Emerging Biometric Modalities and their Use: Loopholes in the Terminology of the GDPR and Resulting Privacy Risks
技术进步使生物识别应用比以往任何时候都更加无所不在。本文认为，在目前的欧盟数据保护法规，分类应用程序使用的生物特征数据得到较少的保护相比，生物特征识别。我们分析了监管语言中的先决条件，并探讨了这如何有可能成为基于情感等软特征对个人进行分类的处理操作的独特隐私风险的来源。这可能会对个人自由和人权产生重大影响，因此应进行数据保护影响评估。
2022-11-23 cs.CR cs.CY
How to Make Privacy Policies both GDPR-Compliant and Usable
组织必须确保其隐私政策符合通用数据保护条例（GDPR），这一点非常重要，必须在2018年5月的最后期限之前完成。然而，在设计这些政策时考虑到接受者的需要也很重要。我们进行了一项调查，以找出如何最好地实现这一目标。我们首先将GDPR要求合成为检查表类型的格式。然后，我们从研究文献中得出了一系列隐私通知的可用性设计指南。我们用研究文献中报告的其他发现来补充这些建议，以确认这些指南。最后，我们提供了一个可用的、符合GDPR的隐私政策模板，以利于政策制定者。
2018-06-18 cs.CR cs.HC
Towards an Enforceable GDPR Specification
本文研究如何将GDPR法律条款转化为可执行的正式规范，提出迭代方法并通过案例研究验证其有效性，以支持运行时执行技术实现隐私设计。
2024-02-27 cs.CR cs.CY
C3PA: An Open Dataset of Expert-Annotated and Regulation-Aware Privacy Policies to Enable Scalable Regulatory Compliance Audits
University of Iowa（爱荷华大学）
针对现有隐私政策合规分析工具因数据集缺乏监管感知能力而受限的问题，本文推出首个专家标注的监管感知开放数据集C3PA，含411家组织的4.8万余条CCPA相关标注片段，可有效辅助CCPA披露要求的自动化合规审计。
2024-10-04 cs.CL cs.IR
NL2GDPR: Automatically Develop GDPR Compliant Android Application Features from Natural Language
Baidu Research（百度研究院）
最近的隐私泄露事件和更严格的政策法规要求公司和移动应用程序的合规标准要高得多。然而，这些义务也给应用程序开发人员带来了重大挑战，他们需要遵守这些包含各种观点、活动和角色的法规，特别是对于在这方面经验较少或资源有限的小公司和开发人员。为了解决这些障碍，我们开发了一个自动工具NL2GDPR，它可以从开发人员的自然语言描述中生成策略，同时还确保应用程序的功能符合通用数据保护条例（GDPR）。NL2 GDPR是利用百度认知计算实验室开发的信息抽取工具OIA（Open Information Annotation）开发的。NL2GDPR的核心是一个以隐私为中心的信息抽取模型，并附加了GDPR策略查找器和策略生成器。我们进行了全面的研究，以掌握在提取以隐私为中心的信息和生成隐私政策的挑战，同时利用优化这一特定的任务。借助NL2GDPR，我们可以分别实现92.9%、95.2%和98.4%的准确率，正确识别与个人数据存储、处理和共享类型相关的GDPR政策。据我们所知，NL2GDPR是第一个允许开发人员自动生成GDPR合规策略的工具，只需要输入自然语言来描述应用程序功能。请注意，其他非GDPR相关功能可能与生成的功能集成，以构建复杂的应用程序。
2022-08-29 cs.CL cs.CR
Changes in Conducting Data Protection Risk Assessment and After GDPR implementation
本文通过比较GDPR生效前后两组隐私专业人士焦点小组并进行主题分析，考察DPIA是否解决了以往PIA实施中的挑战。
2023-04-24 cs.CR
Tracking in apps' privacy policies
数据保护法，包括《通用数据保护条例》（GDPR），通常要求在收集个人数据之前制定隐私政策。我们在2019年5月（GDPR生效约一年后）分析了26，910个移动应用程序的15，145项隐私政策，发现仅打开政策网页就与第三方共享了48.5%的政策数据，这可能违反了GDPR。我们比较了不同国家、不同支付模式（免费、应用内购买、付费）和不同平台（Google Play Store、Apple App Store）之间的数据共享情况。我们进一步联系了52个没有提供隐私政策的应用程序开发人员，并询问了他们的数据实践。尽管法律要求开发人员回答此类问题，但仍有12名开发人员（23%）没有做出回应。
