An Evaluation of Personal Health Information Remnants in Second-Hand Personal Computer Disk Drives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The public is concerned about the privacy of their health information, especially as more of it is collected, stored, and exchanged electronically. But we do not know the extent of leakage of personal health information (PHI) from data custodians. One form of data leakage is through computer equipment that is sold, donated, lost, or stolen from health care facilities or individuals who work at these facilities. Previous studies have shown that it is possible to get sensitive personal information (PI) from second-hand disk drives. However, there have been no studies investigating the leakage of PHI in this way. OBJECTIVES: The aim of the study was to determine the extent to which PHI can be obtained from second-hand computer disk drives. METHODS: A list of Canadian vendors selling second-hand computer equipment was constructed, and we systematically went through the shuffled list and attempted to purchase used disk drives from the vendors. Sixty functional disk drives were purchased and analyzed for data remnants containing PHI using computer forensic tools. RESULTS: It was possible to recover PI from 65% (95% CI: 52%-76%) of the drives. In total, 10% (95% CI: 5%-20%) had PHI on people other than the owner(s) of the drive, and 8% (95% CI: 7%-24%) had PHI on the owner(s) of the drive. Some of the PHI included very sensitive mental health information on a large number of people. CONCLUSIONS: There is a strong need for health care data custodians to either encrypt all computers that can hold PHI on their clients or patients, including those used by employees and subcontractors in their homes, or to ensure that their computers are destroyed rather than finding a second life in the used computer market.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle