論文の概要: The Role of Privacy Guarantees in Voluntary Donation of Private Health Data for Altruistic Goals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03451v2
- Date: Wed, 05 Feb 2025 20:16:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-07 14:29:12.994028
- Title: The Role of Privacy Guarantees in Voluntary Donation of Private Health Data for Altruistic Goals
- Title（参考訳）: アルトゥル的目標のための個人医療データの自発的寄付におけるプライバシ保証の役割
- Authors: Ruizhe Wang, Roberta De Viti, Aarushi Dubey, Elissa M. Redmiles,
- Abstract要約: 本研究は,プライバシ・エンハンスメント・テクノロジー(PET)を通じて提供される4つの一般的な保証の下で,新しい治療法を開発するために,米国在住の人々が医療データを寄付する意思について検討する。
以上の結果から, プライバシ保護の明示的なアウトライン化が, 全体的な認識にほとんど影響を与えないことが判明した。
技術コミュニティはPET保証の信頼を高めるメカニズムとして監査を提案してきたが、そのような監査に対する透明性からの制限効果を観察した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.506410659562205
- License:
- Abstract: The voluntary donation of private health information for altruistic purposes, such as supporting research advancements, is a common practice. However, concerns about data misuse and leakage may deter people from donating their information. Privacy Enhancement Technologies (PETs) aim to alleviate these concerns and in turn allow for safe and private data sharing. This study conducts a vignette survey (N=494) with participants recruited from Prolific to examine the willingness of US-based people to donate medical data for developing new treatments under four general guarantees offered across PETs: data expiration, anonymization, purpose restriction, and access control. The study explores two mechanisms for verifying these guarantees: self-auditing and expert auditing, and controls for the impact of confounds including demographics and two types of data collectors: for-profit and non-profit institutions. Our findings reveal that respondents hold such high expectations of privacy from non-profit entities a priori that explicitly outlining privacy protections has little impact on their overall perceptions. In contrast, offering privacy guarantees elevates respondents' expectations of privacy for for-profit entities, bringing them nearly in line with those for non-profit organizations. Further, while the technical community has suggested audits as a mechanism to increase trust in PET guarantees, we observe limited effect from transparency about such audits. We emphasize the risks associated with these findings and underscore the critical need for future interdisciplinary research efforts to bridge the gap between the technical community's and end-users' perceptions regarding the effectiveness of auditing PETs.
- Abstract（参考訳）: 研究の進歩を支援するなど、利他的な目的のために民間の健康情報の自発的な寄付は一般的な慣行である。
しかし、データの誤用や漏洩に関する懸念は、情報を寄付することを妨げる可能性がある。
プライバシー強化技術(PET)は、これらの懸念を緩和し、安全でプライベートなデータ共有を可能にすることを目的としている。
本研究は,Pulificから採用した参加者を対象に,PETの4つの一般的な保証のもと,米国在住の人々が医療データを寄付する意思を調査するため,Vignette Survey(N=494)を実施している。
この研究は、これらの保証を検証するための2つのメカニズムを探る: 自己監査と専門家監査、そして、人口統計学を含むコンファウンドの影響に対するコントロール、および2種類のデータ収集者(営利団体と非営利機関)。
以上の結果から, プライバシ保護の明示的なアウトライン化が, 全体的な認識にほとんど影響を与えないことが判明した。
対照的に、プライバシ保証を提供することは、営利団体のプライバシに対する回答者の期待を上昇させ、非営利団体のプライバシとほぼ一致させる。
さらに,PET保証に対する信頼を高めるメカニズムとして,技術コミュニティが監査を提案している一方で,そのような監査に対する透明性から限定的な効果が観察されている。
本研究は,これらの知見に関連するリスクを強調し,PET検査の有効性に関する技術コミュニティとエンドユーザの認識のギャップを埋めるために,今後の学際研究への重要なニーズを浮き彫りにする。
関連論文リスト
- Synthetic Data: Revisiting the Privacy-Utility Trade-off [4.832355454351479]
ある記事は、合成データは従来の匿名化技術よりもプライバシーとユーティリティのトレードオフが良くないと述べている。
記事はまた、PATEGANとPrivBayesが提供した差分プライバシー保証の違反を特定したと主張している。
本稿で記述したプライバシゲームの実装を分析し,高度に専門的で制約のある環境で動作していることを確認した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-09T14:48:43Z) - 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) - A Summary of Privacy-Preserving Data Publishing in the Local Setting [0.6749750044497732]
統計開示制御は、機密情報を匿名化して暴露するリスクを最小限にすることを目的としている。
マイクロデータの復号化に使用される現在のプライバシ保存技術について概説し、様々な開示シナリオに適したプライバシ対策を掘り下げ、情報損失と予測性能の指標を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-19T04:23:23Z) - Preserving The Safety And Confidentiality Of Data Mining Information In Health Care: A literature review [0.0]
PPDM技術は、膨大な量のデータから実行可能な洞察を抽出することを可能にする。
機密情報の開示は患者のプライバシーを侵害する。
本稿では,プライバシ保護機構,データ保護規制,緩和戦略に関する関連研究のレビューを行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-30T05:32:15Z) - TeD-SPAD: Temporal Distinctiveness for Self-supervised
Privacy-preservation for video Anomaly Detection [59.04634695294402]
人間の監視のないビデオ異常検出(VAD)は複雑なコンピュータビジョンタスクである。
VADのプライバシー漏洩により、モデルは人々の個人情報に関連する不必要なバイアスを拾い上げ、増幅することができる。
本稿では,視覚的プライベート情報を自己管理的に破壊する,プライバシーに配慮したビデオ異常検出フレームワークTeD-SPADを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T22:42:55Z) - 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) - Privacy Explanations - A Means to End-User Trust [64.7066037969487]
この問題に対処するために、説明可能性がどのように役立つかを検討しました。
私たちはプライバシーの説明を作成し、エンドユーザの理由と特定のデータが必要な理由を明らかにするのに役立ちました。
我々の発見は、プライバシーの説明がソフトウェアシステムの信頼性を高めるための重要なステップであることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-18T09:30:37Z) - No Free Lunch in "Privacy for Free: How does Dataset Condensation Help
Privacy" [75.98836424725437]
データプライバシを保護するために設計された新しい手法は、慎重に精査する必要がある。
プライバシ保護の失敗は検出し難いが,プライバシ保護法を実装したシステムが攻撃された場合,破滅的な結果につながる可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-29T17:50:23Z) - Decision Making with Differential Privacy under a Fairness Lens [65.16089054531395]
アメリカ国勢調査局は、多くの重要な意思決定プロセスの入力として使用される個人のグループに関するデータセットと統計を公表している。
プライバシと機密性要件に従うために、これらの機関は、しばしば、プライバシを保存するバージョンのデータを公開する必要がある。
本稿では,差分的プライベートデータセットのリリースについて検討し,公平性の観点から重要な資源配分タスクに与える影響を考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-16T21:04:19Z) - On the Privacy-Utility Tradeoff in Peer-Review Data Analysis [34.0435377376779]
ピアレビューの改善に関する研究における大きな障害は、ピアレビューデータの利用不可能である。
我々は、特定の会議のピアレビューデータのプライバシー保護のためのフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-29T21:08:21Z) - Utility-aware Privacy-preserving Data Releasing [7.462336024223669]
本稿では2段階の摂動に基づくプライバシー保護データ公開フレームワークを提案する。
まず、特定の事前定義されたプライバシとユーティリティの問題がパブリックドメインデータから学習される。
そして、学習した知識を活用して、データ所有者のデータを民営化したデータに正確に摂動させます。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-09T05:32:46Z)
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。