論文の概要: From Regulation to Engineering: Organizational Privacy Climate as Mediator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.32576v1
- Date: Fri, 23 Oct 2026 13:03:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-27 01:38:06.519447
- Title: From Regulation to Engineering: Organizational Privacy Climate as Mediator
- Title(参考訳): 規制からエンジニアリングへ - 仲介者としての組織プライバシ気候
- Abstract要約: プライバシに対する開発者の認識とプライバシエンジニアリングプラクティスの関連性において,組織的プライバシの気候が果たす役割について検討する。
組織的プライバシの気候は,開発者の認識する重要性とプライバシの態度との関係を媒介している。
次世代のプライバシーとAI規制について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.868004919343263
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data protection legislation aims to protect privacy rights by regulating how information systems store and process personal information. While such legislation defines legal obligations, translating regulatory requirements into engineering practice is far from straightforward. As new frameworks such as the EU AI Act emerge, understanding these mechanisms becomes increasingly relevant. To investigate them, we conducted an online survey of 156 U.S. information system developers, examining the role of organizational privacy climate in the association between developers' perceptions of the GDPR and their privacy engineering practices. Using structural equation modeling, we found that organizational privacy climate mediates the relation between developers' perceived GDPR importance and their privacy attitudes, which in turn are associated with their privacy engineering practices. The mediation chain - regulation, climate, attitudes, practices - complements the direct effect of regulation on practice, revealing the organizational and attitudinal pathway through which regulatory intent reaches engineering behavior. We discuss implications for the next generation of privacy and AI regulation.
- Abstract(参考訳): データ保護法は、情報システムが個人情報を格納し、どのように処理するかを規制することによって、プライバシーの権利を保護することを目的としている。
このような法律は法的義務を定義しているが、規制要件をエンジニアリングプラクティスに変換することは、決して簡単ではない。
EU AI Actのような新しいフレームワークが出現するにつれて、これらのメカニズムを理解することがますます重要になる。
そこで我々は,米国情報システム開発者156名を対象に,GDPRに対する開発者の認識とプライバシエンジニアリングの実践との関係について,組織的プライバシ気候の役割について調査した。
構造方程式モデリングを用いて、組織的プライバシの気候は、開発者のGDPRの重要性とプライバシの態度の関係を媒介し、それが彼らのプライバシエンジニアリングプラクティスと関連していることがわかった。
調停の連鎖 - 規制、気候、態度、慣行 - は、規制の実践に対する直接的な影響を補完し、規制の意図が工学的行動に到達する組織的および時間的経路を明らかにする。
次世代のプライバシーとAI規制について論じる。
関連論文リスト
- Local Privacy Laws in a Globalized World [6.649201720862553]
本研究は,デジタルプライバシ研究コミュニティの視点を広げることを目的としている。
それは、複数の国にまたがる技術プライバシソリューションを開発するための一連の指針として機能することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-27T00:41:31Z) - Security, privacy, and agentic AI in a regulatory view: From definitions and distinctions to provisions and reflections [53.468443050795344]
人工知能(AI)技術の急速な普及は、動的規制の展望につながった。
AIパラダイムが、特にエージェントAIの形で、より大きな自律性へと移行するにつれ、規制規定を明確にすることはますます困難になっている。
本稿は、2024年から2025年の間に発行された24の関連文書を分析して、EU(EU)のAI規制条項をレビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-19T13:50:52Z) - Contextualized Privacy Defense for LLM Agents [84.30907378390512]
LLMエージェントはますますユーザーの個人情報に作用するが、既存のプライバシー保護は設計と適応性の両方において制限されている。
我々は,新たなプライバシ防衛パラダイムであるCDI(Contextualized Defense Instructing)を提案する。
我々のCDIは、ベースラインよりもプライバシー保護(94.2%)と有用性(80.6%)のバランスが良好であることを示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-03T13:35:33Z) - Anti-Regulatory AI: How "AI Safety" is Leveraged Against Regulatory Oversight [0.9883261192383612]
AI企業は、プライバシ強化技術、バイアス抑制対策、評価フレームワーク、アライメントテクニックの開発と展開をますます進めている。
本稿では,法的な影響のメカニズムとして,これらの技術の内面的機能について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-26T19:35:10Z) - Data Sharing, Privacy and Security Considerations in the Energy Sector: A Review from Technical Landscape to Regulatory Specifications [49.567747749614924]
脱炭、分散化、デジタル化は双子のエネルギー遷移を駆動する3つの重要な要素である。
本稿では, 技術と規制の両面を統合することで, エネルギーシステムに関するデータ関連問題を包括的に検討する。
この問題は、(i)エネルギエンドユーザーと利害関係者間のデータ共有(ii)エンドユーザのプライバシ、(iii)サイバーセキュリティの3つのカテゴリに分類される。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-05T14:23:56Z) - 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) - A Proposal for Amending Privacy Regulations to Tackle the Challenges
Stemming from Combining Data Sets [0.0]
私たちは、AI駆動のデータ処理プラクティスがもたらす影響を適切に解決する現在のデータ保護規制の能力に、いくつかの欠点に焦点を当てています。
プライバシー規制は個人のプライバシーに対する期待に頼らず、2つの方向の規制改革を推奨する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-26T03:30:11Z) - Compliance Generation for Privacy Documents under GDPR: A Roadmap for
Implementing Automation and Machine Learning [2.1485350418225244]
Privatechプロジェクトはコンプライアンスのエージェントとして企業や法律会社に焦点を当てている。
データプロセッサはコンプライアンスの評価と文書化のために説明責任対策を実行しなければならない。
コンプライアンスの問題を特定し,コンプライアンス評価と生成のロードマップを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-23T14:46:51Z) - Second layer data governance for permissioned blockchains: the privacy
management challenge [58.720142291102135]
新型コロナウイルス(COVID-19)やエボラウイルス(エボラ出血熱)のようなパンデミックの状況では、医療データを共有することに関連する行動は、大規模な感染を避け、死亡者を減らすために重要である。
この意味において、許可されたブロックチェーン技術は、スマートコントラクトが管理する不変で統一された分散データベースを通じて、データのオーナシップ、透明性、セキュリティを提供する権利をユーザに与えるために登場します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T13:19:38Z) - Trustworthy AI Inference Systems: An Industry Research View [58.000323504158054]
我々は、信頼できるAI推論システムの設計、展開、運用にアプローチするための業界調査ビューを提供する。
信頼された実行環境を用いたAIシステムの機会と課題を強調します。
我々は,産業,アカデミック,政府研究者のグローバルな集団的注意を必要とする,さらなる発展の分野を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-10T23:05:55Z)
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。