論文の概要: Single Block On

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06236v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 11:22:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-13 12:05:57.55134
• Title: Single Block On
• Title（参考訳）: シングルブロックオン
• Authors: Paritosh Ranjan, Surajit Majumder, Prodip Roy,
• Abstract要約: シングルブロックオン (Single Block On, SBO) は、ユーザが一度ブロックし、そのブロックをすべての統合アプリケーションに伝播させることができる統一システムである。 SBOは、IDベースのマッチングルール、類似性識別子のレベル、標準化されたプロトコルによるシステムとのインターフェースを介して動作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17205106391379024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the digital age, individuals increasingly maintain active presences across multiple platforms ranging from social media and messaging applications to professional and communication tools. However, the current model for managing user level privacy and abuse is siloed, requiring users to block undesirable contacts independently on each platform. This paper introduces Single Block On (SBO) a unified and interoperable system enabling users to block an individual once and have that block propagated across all integrated applications. SBO operates via identity based matching rules, utilizing configurable levels of identifier similarity, and interfaces with systems through standardized protocols such as SSO, LDAP, or direct REST integration. A novel Contact Rule Markup Language (CRML) facilitates consistent policy sharing across systems. The proposed solution increases user safety, enhances digital well-being, and sets a precedent for interoperable privacy enforcement.
• Abstract（参考訳）: デジタル時代には、個人はソーシャルメディアやメッセージングアプリケーションからプロフェッショナルやコミュニケーションツールまで、さまざまなプラットフォームにまたがって活発なプレゼンスを維持している。 しかし、現在のユーザーレベルのプライバシーと悪用を管理するモデルはサイロ化されており、ユーザーは各プラットフォーム上で、望ましくない連絡先をブロックする必要がある。 本稿では,Single Block On (SBO) を導入し,ユーザが一度ブロックし,そのブロックをすべての統合アプリケーションに伝達できるようにする。 SBOはIDベースのマッチングルールを通じて動作し、設定可能な識別子類似度と、SSO、LDAP、直接REST統合といった標準化されたプロトコルを通じてシステムとのインターフェースを利用する。 CRML(Contact Rule Markup Language)は、システム間の一貫性のあるポリシー共有を容易にする新しい言語である。 提案手法は、ユーザの安全性を高め、デジタルウェルビーイングを強化し、相互運用可能なプライバシ執行の先例を定めている。

