Privacy Requirements(개인 정보 요구 사항)란 무엇입니까?
Privacy Requirements 개인 정보 요구 사항 - Any kind of security breach on the system will directly influences the life of the humans In this paper, a comprehensive review on Privacy requirements and application layer Security in Internet of Things (IoT) is presented for exploring the possible security issues in IoT that could be launched over the individual layers of IoT architecture. [1] This paper presents the leading security and privacy requirements for healthcare applications and contextualises each requirement in the acute stroke care use case. [2] With the introduction of an asymmetric encryption and an anonymity-preserving voting algorithm, votes can be counted without relying on a third party, and the voting results can be displayed in real time in a manner that satisfies various levels of voting security and privacy requirements. [3] Besides, we provide semantic security analysis and prove that HERMES meets its security and privacy requirements. [4] In medical scenarios large-scale human annotations are usually not available, due to the high costs and privacy requirements. [5] Specifically, the study formally described the privacy requirements of a cross-domain recommender system, which are different from a single domain recommender system. [6] In addition, the proposed mechanism satisfies the privacy requirements of the IoT deployment owner. [7] The recommender system’s accuracy usually depends on the quality of the collected data, which cannot be collected from users without concerning their privacy requirements. [8] Existing private ML solutions, such as federated learning and split learning, cannot simultaneously meet the privacy requirements of both data and model owners. [9] Implementing security and privacy requirements at every level of the software development cycle is imperative for ensuring optimum usability as well as the users’ satisfaction. [10] We consider a distributed empirical risk minimization (ERM) optimization problem with communication efficiency and privacy requirements, motivated by the federated learning (FL) framework (Kairouz시스템에 대한 모든 종류의 보안 침해는 인간의 삶에 직접적인 영향을 미칩니다. 이 백서에서는 개인 정보 보호 요구 사항 및 애플리케이션 계층에 대한 포괄적인 검토를 제공하여 IoT(사물 인터넷)에서 발생할 수 있는 보안 문제를 탐색합니다. IoT 아키텍처의 개별 계층에서 시작되었습니다. [1] 이 백서에서는 의료 애플리케이션에 대한 주요 보안 및 개인 정보 보호 요구 사항을 제시하고 급성 뇌졸중 치료 사용 사례의 각 요구 사항을 상황에 맞게 설명합니다. [2] 비대칭 암호화와 익명성 보전 투표 알고리즘의 도입으로 제3자에게 의존하지 않고 투표를 집계할 수 있고, 투표 결과를 다양한 수준의 투표 보안 및 개인 정보 보호 요구 사항을 충족하는 방식으로 실시간으로 표시할 수 있습니다. [3] 또한 시맨틱 보안 분석을 제공하고 HERMES가 보안 및 개인 정보 보호 요구 사항을 충족하는지 증명합니다. [4] 의료 시나리오에서는 높은 비용과 개인 정보 보호 요구 사항으로 인해 일반적으로 대규모 인간 주석을 사용할 수 없습니다. [5] 특히, 이 연구는 단일 도메인 추천 시스템과 다른 교차 도메인 추천 시스템의 개인 정보 보호 요구 사항을 공식적으로 설명했습니다. [6] 또한 제안된 메커니즘은 IoT 배포 소유자의 개인 정보 보호 요구 사항을 충족합니다. [7] 추천 시스템의 정확성은 일반적으로 수집된 데이터의 품질에 따라 달라지며, 이는 개인 정보 보호 요구 사항 없이는 사용자로부터 수집할 수 없습니다. [8] 연합 학습 및 분할 학습과 같은 기존 사설 ML 솔루션은 데이터와 모델 소유자 모두의 개인 정보 보호 요구 사항을 동시에 충족할 수 없습니다. [9] 소프트웨어 개발 주기의 모든 수준에서 보안 및 개인 정보 보호 요구 사항을 구현하는 것은 최적의 사용성과 사용자 만족도를 보장하는 데 필수적입니다. [10] 연합 학습(FL) 프레임워크(Kairouz <italic> et al</italic>)에 의해 동기가 부여된 통신 효율성 및 개인 정보 보호 요구 사항과 함께 분산 경험적 위험 최소화(ERM) 최적화 문제를 고려합니다. [11] 개인 정보 보호는 개인화 과정에서 사용자의 개인 정보 요구 사항을 고려하고 암호화를 통해 보장됩니다. [12] 그러한 긴밀한 접촉에 대한 정보는 LPWAN(저전력 광역 네트워크)을 통해 안전하게 전송되고 기밀성과 개인 정보 