフレームワークでは、送信時にオンラインデータにタグを付けることができ、その後、データ保持者からのデータに対する同意の取り消しを追跡および要求することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.05760947688919
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The World Wide Web, a ubiquitous source of information, serves as a primary resource for countless individuals, amassing a vast amount of data from global internet users. However, this online data, when scraped, indexed, and utilized for activities like web crawling, search engine indexing, and, notably, AI model training, often diverges from the original intent of its contributors. The ascent of Generative AI has accentuated concerns surrounding data privacy and copyright infringement. Regrettably, the web's current framework falls short in facilitating pivotal actions like consent withdrawal or data copyright claims. While some companies offer voluntary measures, such as crawler access restrictions, these often remain inaccessible to individual users. To empower online users to exercise their rights and enable companies to adhere to regulations, this paper introduces a user-controlled consent tagging framework for online data. It leverages the extensibility of HTTP and HTML in conjunction with the decentralized nature of distributed ledger technology. With this framework, users have the ability to tag their online data at the time of transmission, and subsequently, they can track and request the withdrawal of consent for their data from the data holders. A proof-of-concept system is implemented, demonstrating the feasibility of the framework. This work holds significant potential for contributing to the reinforcement of user consent, privacy, and copyright on the modern internet and lays the groundwork for future insights into creating a more responsible and user-centric web ecosystem.
• Abstract（参考訳）: ユビキタスな情報ソースであるWorld Wide Webは、無数の個人にとって主要なリソースであり、世界中のインターネットユーザーから大量のデータを収集している。 しかし、このオンラインデータは、ウェブクローリング、検索エンジンインデックス、特にAIモデルトレーニングなどのアクティビティにスクラップされ、インデックス付けされ、利用され、しばしば、コントリビュータの本来の意図から逸脱する。 Generative AIの台頭は、データのプライバシーと著作権侵害に関する懸念を浮き彫りにした。 ウェブの現在のフレームワークは、同意の撤回やデータ著作権請求といった重要な行動を促進するには不十分です。 クローラーアクセス制限のような自発的な手段を提供している企業もあるが、個々のユーザーにはアクセスできないことが多い。 オンライン利用者に権利行使の権限を与え、企業が規制に従えるようにするために、オンラインデータに対するユーザ制御の同意タグ付けフレームワークを導入する。 HTTPとHTMLの拡張性と分散台帳技術の分散化された性質を活用する。 このフレームワークでは、ユーザーは送信時にオンラインデータをタグ付けすることができ、その後、データホルダーからデータに対する同意の取り下げを追跡し、要求することができる。 概念実証システムを実装し、フレームワークの実現可能性を示す。 この研究は、現代のインターネットにおけるユーザの同意、プライバシー、著作権の強化に寄与する大きな可能性を秘めており、より責任があり、ユーザー中心のwebエコシステムを構築するための将来の洞察の土台を築いている。

関連論文リスト

• Here's Charlie! Realising the Semantic Web vision of Agents in the age of LLMs [0.0]
  本稿では,法定機関が半自律型AIエージェントを信頼してオンラインインタラクションを行うための短期的展望について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T10:32:47Z)
• Ungeneralizable Examples [70.76487163068109]
  学習不能なデータを作成するための現在のアプローチには、小さくて特殊なノイズが組み込まれている。 学習不能データの概念を条件付きデータ学習に拡張し、textbfUntextbf Generalizable textbfExamples (UGEs)を導入する。 UGEは認証されたユーザに対して学習性を示しながら、潜在的なハッカーに対する非学習性を維持している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T09:29:14Z)
• Perennial Semantic Data Terms of Use for Decentralized Web [14.831528850463373]
  データ用語(Data Terms of Use, DTOU)の新たな形式記述を提案する。 ユーザとアプリケーションは、ローカル知識でDToUポリシーの独自の部分を指定する。 これは年長のDTOU言語を構成するもので、ポリシーのオーサリングは一度しか行われない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T12:18:20Z)
• Blockchain-empowered Federated Learning for Healthcare Metaverses: User-centric Incentive Mechanism with Optimal Data Freshness [66.3982155172418]
  まず、医療メタバースのための分散型フェデレートラーニング(FL)に基づく、ユーザ中心のプライバシ保護フレームワークを設計する。 次に,情報時代(AoI)を有効データ更新度指標として利用し,観測理論(PT)に基づくAoIベースの契約理論モデルを提案し,センシングデータ共有の動機付けを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-29T12:54:03Z)
• Protecting User Privacy in Online Settings via Supervised Learning [69.38374877559423]
  我々は、教師付き学習を活用する、オンラインプライバシ保護に対するインテリジェントなアプローチを設計する。 ユーザのプライバシを侵害する可能性のあるデータ収集を検出してブロックすることにより、ユーザに対してある程度のディジタルプライバシを復元することが可能になります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T05:20:16Z)
• Preventing Unauthorized Use of Proprietary Data: Poisoning for Secure Dataset Release [52.504589728136615]
  公開したデータを最小限に修正して、他人がトレーニングモデルに乗らないようにするデータ中毒法を開発しています。 我々は,imagenet分類と顔認識によるアプローチの成功を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-16T19:12:34Z)
• Explainable Patterns: Going from Findings to Insights to Support Data Analytics Democratization [60.18814584837969]
  我々は,データストーリテリングの探索と作成において,レイユーザをサポートする新しいフレームワークであるExplainable Patterns (ExPatt)を提示する。 ExPattは、外部(テキスト)の情報ソースを使用して、観察または選択された発見の実用的な説明を自動的に生成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T16:13:44Z)
• 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。