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学者获得个人在大数据De-identification最新的隐私战场。灰鸽子公司,灰鸽子使用教程普林斯顿大学的学者已经发表了尖锐指责“大数据”运动,坚持今天的数据de-identification工具并不足以确保隐私。
助理教授Edward Felten Arvind Narayanan和教授发表了学术论文题为“没有银弹:De-identification仍然不工作,嘲弄了上月发表的一篇论文的研究方法ITIF的研究员丹尼尔·卡斯特罗和安大略隐私专员安Cavoukian结论相反。灰鸽子教程
全球营销人员正在构建工具,利用大量的数据由网站和使用数字设备,如智能手机,一望而知嵌入式数字设备的新一代从汽车到消费品。
稳步提高计算机的处理能力和分布式文件系统帮助商家获得更丰富的见解以更大的速度大数据集。
虽然大多数同意,大数据工具提供经济和社会价值,理论家分裂是否有足够的法律和技术框架,以确保见解可以从大,聚合组数据没有阻碍个人的隐私权。
de-identification数据,数据的存储和共享,这样任何一个个人的身份无法确定从更广泛的数据集,已成为最新的战场之一。
卡斯特罗和Cavoukian 6月论文得出结论,个人鉴定的风险消除识别信息数据集已经“太夸张了”,发炎的研究人员没有有效地使用工具和媒体炒作出来的。远程控制软件，远程控制,灰鸽子远程控制软件,灰鸽子教程
“相反误导媒体标题和声明几乎经常建议,包含个人信息的数据集可能消除识别信息再次鉴定的风险降至最低的方式,往往同时保持高水平的数据质量。”
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这项研究的作者认为,大部分未能提供足够的证据证明个人可以从数据集查询失败,已与第三方数据集匹配数据,实现他们的目标,或应用专业知识不是现成的“现实世界”。他们担心政策制定者可能会被迫调节的方式减少这些数据集的工具。
”,而收集的数据通常是为了一个目的,越来越是许多不同的二次使用的数据在巨大的经济和社会价值。例如,最近的研究表明,大规模的手机数据可以帮助城市规划师和工程师更好地理解交通模式,因此设计道路网络,将减少拥堵。De-identifying数据是由第三方支持其重用的一种方法。
虽然不可能保证de-identification工作100%的时间,它仍然是一个至关重要的工具,将大大减少风险的个人信息被未经授权的使用或披露或恶意目的。”
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在回复,Narayanan和Felten有条不紊地分开这国防大数据de-identification的功效,清单8的问题6月数据de-identification纸和坚持是“灵丹妙药”来确保隐私。
“没有证据表明de-identification作品无论在理论还是在实践和尝试量化它的功效是不科学的,促进一种虚假的安全感,如果不切实际,人为地限制模型的敌人可能会做些什么。”免杀远控灰鸽子，灰鸽子免杀远控
——没有银弹:De-identification仍然不工作(pdf)
普林斯顿学者的论文列出了很多激发演员可以容易的例子结合聚合数据集从移动网络连接或网站点击的信息容易获得从其他地方来识别一个人。
进一步被认为只有少数人的工具之后的数据,引用了数以千万计的人在软件开发能力超过合格。
“大多数“匿名”数据集不需要比编程技能和基本统计de -匿名化。”
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学者认为,组织需要投资他们的努力在新兴技术,如微分隐私,和准备做一些权衡在隐私利益的实用和方便。
在没有更好的选择,他们认为,政策制定者可能不得不“使用法律协议限制敏感数据的流动和使用。”
澳大利亚组织受到隐私法案,迫使组织获得用户同意并明确是什么原因,他们收集PII数据点的集合。
监管功能设置调节这些活动,然而,是信息专员办公室的一部分,由雅培政府解散。很少有可用资源,澳大利亚的隐私专员尚未行使下新的权力授予修改隐私法引入3月。 沙发怎么能少了我？！
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