보호 요구 사항을 존중하는 방식으로 저장됩니다. [13] 지금도 보안 문제, 법적 분쟁, 개인 정보 보호 요구 사항, 대기 시간, 처리량, 확장성, 집중 트래픽 및 블록 크기와 관련된 다양한 문제를 제기합니다. [14] 본 논문에서는 교차 계층 인증 후 주변 단말 분포 정보를 기반으로 단말의 프라이버시 요구 사항을 추천하여 5G IoT 단말이 안전하고 신속하게 충분한 협업 단말을 찾을 수 있도록 도와주는 알고리즘을 제안한다. [15] 그러나 실제로 BF 또는 H를 기반으로 하는 많은 BTP 체계는 국제 표준 ISO/IEC 24745의 개인 정보 보호 요구 사항인 비가역성, 연결 불가능성 및 기밀성 중 적어도 하나를 위반합니다. [16] 많은 과학 및 산업 IoT 애플리케이션은 성능, 보안, 비용 및 개인 정보 요구 사항을 충족하기 위해 에지-클라우드 연속체 전반에 걸친 데이터 처리를 필요로 합니다. [17] 그러나 이러한 체계는 보안 및 개인 정보 보호 요구 사항의 모든 측면을 충족하지 못했습니다. [18] 제안된 프레임워크는 데이터 제공자의 개인 정보 요구 사항과 요청된 특정 분석 알고리즘을 기반으로 개인 정보와 결과 정확도 간의 최상의 균형을 계산합니다. [19] 또한 차량 네트워크의 위협, 인증 및 개인 정보 보호 요구 사항을 검토합니다. [20] 이를 기반으로 GDPR의 개인 정보 보호 요구 사항을 충족하고 가명 처리가 사건 탐지 가능성에 미치는 영향을 보여주는 SIEM 아키텍처를 제안합니다. [21] ESPRE는 진화하는 보안 및 개인 정보 보호 요구 사항에 대한 공통의 관심을 가진 국제 연구원 및 실무자를 모았습니다. [22] 이 장은 온라인 사용자의 개인 정보 보호 요구 사항을 이해하고 소셜 미디어에서 사용자의 선택과 행동에 대해 교육하는 첫 번째 단계가 될 수 있습니다. [23] 보다 정확하게는 모바일 지능형 단말기의 보안 인증을 위한 보안 및 개인 정보 보호 요구 사항을 먼저 요약합니다. [24] 무인 항공기를 항공 교통에 통합하고 안전, 보안 및 개인 정보 보호 요구 사항을 준수하며 환경에 위험을 초래하지 않는 것을 목표로 합니다. [25] 이 백서는 다양한 VANET 애플리케이션에 대한 보안 및 개인 정보 보호 요구 사항을 제시합니다. [26] 이 프레임워크의 궁극적인 목표는 기업이 소프트웨어 제품의 이점을 최대화하고 비용을 최소화하는 동시에 요구 사항 엔지니어링 프로세스에서 데이터 보안 및 개인 정보 보호 요구 사항을 조정할 수 있도록 돕는 것입니다. [27] 따라서 POC 시스템은 종종 개인 건강 정보를 처리합니다. 따라서 사이버 보안 및 개인 정보 보호 요구 사항이 매우 중요합니다. [28] 규범 위반으로 모델링된 위반은 보안 및 개인 정보 보호 요구 사항을 도출하여 향후 시스템 오류를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. [29]
Different Privacy Requirements 다른 개인 정보 요구 사항
Based on different privacy requirements of two threat models, we propose two privacy-preserving LRS schemes and corresponding dynamic update operations. [1] In addition, AdaPDP performs multiple rounds of utility-aware sampling to satisfy different privacy requirements for users. [2] In this paper, we propose a secure two-party computation protocol based on entropic criterion and set the corresponding security entropic threshold according to different privacy requirements. [3] Considering that different users may have different privacy requirements, we enhance this perturbation mechanism to provide personalized privacy protection. [4] Next, we investigate the possible research directions for route recommendation, charging deployment, traffic prediction under different privacy requirements in detail. [5] In particular, considering that different requests of the same query may have different privacy requirements, our algorithm can set the optimal reuse fraction of the old noisy response and add new noise to minimize the accumulated privacy cost. [6] In order to meet the different privacy requirements of various edge applications, we propose a learning-empowered privacy-preserving scheme, which adaptively applies data perturbation in a multi-mode differential privacy (DP) approach. [7] Various microdata protection approaches have then been proposed, achieving different privacy requirements through appropriate protection techniques. [8]두 가지 위협 모델의 서로 다른 개인 정보 요구 사항을 기반으로 두 가지 개인 정보 보호 LRS 체계와 해당 동적 업데이트 작업을 제안합니다. [1] 또한 AdaPDP는 여러 라운드의 유틸리티 인식 샘플링을 수행하여 사용자에 대한 다양한 개인 정보 보호 요구 사항을 충족합니다. [2] 본 논문에서는 엔트로피 기준에 기반한 안전한 2자 연산 프로토콜을 제안하고 서로 다른 프라이버시 요구 사항에 따라 해당 보안 엔트로피 임계값을 설정합니다. [3] nan [4] nan [5] nan [6] nan [7] nan [8]
Strict Privacy Requirements 엄격한 개인 정보 보호 요구 사항
