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Enregistrement W2186319226 · doi:10.82308/31739

Privacy-preserving personal information management

2010· article· en· W2186319226 sur OpenAlexfundno aff
Mohamed Layouni

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaVlaamse regering
Mots-clésComputer sciencePersonally identifiable informationInternet privacyProtocol (science)Private information retrievalComputer securityInformation privacyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La prolifération des services électroniques a eu des retombées positives sur nos sociétés. Les technologies de l'information ont révolutionné divers domaines clé de notre vie, notamment les services gouvernementaux, les affaires, la santé, les transports, les communications et l'éducation. Souvent, le passage au numérique, a rendu les services plus accessibles, plus rapides, plus faciles à utiliser et socialement plus inclusifs. Cependant, avec ces améliorations sont apparus aussi de nouveaux problèmes. En effet, l'utilisation des services électroniques au quotidien, et la collecte massives de données transactionnelles sur les utilisateurs, ont conduit à l'établissement de ce qu'on appelle communément les "dossiers électroniques". Un dossier électronique est une compilation de données personnelles récoltées lorsqu'un individu effectue des transactions électroniques ou reçoit des services. Ces dossiers sont de plus en plus utilisés par le gouvernement et les corporations pour prendre des décisions importantes sur les individus, sans que ces derniers ne soient capables d'y participer. Cette thèse présente des techniques pour protéger davantage la vie privée des citoyens et leur donner plus de contrôle sur leurs données. On propose, entre autres, un protocole pour permettre à des utilisateurs d'autoriser l'accès à leurs données, sauvegardées sur un serveur distant, sans que celui-ci n'apprenne d'informations sur la fréquence et la distribution des accès, ou même sur l'indice des données récupérées. Ceci empêche le serveur d'établir des liens entre l'identité d'un propriétaire de données, et celle de l'agent qui a demandé l'accès à ses données. On peut penser à une multitude de scénarios où la divulgation de l'existence d'un tel lien est non souhaitable. Le protocole qu'on propose est nommé ASPIR de l'Anglais (Accredited Symmetrically Private Information Retrieval), et utilise les systèmes de certification de Brands [Bra00], ainsi que le système SPIR de Lipmaa [Lip05]. Dans un deuxième temps, on généralise le protocole ASPIR initial à un environnement où les entrées appartiennent à plusieurs parties. Le nouveau protocole, nommé Multi-Authorizer ASPIR, permet aux propriétaires d'autoriser l'accès à leurs données selon une politique qu'ils ont eux même choisie, et sans que le serveur n'apprenne des informations sur la fréquence et la distribution des accès. On présente des constructions pour des scénarios où le demandeur de données doit fournir une autorisation de la part de tous les (respectivement une partie des) propriétaires. Le protocole, Multi-authorizer ASPIR, est plus performant, et peut être implanté avec n'importe quel système SPIR. Enfin, la dernière partie de la thèse est dédiée à l'application des techniques de protection de la vie privée à un exemple concret de la vie courante. L'exemple qu'on traite appartient au domaine de la santé. On présente alors un protocole pour gérer les ordonnances médicales, qui est compatible avec le système de santé Belge. Le protocole proposé préserve la vie privée des patients et des médecins.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,007
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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