2021-11-26 cs.CR cs.CY
A BERT-based Empirical Study of Privacy Policies' Compliance with GDPR
Warwick Manufacturing Group, University of Warwick（华威大学华威制造集团）
本研究针对5G网络隐私政策的GDPR合规性与可读性问题，收集近70家5G MNO的隐私政策，用基于BERT的模型分类发现51%企业高度合规，同时通过可读性分析证实多数政策可读性不足，为5G提供商优化隐私政策提供实证依据。
2024-07-09 cs.AI cs.CR
An Empirical Evaluation of GDPR Compliance Violations in Android mHealth Apps
《通用数据保护条例》（GDPR）旨在提供更好的隐私保护。如果应用程序控制用户的个人数据，则需要符合GDPR。然而，GDPR列出了一般规则，而不是关于如何开发满足要求的应用程序的确切分步指南。因此，现有应用程序中可能存在违反GDPR合规的情况，这将对应用程序用户构成严重的隐私威胁。在本文中，我们以移动健康应用程序（mHealth应用程序）为窥视孔，检查Android应用程序中GDPR合规性的现状。我们首先提出了一个名为\mytool的自动化系统，通过识别应用程序隐私政策中声明的数据实践和应用程序代码中的数据相关行为，弥合GDPR的一般规则和应用程序实现之间的语义差距。然后，基于\mytool，检测了隐私策略不完整、数据汇集不一致、数据传输不安全等三类GDPR合规违规行为。我们对796个移动健康应用程序进行了实证评估。结果显示，有189家（23.7%）没有提供完整的隐私政策。此外，59个应用程序通过不同的措施收集敏感数据，但其中46个（77.9%）包含至少一种不一致的收集行为。更糟糕的是，在59个应用程序中，只有8个应用程序试图确保收集数据的传输安全性。但是，它们都包含至少一个加密或SSL误用。我们的工作暴露了严重的隐私问题，以提高应用用户和开发人员的隐私保护意识。
2020-08-14 cs.CR cs.SE
Privacy Preservation in Federated Learning: An insightful survey from the GDPR Perspective
Imperial College London（帝国理工学院）；Hong Kong Baptist University（香港浸会大学）
随着基于人工智能和机器学习的应用和服务的蓬勃发展，数据隐私和安全已成为一个关键的挑战。传统上，数据在数据中心中被收集和聚合，机器学习模型在该数据中心上被训练。这种集中的方法导致了严重的隐私风险，包括个人数据泄漏，误用和滥用。此外，在物联网和大数据时代，数据基本上是分布式的，将大量数据传输到数据中心进行处理似乎是一种繁琐的解决方案。这不仅是因为在数据源之间传输和共享数据的困难，而且还因为遵守严格的数据保护法规和复杂的行政程序（如欧盟通用数据保护条例（GDPR））的挑战。在这方面，联邦学习（FL）作为一种有前景的解决方案出现，它促进了分布式协作学习，而不会公开原始训练数据，同时自然符合GDPR。最近的研究表明，在FL中保留设备上的数据和计算不足以保证隐私。这是因为FL系统中各方之间交换的ML模型参数仍然隐藏了敏感信息，这些信息可以在一些隐私攻击中被利用。因此，FL系统应通过有效的隐私保护技术来遵守GDPR。本文致力于调查可以系统地在FL中使用的最先进的隐私保护技术，以及这些技术如何减轻数据安全和隐私风险。此外，我们还提供了对挑战的见解，以及遵循GDPR监管指南的前瞻性方法，FL系统应实施这些方法以遵守GDPR。
2021-03-18 cs.AI cs.CR cs.LG
Towards Formalizing the GDPR's Notion of Singling Out