Existing FL solutions fail to address the class imbalance issue due to the strict privacy requirements of participants as well as the heterogeneous resource constraints of their edge devices. [1] However, the exchange of such identifying data with a third party, as is the case in record linkage, is generally subject to strict privacy requirements. [2] These results indicate that federated learning is a viable solution for enabling advanced data analytics in environments regulated by strict privacy requirements. [3]기존 FL 솔루션은 참가자의 엄격한 개인 정보 보호 요구 사항과 에지 장치의 이기종 리소스 제약으로 인해 클래스 불균형 문제를 해결하지 못합니다. [1] 그러나 기록 연결의 경우와 같이 이러한 식별 데이터를 제3자와 교환하는 경우 일반적으로 엄격한 개인 정보 보호 요구 사항이 적용됩니다. [2] nan [3]
High Privacy Requirements 높은 개인 정보 요구 사항
Throughput rates between 10 and 100 kB/s are enough for many real applications with high privacy requirements, e. [1] Algorithm for t-similarity technology can form more effective protection for sensitive attribute values with high privacy requirements under acceptable time overhead differences, and can meet the needs of practical applications. [2] Originality/value This novel conceptual model for metadata for medical data lakes has a unique focus on the high privacy requirements of the data sets contained in medical data lakes and also stands out in the detailed representation of data quality and metadata quality of medical data sets. [3]10~100kB/s 사이의 처리 속도는 높은 개인 정보 보호 요구 사항이 있는 많은 실제 응용 프로그램에 충분합니다. [1] t-유사성 기술에 대한 알고리즘은 허용 가능한 시간 오버헤드 차이에서 높은 개인 정보 보호 요구 사항과 함께 민감한 속성 값에 대한 보다 효과적인 보호를 형성할 수 있으며 실제 응용 프로그램의 요구 사항을 충족할 수 있습니다. [2] nan [3]
Datum Privacy Requirements 데이터 개인 정보 보호 요구 사항
The decentralized computing framework of federated learning, along with transfer learning, is applied to meet the data privacy requirements. [1] With the availability of different wireless networks in wireless virtualization, dynamic network selection in a given heterogeneous environment is challenging task when there is cyber security and data privacy requirements for wireless users. [2] Several challenges must be resolved in order to realize cloud computing’s full potential for scientific research, such as organizing funding, training users, and enforcing data privacy requirements. [3]통합 학습의 분산 컴퓨팅 프레임워크는 전이 학습과 함께 데이터 개인 정보 보호 요구 사항을 충족하기 위해 적용됩니다. [1] 무선 가상화에서 다양한 무선 네트워크를 사용할 수 있기 때문에 무선 사용자에 대한 사이버 보안 및 데이터 개인 정보 보호 요구 사항이 있는 경우 주어진 이기종 환경에서 동적 네트워크 선택이 어려운 작업입니다. [2] nan [3]
Regarding Privacy Requirements 개인 정보 요구 사항에 관하여
Combining these with distributed ledger technologies leads to bottlenecks and challenges regarding privacy requirements and performance due to limited storage and computational resources. [1] Combining these with distributed ledger technologies leads to bottlenecks and challenges regarding privacy requirements and performance due to limited storage and computational resources. [2]이를 분산 원장 기술과 결합하면 제한된 스토리지 및 계산 리소스로 인해 개인 정보 요구 사항 및 성능과 관련된 병목 현상과 문제가 발생합니다. [1] 이를 분산 원장 기술과 결합하면 제한된 스토리지 및 계산 리소스로 인해 개인 정보 요구 사항 및 성능과 관련된 병목 현상과 문제가 발생합니다. [2]
Stringent Privacy Requirements 엄격한 개인 정보 보호 요구 사항