関連論文リスト

• Hard-Earned Lessons in Access Control at Scale: Enforcing Identity and Policy Across Trust Boundaries with Reverse Proxies and mTLS [0.5371337604556311]
  今日のエンタープライズ環境では、Virtual Private Networks(VPN)やSSO(Single Sign-On)といった従来のアクセス方法は、分散された動的労働力へのアクセスをセキュアにスケーリングすることに関して、しばしば不足しています。 本稿では,Multual TLS(mTLS)と集中型SSOを統合したリバースプロキシを活用した,最新のゼロトラスト対応アーキテクチャの実装経験について述べる。 この多次元ソリューションには、デバイスごとの認証とユーザ毎の認証、セキュリティポリシの集中的な実施、包括的な可観測性が含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-03T17:32:11Z)
• Information-Theoretic Decentralized Secure Aggregation with Collusion Resilience [98.31540557973179]
  情報理論の観点から分散型セキュアアグリゲーション(DSA)の問題点を考察する。 DSAの最小到達可能な通信量と秘密鍵率を指定する最適レート領域を特徴付ける。 本研究は,DSAの基本性能限界を確立し,信頼性の高い通信効率の高いプロトコルの設計に関する知見を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-01T12:51:37Z)
• Metadata-private Messaging without Coordination [20.481776420813915]
  PingPongは、メタデータプライベートメッセージングのためのエンドツーエンドシステムである。 厳格な"ダイアル・バイ・コンバース"パラダイムを、より柔軟な"通知・バイ・レトリーバル"ワークフローに置き換えるものだ。 Pongは、現代のインスタントメッセージングシステムに似た、ユーザビリティのレベルを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-28T08:21:16Z)
• Fundamental Limits of Hierarchical Secure Aggregation with Cyclic User Association [93.46811590752814]
  階層型セキュアアグリゲーションは、フェデレートラーニング(FL)によって動機付けられる 本稿では,各ユーザが連続する$B$のリレーに接続される循環型アソシエーションパターンを用いたHSAについて考察する。 勾配符号化にインスパイアされた入力に対するメッセージ設計を含む効率的なアグリゲーション方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-06T15:53:37Z)
• Personalized Language Model Learning on Text Data Without User Identifiers [79.36212347601223]
  ユーザの埋め込みを動的に生成するために,各モバイルデバイスがユーザ固有の分布を維持することを提案する。 クラウドがアップロードされた埋め込みを通じてユーザを追跡するのを防ぐために、異なるユーザのローカルディストリビューションは、線形依存空間から導出されるべきである。 パブリックデータセットとインダストリアルデータセットの両方の評価では、匿名ユーザ埋め込みの導入による精度の大幅な向上が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-10T15:46:19Z)
• Mind the Privacy Unit! User-Level Differential Privacy for Language Model Fine-Tuning [62.224804688233]
  差分プライバシ(DP)は、モデルが特定のプライバシユニットで「ほとんど区別できない」ことを保証することで、有望なソリューションを提供する。 ユーザ間でのプライバシー保護の確保に必要なアプリケーションによって動機づけられたユーザレベルのDPについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:54:32Z)
• Attribute-Based Authentication in Secure Group Messaging for Distributed Environments [2.254434034390528]
  メッセージ層セキュリティ(MLS)とその基盤となるContinuous Group Key Agreementプロトコルは、暗号化シークレットを動的に共有することを可能にする。 グループ内の認証のためのデジタル証明書の使用は、グループメンバーのプライバシーに反する。 本報告では,ソリケータが自身のアイデンティティを明らかにする代わりに,特定の属性の所有を証明するだけでよい,別の認証方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T14:09:28Z)
• Enabling Data Confidentiality with Public Blockchains [5.749927436954179]
  相互運用アプリケーション(MARTSIA)のためのトランザクションシステムに対するマルチオーソリティアプローチ MARTSIAは、メッセージ部分のレベルで共有データの読み取りアクセス制御を可能にする。 Multi-Authority Attribute-Based Encryption (MA-ABE)に基づいて、MARTSIAはメッセージ部分のレベルで共有データの読み取りアクセス制御を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-04T13:21:48Z)
• Cross-Network Social User Embedding with Hybrid Differential Privacy Guarantees [81.6471440778355]
  プライバシー保護方式でユーザを包括的に表現するために,ネットワーク横断型ソーシャルユーザ埋め込みフレームワークDP-CroSUEを提案する。 特に、各異種ソーシャルネットワークに対して、異種データ型に対するプライバシー期待の変化を捉えるために、まずハイブリッドな差分プライバシーの概念を導入する。 ユーザ埋め込みをさらに強化するため、新しいネットワーク間GCN埋め込みモデルは、それらの整列したユーザを介して、ネットワーク間で知識を伝達するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-04T06:22:37Z)
• Community Detection for Access-Control Decisions: Analysing the Role of Homophily and Information Diffusion in Online Social Networks [0.0]
  ACL(Access-Control Lists)は、オンラインソーシャルネットワーク(OSN)の最も重要なプライバシー機能のひとつである。 本研究は,OSNにおけるACLの自動生成におけるコミュニティ検出アルゴリズムの利用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T08:49:59Z)
• Federated Learning of User Authentication Models [69.93965074814292]
  機械学習モデルのプライバシー保護のためのフレームワークであるFederated User Authentication (FedUA)を提案する。 FedUAは、フェデレートされた学習フレームワークを採用して、ユーザが生の入力を共有することなく、共同でモデルをトレーニングできるようにする。 提案手法はプライバシ保護であり,多数のユーザに対してスケーラブルであることを示し,出力層を変更することなく,新たなユーザをトレーニングに追加できるようにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-09T08:04:38Z)

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。