論文の概要: Progress in Privacy Protection: A Review of Privacy Preserving
Techniques in Recommender Systems, Edge Computing, and Cloud Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11305v1
- Date: Sat, 20 Jan 2024 19:32:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 17:06:53.755587
- Title: Progress in Privacy Protection: A Review of Privacy Preserving
Techniques in Recommender Systems, Edge Computing, and Cloud Computing
- Title(参考訳): プライバシ保護の進歩: Recommender Systems, Edge Computing, クラウドコンピューティングにおけるプライバシ保護技術のレビュー
- Authors: Syed Raza Bashir, Shaina Raza, Vojislav Misic
- Abstract要約: この調査は、モバイルクラウドソーシング、エッジコンピューティング、レコメンデーションシステムといった分野に焦点を当てている。
プライバシとデータセキュリティに特に重点を置いて、これらの相互接続領域における最新のトレンドを探求している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.9158689853305693
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As digital technology evolves, the increasing use of connected devices brings
both challenges and opportunities in the areas of mobile crowdsourcing, edge
computing, and recommender systems. This survey focuses on these dynamic
fields, emphasizing the critical need for privacy protection in our
increasingly data-oriented world. It explores the latest trends in these
interconnected areas, with a special emphasis on privacy and data security. Our
method involves an in-depth analysis of various academic works, which helps us
to gain a comprehensive understanding of these sectors and their shifting focus
towards privacy concerns. We present new insights and marks a significant
advancement in addressing privacy issues within these technologies. The survey
is a valuable resource for researchers, industry practitioners, and policy
makers, offering an extensive overview of these fields and their related
privacy challenges, catering to a wide audience in the modern digital era.
- Abstract(参考訳): デジタル技術が進化するにつれて、コネクテッドデバイスの利用の増加は、モバイルクラウドソーシング、エッジコンピューティング、レコメンダシステムといった分野における課題と機会の両方をもたらす。
この調査はこれらのダイナミックな分野に焦点を当て、ますますデータ指向の世界におけるプライバシー保護の重要性を強調します。
プライバシとデータセキュリティに特に重点を置いて、これらの相互接続領域における最新のトレンドを探求している。
この方法では,さまざまな学術研究の詳細な分析を行い,これらの分野の包括的理解と,プライバシの懸念への転換に役立てます。
これらの技術におけるプライバシー問題に対処する上で,新たな洞察と重要な進展を示す。
この調査は、研究者、業界専門家、政策立案者にとって貴重なリソースであり、これらの分野とその関連するプライバシー上の課題を概観し、現代のデジタル時代の幅広い聴衆に訴えている。
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) - A Survey of Privacy-Preserving Model Explanations: Privacy Risks, Attacks, and Countermeasures [50.987594546912725]
AIのプライバシと説明可能性に関する研究が増えているにもかかわらず、プライバシを保存するモデル説明にはほとんど注意が払われていない。
本稿では,モデル説明に対するプライバシ攻撃とその対策に関する,最初の徹底的な調査を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-31T12:44:48Z) - Information Security and Privacy in the Digital World: Some Selected Topics [1.3592237162158234]
スパイラルで偽の情報を識別し、機密データのプライバシーを保護する上で、新たな課題に直面している。
この本は、コンピュータと通信における暗号とセキュリティの分野における最先端の研究成果をいくつか紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-30T03:52:58Z) - State-of-the-Art Approaches to Enhancing Privacy Preservation of Machine Learning Datasets: A Survey [0.0]
本稿では、機械学習(ML)の進化する展望と、その様々な分野における大きな影響について考察する。
プライバシ保護機械学習(PPML)の新たな分野に焦点を当てている。
MLアプリケーションは、通信、金融技術、監視といった産業にとってますます不可欠なものになりつつあるため、プライバシー上の懸念が高まる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-25T17:31:06Z) - Privacy and Copyright Protection in Generative AI: A Lifecycle Perspective [28.968233485060654]
データライフサイクルにおけるプライバシーと著作権保護の多面的課題について論じる。
我々は、技術的革新と倫理的展望を組み合わせた統合的なアプローチを提唱する。
この作業は、より広範な議論のきっかけとなり、ジェネレーティブAIにおけるデータのプライバシと著作権の整合性に対する継続的な取り組みを促進することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T05:03:08Z) - Big Data Privacy in Emerging Market Fintech and Financial Services: A Research Agenda [0.9310318514564271]
白書では、新興市場および金融サービスにおけるデータプライバシの問題と解決策の理解を深めるための研究課題について述べる。
我々は、包括的な分析、データプライバシのローカル定義の理解、リスクの主な原因の文書化、潜在的な技術的解決策の5つの研究分野について強調する。
この研究課題が、新興市場におけるプライバシーの多面的な性質に注目されることを願っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-08T02:11:19Z) - A Unified View of Differentially Private Deep Generative Modeling [60.72161965018005]
プライバシー上の懸念のあるデータには、データアクセスとデータ共有を頻繁に禁止する厳格な規制が伴う。
これらの障害を克服することは、プライバシーに敏感なデータを含む多くの現実世界のアプリケーションシナリオにおいて、技術的進歩の鍵となる。
差分的プライベート(DP)データパブリッシングは、データの衛生化された形式のみを公開する、魅力的なソリューションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-27T14:38:16Z) - Security and Privacy on Generative Data in AIGC: A Survey [17.456578314457612]
我々はAIGCにおける生成データのセキュリティとプライバシについてレビューする。
プライバシ、制御性、信頼性、コンプライアンスの基本的な性質の観点から、最先端の対策が成功した経験を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-18T02:35:24Z) - Advancing Differential Privacy: Where We Are Now and Future Directions for Real-World Deployment [100.1798289103163]
差分プライバシ(DP)分野における現状と現状の方法論の詳細なレビューを行う。
論文のポイントとハイレベルな内容は,「認知プライバシ(DP:次のフロンティアへの挑戦)」の議論から生まれた。
この記事では、プライバシの領域におけるアルゴリズムおよび設計決定の基準点を提供することを目標とし、重要な課題と潜在的研究の方向性を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-14T05:29:18Z) - Urban Sensing based on Mobile Phone Data: Approaches, Applications and
Challenges [67.71975391801257]
モバイルデータ分析における多くの関心は、人間とその行動に関連している。
本研究の目的は,携帯電話データから知識を発見するために実装された手法や手法をレビューすることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-29T15:14:03Z) - 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)
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。