論文の概要: Modelling Technique for GDPR-compliance: Toward a Comprehensive Solution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13979v1
- Date: Mon, 22 Apr 2024 08:41:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 14:45:41.417725
- Title: Modelling Technique for GDPR-compliance: Toward a Comprehensive Solution
- Title（参考訳）: GDPR準拠のためのモデリング手法:包括的解決に向けて
- Authors: Naila Azam, Anna Lito Michala, Shuja Ansari, Nguyen Truong,
- Abstract要約: EU/UKにおける新たなデータ保護法が施行された。
既存の脅威モデリング技術は、コンプライアンスをモデル化するために設計されていない。
非コンプライアンス脅威に対する知識基盤の原則と統合した新しいデータフローを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data-driven applications and services have been increasingly deployed in all aspects of life including healthcare and medical services in which a huge amount of personal data is collected, aggregated, and processed in a centralised server from various sources. As a consequence, preserving the data privacy and security of these applications is of paramount importance. Since May 2018, the new data protection legislation in the EU/UK, namely the General Data Protection Regulation (GDPR), has come into force and this has called for a critical need for modelling compliance with the GDPR's sophisticated requirements. Existing threat modelling techniques are not designed to model GDPR compliance, particularly in a complex system where personal data is collected, processed, manipulated, and shared with third parties. In this paper, we present a novel comprehensive solution for developing a threat modelling technique to address threats of non-compliance and mitigate them by taking GDPR requirements as the baseline and combining them with the existing security and privacy modelling techniques (i.e., \textit{STRIDE} and \textit{LINDDUN}, respectively). For this purpose, we propose a new data flow diagram integrated with the GDPR principles, develop a knowledge base for the non-compliance threats, and leverage an inference engine for reasoning the GDPR non-compliance threats over the knowledge base. Finally, we demonstrate our solution for threats of non-compliance with legal basis and accountability in a telehealth system to show the feasibility and effectiveness of the proposed solution.
- Abstract（参考訳）: データ駆動型アプリケーションやサービスは、膨大な個人情報を収集し、集約し、さまざまなソースから集中化されたサーバで処理する医療や医療サービスなど、生活のあらゆる面でますます多くデプロイされている。
その結果、これらのアプリケーションのデータプライバシとセキュリティを維持することが最重要となる。
2018年5月以降、EU/UKの新たなデータ保護法、すなわちGDPR(General Data Protection Regulation)が施行され、GDPRの高度な要求を満たすための重要な必要性が求められている。
既存の脅威モデリング技術はGDPRコンプライアンスをモデル化するために設計されておらず、特に個人情報を収集、処理、操作、第三者と共有する複雑なシステムにおいてである。
本稿では、GDPR要件をベースラインとして、既存のセキュリティおよびプライバシモデリング技術(例えば、 \textit{STRIDE} と \textit{LINDDUN} )と組み合わせることで、非コンプライアンスの脅威に対処し、それらを緩和する脅威モデリング技術を開発するための、新しい総合的なソリューションを提案する。
そこで本研究では,GDPRの原則と統合された新たなデータフロー図を提案し,非準拠の脅威に対する知識ベースを開発し,知識ベースに対するGDPRの非準拠の脅威を推論するために推論エンジンを活用する。
最後に,遠隔医療システムにおける法的根拠と説明責任に不適合な脅威に対する解決策を示し,提案手法の有効性と有効性を示す。
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