围绕数据隐私的法律和数学思维之间存在着巨大的概念差距。其影响是不确定哪些技术产品充分符合法律标准中表达的期望。一连串成功的隐私攻击加剧了这种不确定性，表明传统的统计披露限制技术往往达不到法律标准所设想的那种隐私。我们定义了谓词挑出，这是一种新型的隐私攻击，旨在捕捉通用数据保护条例（GDPR）中出现的挑出概念。非正式地，如果对手谓词设法找到与一行$x \in X$精确匹配的谓词$p$，并且概率比统计基线好得多，则对手谓词使用数据发布机制$M(X)$的输出挑出数据集$X$。防止这种攻击的数据发布机制是安全的，可以防止谓词挑出（PSO安全）。我们认为，PSO安全是一个数学概念，具有法律后果。根据GDPR，任何旨在“提供匿名”个人数据的数据发布机制都必须是安全的，不能被单独挑出，因此必须是PSO安全的。然后，我们分析了PSO的安全性，表明它无法自我组合。也就是说，$ω(\log n)$精确计数的组合，每个单独的PSO安全，使攻击者能够预测单挑。事实上，仅仅两个PSO安全机制的组合可能无法提供PSO安全性。最后，我们问是否差分隐私和$k$ -匿名PSO安全。利用连接到统计泛化，我们表明，差分隐私意味着PSO安全。然而，$k$ -匿名没有：存在一个简单的和一般的谓词挑出攻击在温和的假设下，对$k$ -匿名和数据分布。
2020-12-17 cs.CR cs.CY
Making GDPR Usable: A Model to Support Usability Evaluations of Privacy
我们引入了一个新的模型来评估隐私，建立在EuroPriSe认证计划提出的标准，通过添加可用性标准。我们的模型是通过一个立方体，称为可用的隐私立方体（或UP立方体），其中每个可变性的三个轴捕获，分别是：数据主体的权利，隐私原则和可用的隐私标准。我们稍微重新组织了EuroPriSe的标准，以适应UP Cube模型，即，我们展示了EuroPriSe如何被视为权利和原则的结合，形成了我们UP Cube的两个基础。通过这种方式，我们还想提出两种关于隐私的观点：数据主体的观点和控制者/处理者的观点。我们根据从《通用数据保护条例》全文中提取的可用性目标定义可用的隐私标准。这些标准旨在对达到目标的可用性水平进行测量。准确地说，我们衡量有效性、效率和满意度，同时考虑目标和感知的可用性结果，产生准确性和完整性、资源利用率（例如，时间、努力、财务）以及满意度量表产生的测量。从长远来看，UP Cube旨在成为一种新的认证方法背后的模型，能够评估隐私的可用性，以造福普通用户。对于行业来说，考虑隐私的可用性将允许更大的业务差异化，而不仅仅是GDPR合规性。
2020-05-17 cs.CR cs.CY cs.HC
GDPR Compliance for Blockchain Applications in Healthcare
与区块链相关的透明和分散的特征在应用于医疗保健用例时既有吸引力又有问题。由于健康数据高度敏感，因此也受到高度监管，以确保患者的隐私。与此同时，对卫生数据的获取和互操作性的要求很高。除其他目标外，GDPR和HIPAA等监管框架旨在帮助减轻健康数据中侵犯隐私的风险。区块链功能可能会改善对健康数据的互操作性和访问控制，同时保护甚至增加患者的隐私。区块链应用程序应满足当前监管框架的合规性，以提高现实世界的可行性。这一探索性工作表明，已发表的卫生领域概念验证在一定程度上符合GDRP。区块链开发人员需要做出设计选择以符合GDPR，因为目前没有可用的区块链平台可以显示开箱即用的合规性。
2020-09-27 cs.CR cs.CY cs.SI
Perception of Digital Privacy Protection: An Empirical Study using GDPR Framework
本文基于GDPR框架实证研究公众对政府数据数字隐私保护的感知，发现知情权被认为保护最充分而反对权保护最弱，并揭示了由情境与文化导致的社会困境。
2024-11-19 cs.CR
I'm all Ears! Listening to Software Developers on Putting GDPR Principles into Software Development Practice
以前的研究已经进行，以确定的障碍，阻止开发人员将隐私协议纳入软件应用程序。目前还没有进行研究来找出为什么开发人员不能开发保护隐私的系统，同时特别考虑通用数据保护法规原则（GDPR原则）。因此，本文旨在研究阻止开发人员创建考虑并将GDPR原则纳入其软件系统的应用程序的问题。从我们的研究结果中，我们发现开发人员对GDPR原则缺乏熟悉是阻止GDPR加入的障碍之一。那些熟悉原理的人并不具备必要的原理知识，包括技术。开发人员关注的是功能而不是隐私需求。资源丰富的在线工具的不可用以及缺乏机构和客户的支持也被确定为不利于GDPR原则的问题。
2021-03-02 cs.CR cs.HC cs.SE
Static Analysis for Android GDPR Compliance Assurance
许多Android应用程序收集用户的数据。当他们这样做时，他们必须根据当前的法律框架保护这些收集的数据。自欧盟推出《通用数据保护条例》（GDPR）以来，这种数据保护变得更加重要。应用程序开发人员在整个应用程序开发过程中对数据保护的推理工具支持有限。虽然许多Android应用程序都声明了隐私策略，但隐私策略合规性检查目前是手动的，成本高昂，并且容易出错。隐私审计的主要挑战之一是法律隐私声明（英文文本）与Android应用程序用于保护用户隐私的技术措施之间存在巨大差距。在这篇论文中，我们将探讨在多大程度上我们可以使用静态分析来回答有关数据保护的重要问题。我们的主要目标是设计一种基于工具的方法，帮助应用程序开发人员和审计人员确保基于自动静态程序分析的Android应用程序中的数据保护。
