Applying the IEEE Digital Privacy Model to Connected Vehicles and Intelligent Transportation Systems
Notice bibliographique
Résumé
Designers and operators of Intelligent Transportation Systems have long acknowledged the need to ensure that the privacy rights of the public be protected. The highly personal nature of transportation has guaranteed close scrutiny by public interest advocacy groups. Despite the adoption of longstanding approaches such as Privacy by Design by vendors, vehicle manufacturers, and road authorities, many transportation stakeholders continue to express concerns, as evidenced by the many critical articles and white papers that have been published during the past decade. Traditional approaches to framing privacy issues have tended to emphasize technical methods to ensure that data concerning individuals is anonymized based upon abstract notions of privacy rights. In light of the apparent weaknesses of this approach, the IEEE Digital Privacy Initiative has taken a user-centric approach that adopts a dual focus on the user’s expectations of privacy and the factors that influence whether privacy is achieved. Here, we: 1) explore the application of the IEEE Digital Privacy Model as an analytical tool for understanding the root causes of privacy disputes in connected vehicle ecosystems and intelligent transportation systems and 2) demonstrate its effectiveness over traditional Privacy by Design approaches through practical implementations with municipal and provincial road authorities across Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».