IoT Big Data Security and Privacy vs. Innovation
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we address the conflict in the collection, use and management of Big Data at the intersection of security and privacy requirements and the demand of innovative uses of the data. This problem is exaggerated in the context of the Internet of Things (IoT). We propose a three-part decomposition of the design space, in order to clarify requirements and constraints. To reach this final analysis, we begin by clarifying the challenges in the design space: (1) there is little agreement on what is meant by IoT, and in particular the security and privacy implications of different definitions; (2) we then consider the requirement and constraints on the big data that result from various IoT system designs; (3) in parallel, we examine the intricacies of the demand for innovation from the both the legal and economic perspectives. In this context, we then can decompose the set of drivers and objectives for security/privacy of data as well as innovation into (1) the regulatory and social policy context, (2) economic and business context, and (3) technology and design context. By identifying these distinct objectives for the design of IoT Big Data management, we propose that more effective design and control is possible at the intersection of these forces, through an iterative process of review and redesign.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».