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Enregistrement W3081866196 · doi:10.2478/popets-2020-0049

Mitigator: Privacy policy compliance using trusted hardware

2020· article· en· W3081866196 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings on Privacy Enhancing Technologies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSecurity and Verification in Computing
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTrusted computing baseComputer securityCompliance (psychology)Privacy policyOverhead (engineering)Privacy by DesignSoftwareInformation privacyAccess controlOperating systemCloud computingCloud computing security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Through recent years, much research has been conducted into processing privacy policies and presenting them in ways that are easy for users to understand. However, understanding privacy policies has little utility if the website’s data processing code does not match the privacy policy. Although systems have been proposed to achieve compliance of internal software to access control policies, they assume a large trusted computing base and are not designed to provide a proof of compliance to an end user. We design Mitigator, a system to enforce compliance of a website’s source code with a privacy policy model that addresses these two drawbacks of previous work. We use trusted hardware platforms to provide a guarantee to an end user that their data is only handled by code that is compliant with the privacy policy. Such an end user only needs to trust a small module in the hardware of the remote back-end machine and related libraries but not the entire OS. We also provide a proof-of-concept implementation of Mitigator and evaluate it for its latency. We conclude that it incurs only a small overhead with respect to an unmodified system that does not provide a guarantee of privacy policy compliance to the end user.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,002
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,221 · 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