論文の概要: How the Future Works at SOUPS: Analyzing Future Work Statements and Their Impact on Usable Security and Privacy Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20785v1
- Date: Thu, 30 May 2024 07:07:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-03 14:37:39.492072
- Title: How the Future Works at SOUPS: Analyzing Future Work Statements and Their Impact on Usable Security and Privacy Research
- Title（参考訳）: SOUPSの今後の動き - 将来の作業内容の分析とユーザビリティとプライバシ研究への影響
- Authors: Jacques Suray, Jan H. Klemmer, Juliane Schmüser, Sascha Fahl,
- Abstract要約: 2019年のSOUPS手続きから27件の論文をレビューし、今後の作業内容について分析した。
我々は、SoUPS 2019の手続きのほとんどの論文には、将来の作業内容が含まれています。しかし、それらはしばしば、具体的でも曖昧で、見つけやすいものではありません。
我々は、将来の作業内容の実用性を改善するために、使用可能なセキュリティとプライバシのコミュニティへの勧告で締めくくります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.307988641609834
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Extending knowledge by identifying and investigating valuable research questions and problems is a core function of research. Research publications often suggest avenues for future work to extend and build upon their results. Considering these suggestions can contribute to developing research ideas that build upon previous work and produce results that tie into existing knowledge. Usable security and privacy researchers commonly add future work statements to their publications. However, our community lacks an in-depth understanding of their prevalence, quality, and impact on future research. Our work aims to address this gap in the research literature. We reviewed all 27 papers from the 2019 SOUPS proceedings and analyzed their future work statements. Additionally, we analyzed 978 publications that cite any paper from SOUPS 2019 proceedings to assess their future work statements' impact. We find that most papers from the SOUPS 2019 proceedings include future work statements. However, they are often unspecific or ambiguous, and not always easy to find. Therefore, the citing publications often matched the future work statements' content thematically, but rarely explicitly acknowledged them, indicating a limited impact. We conclude with recommendations for the usable security and privacy community to improve the utility of future work statements by making them more tangible and actionable, and avenues for future work.
- Abstract（参考訳）: 価値ある研究の質問や問題を特定し、調査することによって知識を拡張することは研究のコア機能である。
研究出版物は、しばしば、将来の研究が結果を拡張し、構築するための道を提案する。
これらの提案を考慮すれば、以前の研究に基づいて構築され、既存の知識に結びつく結果を生み出す研究アイデアの開発に寄与することができる。
使用可能なセキュリティとプライバシの研究者は一般的に、将来の作業声明を出版物に追加する。
しかし、我々のコミュニティは、彼らの有病率、品質、そして将来の研究への影響について深い理解を欠いている。
我々の研究は、研究文献のこのギャップに対処することを目的としている。
2019年のSOUPS手続きから27件の論文をレビューし、今後の作業内容について分析した。
さらに,SOUPS 2019の論文を引用した978の出版物を分析し,今後の作業内容の影響評価を行った。
SoUPS 2019の手続きのほとんどの論文には、今後の作業声明が含まれています。
しかし、それらはしばしば非特異または曖昧であり、見つけることは必ずしも容易ではない。
そのため、引用された出版物は将来の著作物の内容と主題的にマッチすることが多いが、その内容が明確に認識されることは稀であり、影響は限られていた。
我々は、より明確で行動可能で、将来の作業のための道筋を整備することで、将来的な作業ステートメントの実用性を改善するために、使用可能なセキュリティとプライバシのコミュニティへの勧告で締めくくります。
関連論文リスト
- What Can Natural Language Processing Do for Peer Review? [173.8912784451817]
現代の科学ではピアレビューが広く使われているが、それは難しく、時間がかかり、エラーを起こしやすい。
ピアレビューに関わるアーティファクトは大部分がテキストベースであるため、自然言語処理はレビューを改善する大きな可能性を秘めている。
筆者らは、原稿提出からカメラ対応リビジョンまでの各工程について詳述し、NLP支援の課題と機会について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-10T16:06:43Z) - 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) - Tackling Cyberattacks through AI-based Reactive Systems: A Holistic Review and Future Vision [0.10923877073891446]
本稿では,AIによる脅威応答システムの最近の進歩を包括的に調査する。
AI反応ドメインに関する最新の調査は2017年に実施された。
合計で7つの研究課題が特定され、潜在的なギャップを指摘し、開発分野の可能性を示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-11T09:17:01Z) - Privacy Issues in Large Language Models: A Survey [2.707979363409351]
これは、大規模言語モデル(LLM)におけるプライバシー問題に焦点を当てたAI研究の活発な領域に関する最初の調査である。
私たちは、プライバシのリスクを強調し、トレーニングや推論プロセスにプライバシを構築しようと試み、著作権の問題を軽減するために、レッドチームでモデルを設計する作業に重点を置いています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-11T01:26:53Z) - Responsible AI Considerations in Text Summarization Research: A Review
of Current Practices [89.85174013619883]
私たちは、責任あるAIコミュニティがほとんど見落としている共通のNLPタスクである、テキスト要約に重点を置いています。
我々は,2020-2022年に出版されたACLアンソロジーから333の要約論文の多段階的質的分析を行った。
私たちは、どの、どの、どの責任あるAI問題がカバーされているか、どの関係するステークホルダーが考慮されているか、そして、述べられた研究目標と実現された研究目標のミスマッチに焦点を合わせます。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-18T15:35:36Z) - "That's important, but...": How Computer Science Researchers Anticipate
Unintended Consequences of Their Research Innovations [12.947525301829835]
意図しない結果を考えることは一般的に重要であるが、実践されることは滅多にない。
主要な障壁は、正式なプロセスと戦略の欠如と、迅速な進歩と出版を優先する学術的な実践である。
我々は,研究プロセスの前後において,技術革新の社会的意味を日常的に探究する道を開くことを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-27T18:21:29Z) - A Major Obstacle for NLP Research: Let's Talk about Time Allocation! [25.820755718678786]
本稿は、自然言語処理の分野では、私たちよりも成功しなかったことを論じる。
近年,NLP研究において,時間割当が大きな障害となっていることが実証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-30T10:00:12Z) - Fairness in Recommender Systems: Research Landscape and Future
Directions [119.67643184567623]
本稿は,近年の地域におけるフェアネスの概念と概念について概観する。
この分野での研究が現在どのように行われているのかを概観する。
全体として、最近の研究成果の分析は、ある研究のギャップを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-23T08:34:25Z) - Automatic Related Work Generation: A Meta Study [5.025654873456755]
自然言語処理では、通常「関連作業」という節で文献レビューが行われる。
自動作業生成の課題は, 「関連作業」 セクションを自動生成することである。
本稿では,問題定式化,データセット収集,方法論的アプローチ,性能評価,今後の展望の観点から,関連作業生成に関する既存の文献をメタスタディで比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-06T01:16:38Z) - CitationIE: Leveraging the Citation Graph for Scientific Information
Extraction [89.33938657493765]
引用論文と引用論文の参照リンクの引用グラフを使用する。
最先端技術に対するエンド・ツー・エンドの情報抽出の大幅な改善を観察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-03T03:00:12Z) - A Measure of Research Taste [91.3755431537592]
生産性と味の両方に報いる引用に基づく尺度を提案する。
提示された尺度capは、出版物とその量の影響のバランスをとる。
本研究では, 生物学, 計算機科学, 経済学, 物理分野の研究者を対象に, capの特性を解析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-17T18:01:47Z)
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。