To this end, we introduce the ℓ-completeness property, which ensures that the data provided can be used for all the tasks to which their owners consent as long as they are analyzed with ℓ − 1 other sources, and that no privacy violations can occur due to the related contribution of users with less stringent privacy requirements. [1] network-based contact tracing systems, we propose a protocol to make network-based systems compliant with stringent privacy requirements. [2]이를 위해 ℓ - 1개의 다른 소스와 함께 분석하는 한 소유자가 동의한 모든 작업에 제공된 데이터를 사용할 수 있고 개인 정보 침해가 발생하지 않는 ℓ-완전성 속성을 도입합니다. 덜 엄격한 개인 정보 보호 요구 사항을 가진 사용자의 관련 기여로 인해. [1] 네트워크 기반 접촉 추적 시스템에서 우리는 네트워크 기반 시스템이 엄격한 개인 정보 보호 요구 사항을 준수하도록 하는 프로토콜을 제안합니다. [2]
Variou Privacy Requirements 다양한 개인 정보 보호 요구 사항
However, most existing FL methods focus on the same privacy-preserving budget while ignoring various privacy requirements of participants. [1] Meanwhile, it is highly desirable to manage the data to comply with various privacy requirements. [2]그러나 기존의 대부분의 FL 방법은 참가자의 다양한 개인 정보 요구 사항을 무시하면서 동일한 개인 정보 보호 예산에 중점을 둡니다. [1] 한편, 다양한 프라이버시 요구사항에 부합하도록 데이터를 관리하는 것이 매우 바람직하다. [2]
Strong Privacy Requirements 강력한 개인 정보 보호 요구 사항
Many applications such as smart metering and location based services pose strong privacy requirements but achieving privacy protection at the client side is a non-trial problem as payment for the services must be computed by the server at the end of each billing period. [1] We evaluate recommendation accuracy of a job recommender system and demonstrate that our method provides acceptable utility under strong privacy requirements. [2]스마트 미터링 및 위치 기반 서비스와 같은 많은 응용 프로그램은 강력한 개인 정보 보호 요구 사항을 제시하지만 클라이언트 측에서 개인 정보 보호를 달성하는 것은 서비스에 대한 지불이 각 청구 기간이 끝날 때 서버에서 계산되어야 하기 때문에 시도하지 않은 문제입니다. [1] 우리는 직업 추천 시스템의 추천 정확도를 평가하고 우리 방법이 강력한 개인 정보 보호 요구 사항에서 수용 가능한 유용성을 제공함을 보여줍니다. [2]
User Privacy Requirements 사용자 개인 정보 요구 사항
The information has been hashed to meet the user privacy requirements. [1] This is a step towards identifying an e-ticketing scheme that captures user privacy requirements in transport services. [2]정보는 사용자 개인 정보 요구 사항을 충족하기 위해 해시되었습니다. [1] 이것은 운송 서비스에서 사용자 개인 정보 요구 사항을 포착하는 전자 발권 체계를 식별하는 단계입니다. [2]
Two Privacy Requirements 두 가지 개인 정보 요구 사항
We also consider the following two privacy requirements: (i) the identities of both the demand and the support set of the coded side information need to be protected, or (ii) only the identity of the demand needs to be protected. [1] We aim at satisfying two privacy requirements: (1) the collaborative anonymization should satisfy differential privacy; (2) one party cannot learn extra information about the other party’s data except for the final result and the information that can be inferred from the result. [2]우리는 또한 다음 두 가지 개인 정보 보호 요구 사항을 고려합니다. (i) 코딩된 부가 정보의 요구 및 지원 집합 모두의 ID를 보호해야 하거나 (ii) 요구의 ID만 보호해야 합니다. [1] 우리는 두 가지 개인 정보 보호 요구 사항을 충족하는 것을 목표로 합니다. (1) 공동 익명화는 차등 개인 정보 보호를 충족해야 합니다. (2) 일방은 최종 결과와 그 결과에서 유추할 수 있는 정보를 제외하고는 상대방의 데이터에 대한 추가 정보를 알 수 없습니다. [2]
privacy requirements engineering
The presence of experts, such as a data protection officer (DPO) and a privacy engineer is essential in Privacy Requirements Engineering. [1] This design science research shows how PbD and DPIA are adapted in the MARISA project and tries to be a step towards new meta-artefacts and useful methods for the design and validation of privacy requirements engineering approaches into maritime surveillance ICT systems. [2]데이터 보호 책임자(DPO) 및 개인 정보 엔지니어와 같은 전문가의 존재는 개인 정보 요구 사항 엔지니어링에 필수적입니다. [1] nan [2]