Incorporating Privacy by Design Principles in the Modification of AI Systems in Preventing Breaches across Multiple Environments, Including Public Cloud, Private Cloud, and On-prem
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
The rapid integration of artificial intelligence (AI) across various sectors has significantly amplified privacy concerns, particularly with the growing reliance on cloud environments. Existing methods often fall short of effectively preventing privacy breaches due to inadequate risk assessment and mitigation strategies. These limitations highlight the necessity for more robust solutions, indicating the importance of Privacy by Design (PbD) principles. This study addresses these gaps by proposing a comprehensive approach to incorporating PbD principles into AI systems to prevent breaches across public, private, and on-prem environments. The proposed work utilizes logistic regression analysis to identify significant predictors of privacy breaches, revealing that both the environment (B = -1.142, p < .001) and severity of vulnerabilities (B = 0.932, p < .01) play crucial roles. Additionally, a strong positive correlation (r = 0.791) between breach detection rates and PbD effectiveness is observed, indicating the need for enhanced detection mechanisms. To support the empirical findings, this study also reviews existing case studies. It conducts a thematic analysis to provide a deeper understanding of the practical challenges and solutions associated with PbD implementation, particularly in healthcare and smart city applications. These analyses serve to supplement the empirical evidence and demonstrate the effectiveness of PbD over other existing methods. The study concludes that implementing PbD principles is critical for achieving robust privacy protection, and the study recommends prioritizing advanced breach detection mechanisms, comprehensive privacy impact assessments, continuous stakeholder engagement, and investment in privacy-enhancing technologies to address privacy risks effectively.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| 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