2023-03-16 cs.CR cs.SE
Privacy Issues and Data Protection in Big Data: A Case Study Analysis under GDPR
大数据已成为许多组织的重要资产，有望改善运营并带来新的商业机会。然而，大数据增加了对敏感信息的访问，这些信息在处理时可能直接危及个人隐私并违反数据保护法。因此，数据控制者和数据处理者可能会因不遵守规定而受到严厉处罚，甚至可能导致破产。在本文中，我们讨论了法律法规的现状，并分析了大数据分析背景下的不同数据保护和隐私保护技术。此外，我们提出并分析了两个现实生活中的研究项目，作为处理敏感数据和遵守数据监管法律的行动的案例研究。我们展示了哪些类型的信息可能成为隐私风险，根据法律要求采用的隐私保护技术，以及这些技术对数据处理阶段和研究结果的影响。
2018-11-20 cs.CR
Beyond GDPR: Examining Disclosure Gaps in Mobile AR Privacy Policies under U.S. State Privacy Laws
Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所）；School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院）；Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院）；Hong Kong Baptist University（香港浸会大学）
研究美国各州隐私法下移动增强现实隐私政策披露差距，构建数据集，得出分类法并建立自动化流程进行审计，发现广泛差距，四项要求违规率超90%，还发布相关资源支持未来研究。
2026-07-28 cs.CR
A Common Semantic Model of the GDPR Register of Processing Activities
创建和维护处理活动登记册（ROPA）是证明GDPR合规性的重要流程。我们分析了来自六个欧盟数据保护监管机构的ROPA模板，并显示模板范围和粒度在不同司法管辖区之间差异很大。然后，我们提出了一个灵活的，统一的数据模型的ROPA（CSM-ROPA）的一致性处理。我们分析了数据隐私词汇表（DPV）可以用来表达CSM-ROPA的程度。我们发现，它不直接解决建模ROPA，因此需要额外的概念定义。我们提供了CSM-ROPA到数据隐私词汇扩展的映射。
2021-02-01 cs.CR
Towards a Semantic Model of the GDPR Register of Processing Activities
GDPR合规性的核心要求是维护处理活动登记册（ROPA）。我们对来自欧盟数据保护监管机构的六个ROPA模板的分析表明，ROPA的范围和粒度在不同的司法管辖区受到差异很大的指导。我们提出了一个统一的数据模型的基础上共同的概念和分析模板之间的关系。然后，我们分析了使用数据隐私词汇的范围-GDPR的词汇规范。我们表明，DPV目前没有提供足够的概念来表示ROPA数据模型，并提出了一个扩展来填补这一空白。这将有助于建立一个泛欧盟信息管理框架，以实现组织和监管机构之间的互操作性，以符合GDPR。
2020-08-03 cs.CR cs.CY
Identification for Accountability vs Privacy
本文件审议了适用于身份管理的隐私和问责制的抵消要求。根据GDPR对身份属性的要求，提出了两种形式的身份，在隐私和责任之间具有不同的平衡，称为“公开认可的身份”和“特定于域的身份”。这些形式的身份可以使用“身份验证”进一步细化，并在GDPR中描述。这导致了不同形式的身份在问责制与隐私的光谱。建议数据处理系统在设计身份识别方案和采用方案时考虑隐私和问责制要求，从而考虑适当的身份形式。此外，用户应了解系统请求的身份形式的含义，以便他们能够决定是否可以接受。
2022-03-30 cs.CR cs.CY
The Seven Sins of Personal-Data Processing Systems under GDPR
