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Enregistrement W2147383536 · doi:10.1007/s12394-010-0046-y

SmartPrivacy for the Smart Grid: embedding privacy into the design of electricity conservation

2010· article· en· W2147383536 sur OpenAlexaffabout
Ann Cavoukian, Jules Polonetsky, Christopher A. Wolf

Notice bibliographique

RevueIdentity in the Information Society · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePrivacy, Security, and Data Protection
Établissements canadiensPrivacy Analytics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmart gridComputer securityConsumer privacyAccountabilityTransparency (behavior)BusinessInternet privacyInformation privacyPersonally identifiable informationEnvironmental economicsComputer scienceEconomicsEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2003 blackout in the northern and eastern U.S. and Canada which caused a $6 billion loss in economic revenue is one of many indicators that the current electrical grid is outdated. Not only must the grid become more reliable, it must also become more efficient, reduce its impact on the environment, incorporate alternative energy sources, allow for more consumer choices, and ensure cyber security. In effect, it must become “smart.” Significant investments in the billions of dollars are being made to lay the infrastructure of the future Smart Grid. However, the authors argue that we must take great care not to sacrifice consumer privacy amidst an atmosphere of unbridled enthusiasm for electricity reform. Information proliferation, lax controls and insufficient oversight of this information could lead to unprecedented invasions of consumer privacy. Smart meters and smart appliances will constitute a data explosion of intimate details of daily life, and it is not yet clear who will have access to this information beyond a person’s utility provider. The authors of this paper urge the adoption of Dr. Ann Cavoukian’s conceptual model ‘SmartPrivacy’ to prevent potential invasions of privacy while ensuring full functionality of the Smart Grid. SmartPrivacy represents a broad arsenal of protections, encapsulating everything necessary to ensure that all of the personal information held by an organization is appropriately managed. These include: Privacy by Design; law, regulation and independent oversight; accountability and transparency; market forces, education and awareness; audit and control; data security; and fair information practices. Each of these elements is important, but the concept of Privacy by Design represents its sine qua non. When applying SmartPrivacy to the Smart Grid, not only will the grid be able to, for example, become increasingly resistant to attack and natural disasters—it will be able to do so while also becoming increasingly resistant to data leakage and breaches of personal information. The authors conclude that SmartPrivacy must be built into the Smart Grid during its current nascent stage, allowing for both consumer control of electricity consumption and consumer control of their personal information, which must go hand in hand. Doing so will ensure that consumer confidence and trust is gained, and that their participation in the Smart Grid contributes to the vision of creating a more efficient and environmentally friendly electrical grid, as well as one that is protective of privacy. This will result in a positive-sum outcome, where both environmental efficiency and privacy can coexist.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,014
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations221
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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