論文の概要: Data Traceability for Privacy Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09823v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 18:48:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:52:14.214448
• Title: Data Traceability for Privacy Alignment
• Title（参考訳）: プライバシアライメントのためのデータトレーサビリティ
• Authors: Kevin Liao, Shreya Thipireddy, Daniel Weitzner,
• Abstract要約: 個人とサードパーティ間の個人データ共有に依存するサービスのエコシステムが成長する中で、新たなプライバシアプローチを提供しています。 我々は,不正に行動する可能性のある敵からのリスクに対処する隠蔽責任の概念を導入するが,その一方で,潜在的な識別と法的結果に直面している。 我々は、サードパーティのデータ共有エコシステムにおいて、トレース可能で説明可能なコンシューマ制御を提供するために設計されたOTraceプロトコルを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1970748626806043
• License:
• Abstract: This paper offers a new privacy approach for the growing ecosystem of services -- ranging from open banking to healthcare -- dependent on sensitive personal data sharing between individuals and third parties. While these services offer significant benefits, individuals want control over their data, transparency regarding how their data is used, and accountability from third parties for misuse. However, existing legal and technical mechanisms are inadequate for supporting these needs. A comprehensive approach to the modern privacy challenges of accountable third-party data sharing requires a closer alignment of technical system architecture and legal institutional design. In order to achieve this privacy alignment, we extend traditional security threat modeling and analysis to encompass a broader range of privacy notions than has been typically considered. In particular, we introduce the concept of covert-accountability, which addresses the risk from adversaries that may act dishonestly but nevertheless face potential identification and legal consequences. As a concrete instance of this design approach, we present the OTrace protocol, designed to provide traceable, accountable, consumer-control in third-party data sharing ecosystems. OTrace empowers consumers with the knowledge of who has their data, what it is being used for, what consent or other legal terms apply, and whom it is being shared with. By applying our alignment framework, we demonstrate that OTrace's technical affordances can provide more confident, scalable regulatory oversight when combined with complementary legal mechanisms.
• Abstract（参考訳）: この論文は、オープンバンキングからヘルスケアまで、成長するサービスのエコシステムに対して、個人とサードパーティ間の機密データ共有に依存する、新たなプライバシアプローチを提供する。 これらのサービスは大きなメリットを提供するが、個人はデータのコントロール、データの使い方に関する透明性、サードパーティによる誤用に対する説明責任などを求める。 しかし、これらのニーズをサポートするには、既存の法的および技術的メカニズムが不十分である。 説明責任を持つサードパーティデータ共有の現代的なプライバシー問題に対する包括的アプローチは、技術的システムアーキテクチャと法的機関設計の緊密な整合性を必要とする。 このプライバシーの整合性を達成するため、従来のセキュリティ脅威モデリングと分析を拡張し、これまで考えられてきたよりも幅広いプライバシー概念を包含する。 特に,不正に行動する可能性のある敵からのリスクに対処する隠蔽責任の概念を導入する。 この設計アプローチの具体例として、サードパーティのデータ共有エコシステムにおいて、トレース可能で説明可能なコンシューマ制御を提供するために設計されたOTraceプロトコルを提案する。 OTraceは消費者に、誰がデータを持っているか、何に使われているか、どんな同意や法的条件が適用されるか、誰と共有されているかといった知識を与える。 アライメントフレームワークを適用することで、OTraceの技術的余裕が、補完的な法的メカニズムと組み合わせることで、より信頼性が高く、スケーラブルな規制監視を提供できることを実証します。

関連論文リスト

• Privacy-Preserving Customer Support: A Framework for Secure and Scalable Interactions [0.0]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)をゼロショット学習モードで活用する新しいアプローチとして,プライバシー保護ゼロショット学習(PP-ZSL)フレームワークを提案する。 従来の機械学習手法とは異なり、PP-ZSLは、事前学習されたLLMを使用して直接応答を生成することで、機密データに対する局所的なトレーニングを不要にしている。 このフレームワークには、リアルタイムデータ匿名化による機密情報の修正やマスク、ドメイン固有のクエリ解決のための検索強化生成(RAG)、規制基準の遵守を保証するための堅牢な後処理が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-10T17:20:47Z)
• Balancing Confidentiality and Transparency for Blockchain-based Process-Aware Information Systems [46.404531555921906]
  機密性と透明性の両立を目的とした,ブロックチェーンベースのPAISアーキテクチャを提案する。 スマートコントラクトは公開インタラクションを制定、強制、保存し、属性ベースの暗号化技術は機密情報へのアクセス許可を指定するために採用されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-07T20:18:36Z)
• 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)
• Libertas: Privacy-Preserving Computation for Decentralised Personal Data Stores [19.54818218429241]
  セキュアなマルチパーティ計算をSolidと統合するためのモジュール設計を提案する。 私たちのアーキテクチャであるLibertasでは、基盤となるSolidの設計にプロトコルレベルの変更は必要ありません。 既存の差分プライバシー技術と組み合わせて、出力プライバシーを確保する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-28T12:07:40Z)
• 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)
• Auditing and Generating Synthetic Data with Controllable Trust Trade-offs [54.262044436203965]
  合成データセットとAIモデルを包括的に評価する総合監査フレームワークを導入する。 バイアスや差別の防止、ソースデータへの忠実性の確保、実用性、堅牢性、プライバシ保護などに焦点を当てている。 多様なユースケースにまたがる様々な生成モデルを監査することにより,フレームワークの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T09:03:18Z)
• Distributed Machine Learning and the Semblance of Trust [66.1227776348216]
  フェデレートラーニング(FL)により、データ所有者はデータを共有することなく、データガバナンスを維持し、モデルトレーニングをローカルで行うことができる。 FLと関連する技術は、しばしばプライバシー保護と表現される。 この用語が適切でない理由を説明し、プライバシの形式的定義を念頭に設計されていないプロトコルに対する過度な信頼に関連するリスクを概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-21T08:44:05Z)
• Trustworthy Transparency by Design [57.67333075002697]
  本稿では,ユーザ信頼とエクスペリエンスに関する研究を取り入れた,ソフトウェア設計のための透明性フレームワークを提案する。 私たちのフレームワークは、その設計に透明性を取り入れたソフトウェアの開発を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-19T12:34:01Z)
• An operational architecture for privacy-by-design in public service applications [0.26249027950824505]
  独立規制監視に基づくプライバシ・バイ・デザインのための運用アーキテクチャを提案する。 既存の技術に基づくアーキテクチャの実装の可能性について、簡単に論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-08T14:57:29Z)
• 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。