近年来，我们的社会正受到前所未有的隐私和安全漏洞的困扰。为了遏制这一趋势，欧盟在2018年推出了一项名为《通用数据保护条例》（GDPR）的综合立法。在本文中，我们从系统设计的角度回顾GDPR，并确定其法规如何与现代系统的设计，架构和操作相冲突。我们通过GDPR的七个罪恶来说明这些冲突：永久存储数据;不加选择地重复使用数据;围墙花园和黑市;风险不可知的数据处理;隐藏数据泄露;做出无法解释的决定;将安全视为次要目标。我们的研究结果揭示了GDPR要求与现代系统如何演变之间根深蒂固的斗争。我们认为，实现合规需要全面、扎实的解决方案，任何短缺都相当于在沉船上修理漏水的水龙头。
2019-05-15 cs.CR cs.CY
Approach for GDPR Compliant Detection of COVID-19 Infection Chains
虽然欧洲各国广泛讨论了跟踪移动设备用户以对抗COVID-19传播的前景，但我们提出了一种基于布隆过滤器的构造，提供用户的位置隐私并防止大规模监视。我们应用基于Bloom过滤器数据结构的解决方案，允许第三方，政府机构，对移动电信公司的访问日志文件执行一些隐私保护集合关系。通过计算集合关系，政府机构在已知两个已识别的人的情况下，具有提供从初始到最终受感染用户的（可能的）感染链的工具，而不管他们在全球范围内的哪个位置。我们的方法的好处是，中间可能受感染的用户可以识别，并随后与该机构联系。通过这种方法，我们声明，只有可能受感染的用户的身份将被披露，其他人的位置隐私将被保护。在这方面，它符合通用数据保护条例（GDPR）在该领域的要求。
2020-07-20 cs.CR
AI-enabled Automation for Completeness Checking of Privacy Policies
SnT Centre for Security, Reliability, and Trust, University of Luxembourg（卢森堡大学SnT安全、可靠性与信任中心）；University of Ottawa（渥太华大学）；Texas A&M University – Central Texas（得克萨斯农工大学中央得克萨斯分校）
信息共享方面的技术进步引起了人们对数据保护的关注。隐私政策包含有关组织或软件系统如何处理个人个人数据的隐私相关要求（例如，Web服务或应用程序）。在欧洲，隐私政策须遵守一般数据保护条例（GDPR）。GDPR合规检查的前提是根据GDPR的规定验证隐私政策的内容是否完整。不完整的隐私政策可能会导致违反组织的巨额罚款以及不完整的隐私相关软件规范。手动的完整性检查既耗时又容易出错。在本文中，我们提出了基于AI的隐私策略完整性检查自动化。通过系统的定性方法，我们首先构建了两个工件来表征GDPR的隐私相关条款，即概念模型和一组完整性标准。然后，我们通过利用自然语言处理和监督机器学习的组合，在这些工件之上开发自动化解决方案。具体而言，我们在隐私政策中识别GDPR相关信息内容，并随后根据完整性标准对其进行检查。为了评估我们的方法，我们从基金行业收集了234条真实的隐私政策。在一组48个看不见的隐私政策中，我们的方法正确地检测到了334个违反完整性标准的行为中的300个，同时产生了23个误报。因此，该方法具有92.9%的准确率和89.8%的召回率。与仅应用关键字搜索的基线相比，我们的方法在准确率和召回率方面分别提高了24.5%和38%。
2021-10-05 cs.AI cs.CR cs.SE
An Algorithmic Pipeline for GDPR-Compliant Healthcare Data Anonymisation: Moving Toward Standardisation
本文提出一种GDPR合规的医疗真实世界数据匿名化算法流水线，通过系统识别准标识符与敏感属性并结合k-匿名性等隐私指标和NUE效用评估，在模拟数据集上验证了可复现的标准化匿名化方法。
2025-06-03 cs.CR
Expert opinions on making GDPR usable
本研究通过访谈法律、认证与可用性专家，验证可用隐私定义、目标、准则及 Usable Privacy Cube 模型，并确认评估隐私可用性的必要性。
2023-08-16 cs.CR cs.CY cs.HC
Evaluation of Game Design Framework Using a Gamified Browser-Based Application
本研究设计开发了融入GDPR隐私法律的游戏化浏览器应用，通过有声思维研究和前后测验证，该应用可提升软件开发者的安全编码行为与隐私知识，同时评估了对应的游戏设计框架。
2023-06-12 cs.CR
Designing a GDPR-Compliant Security Architecture for Remote Elderly Care Systems: A Privacy-by-Design Approach
Metropolia University of Applied Sciences（Metropolia应用科学大学）
研究基于物联网的远程老年护理系统安全架构问题，提出SEG框架，通过ESP32-WROOM-32网关实现多项安全措施，经多种验证方式证明该框架能兼顾GDPR合规与运营效率，解决三方差距问题。
2026-07-16 cs.CR cs.NI
TILT: A GDPR-Aligned Transparency Information Language and Toolkit for Practical Privacy Engineering
在本文中，我们介绍了TILT，一种透明信息语言和工具包，其明确设计用于表示和处理符合GDPR要求的透明信息，并允许比已建立的法律数据保护政策更自动化和自适应地使用此类信息。我们对GDPR中的透明度义务进行了详细分析，以确定旨在满足相应法律要求的正式透明度语言所需的表达能力。此外，我们确定了一组进一步的，非功能性的需求，需要满足，以促进实际采用在现实世界（Web）的信息系统工程。在此基础上，我们指定了我们的形式语言，并围绕它提供了一个相应的、完全实现的工具包。然后，我们评估了我们的语言和工具包的实用性，并通过两个不同的用例展示了它所带来的额外前景：a）对个人数据相关做法进行组织间分析，例如，基于明确宣布的透明性信息来揭示数据共享网络，以及b）通过新颖的、更易于理解的和潜在自适应的用户界面向用户呈现形式上表示的透明性信息，提高数据主体对数据相关做法的实际知情程度，从而提高其主权。总而言之，我们的透明度信息语言和工具包允许-不同于以往的工作-表示符合现代（网络）信息系统工程的实际法律要求和做法的透明度信息，从而铺平了道路，在实践中提高透明度和用户主权的多种新颖的可能性。
2020-12-18 cs.CR cs.CY cs.FL
Implementing ISO/IEC TS 27560:2023 Consent Records and Receipts for GDPR and DGA
本文对比 ISO/IEC TS 27560:2023、ISO/IEC 29184:2020 与 GDPR 的同意要求，并基于 DPV 实现可互操作的同意记录与收据，以支持 GDPR 合规和 DGA 机器可读同意。
2024-05-01 cs.CR
$C^3DRec$: Cloud-Client Cooperative Deep Learning for Temporal Recommendation in the Post-GDPR Era
Peking University（北京大学）
移动设备使用户能够随时随地检索信息。考虑到移动用户的临时需求和碎片化使用模式，提出了基于用户短期交互行为的时态兴趣学习方法，以提高移动设备上信息检索的效率.然而，隐私保护法律法规的实施，如GDPR，可能会使临时推荐的成功实践黯然失色。原因在于，现有的推荐系统需要在集中式服务器中收集和处理用户数据，但是用于临时推荐的交互行为数据通常是非事务性数据，根据GDPR，在没有用户的明确许可的情况下不允许收集这些数据。因此，如果用户不允许服务收集他们的交互行为数据，时间推荐就无法工作。为实现后GDPR时代的时态推荐，提出了一种基于云-客户端协同的深度学习框架$C^3DRec$，用于在保护用户隐私的同时挖掘交互行为进行推荐。$C^3DRec$使用GDPR之前收集的数据在集中式服务器上构建全局推荐模型，并使用GDPR之后收集的数据直接在各个本地设备上微调模型。我们设计了两种模式来完成推荐，即拉模式，其中候选项目被拉到设备上，并送入本地模型，以获得推荐项目，推模式，其中本地模型的输出推到服务器上，并与候选项目相结合，以获得推荐项目。评估结果表明，$C^3DRec$实现了类似的推荐精度集中的方法，以最小的隐私问题。
2021-01-13 cs.CR cs.IR cs.LG
Qualitative In-Depth Analysis of GDPR Data Subject Access Requests and Responses from Major Online Services
本文对主要在线服务处理GDPR数据主体访问请求的流程和数据导出进行定性结构化审查，发现各服务的响应质量参差不齐，且无一能完全满足GDPR的所有要求。
2025-03-06 cs.CR
Location Data and COVID-19 Contact Tracing: How Data Privacy Regulations and Cell Service Providers Work In Tandem
全球范围内的政府、医疗保健和私人组织一直在使用数字跟踪来控制COVID-19的爆发。虽然这种方法可以限制流行病的传染，但它引起了对用户隐私的严重关注。这些移动应用程序被称为“联系人跟踪应用程序”，由手机服务提供商（CSP）提供便利，他们能够实现空间和时间的实时用户跟踪。因此，可以推测CSP收集违反GDPR、CCPA等隐私政策的信息。为了进一步澄清，我们进行了深入的分析，将隐私立法与CSP采用的现实实践进行了比较。我们发现，其中三项法规（GDPR、COPPA和CCPA）将移动位置数据定义为私人信息，而五个CSP中有两个（T-Mobile US、Boost Mobile）不符合COPPA法规。鉴于这些侵权行为所构成的威胁，我们的研究结果至关重要，特别是在涉及儿童数据时。因此，适当的安全和隐私审计是必要的，以减少此类违规行为。最后，我们提供了可行的建议，以解决问题，并通过接触者追踪应用程序提供对COVID-19传播的隐私保护监测。
2021-04-07 cs.CR cs.CY
Breaking the illusion: Automated Reasoning of GDPR Consent Violations
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）；University of Toronto（多伦多大学）；University of Texas at Arlington（阿灵顿得克萨斯大学）；in2it
Cosmic是一种用于检测网页表单中GDPR同意违规的新框架，通过高准确率的自动审计提升了隐私合规性。
2025-12-28 cs.CR
Detecting Compliance of Privacy Policies with Data Protection Laws
National University of Computer and Emerging Sciences（国家计算机与新兴科学大学）
隐私政策是描述组织或公司在处理其用户个人数据时所采取的做法的法律文件。但由于政策是一份法律文件，它们往往是用大量难以理解的法律术语写成的。虽然已经在隐私政策方面做了工作，但没有一项工作能够满足验证给定隐私政策是否符合给定国家或州的数据保护法律的问题。我们的目标是通过提供一个根据各种数据保护法律（如《通用数据保护条例》（GDPR））分析隐私政策的框架来弥合这一差距。为了实现这一目标，我们首先标记了隐私政策和法律。然后，一个相关的计划，制定映射的隐私政策的内容，以适当的法律部分，政策必须符合。然后，我们使用NLP技术检查隐私政策的文本与相应的法律文本的一致性。通过使用这样的工具，用户将更好地了解他们的个人数据是如何管理的。目前，我们已经为GDPR和PDPA提供了一个映射，但其他法律可以很容易地纳入已经建立的管道中。
2021-02-21 cs.CL cs.CR
Modelling Technique for GDPR-compliance: Toward a Comprehensive Solution
本文提出一种GDPR合规建模的全面解决方案，通过将GDPR原则与STRIDE和LINDDUN技术结合，构建新型数据流图与知识库并利用推理引擎识别不合规威胁，在远程医疗系统中验证了其有效性。
2024-04-22 cs.CR
VICEROY: GDPR-/CCPA-compliant Enforcement of Verifiable Accountless Consumer Requests
最近的数据保护法规（如GDPR和CCPA）授予消费者各种权利，包括访问、修改或删除服务提供商收集（和保留）的任何个人信息的权利。要行使这些权利，必须提交可验证的消费者请求，证明收集的数据确实与他们有关。该动作对于在数据汇集时具有服务提供商的活动帐户的消费者来说是直接的，因为他们可以使用标准（例如，基于密码的）验证手段来验证他们的请求。然而，一个主要难题是需要支持没有账户的消费者行使其权利。为此，一些服务提供商开始要求这种无账户的消费者透露和证明他们的身份（例如，使用政府发行的文件、公用事业账单或信用卡号）作为发行可验证的消费者请求的一部分。虽然可以理解为短期治疗，但这种方法对服务提供商来说是繁琐和昂贵的，对消费者来说也是侵犯隐私的。因此，迫切需要提供更好的手段来验证来自无账户消费者的请求。为了实现这一目标，我们提出了VICEROY，一个隐私保护和可扩展的框架，用于产生数据所有权的证明，这形成了可验证的消费者请求的基础。基于现有的网络技术和功能，VICEROY允许无账户的消费者与服务提供商进行交互，并在以后以保护隐私的方式证明他们是同一个人，同时对双方的更改要求最小。我们在设计和实施VICEROY时强调安全/隐私、可部署性和可用性。我们还通过大量的实验彻底评估其实用性。
2022-10-21 cs.CR
Policy-Compliant Cloud Storage Systems
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；INESC-ID/Instituto Superior Tecnico, University of Lisbon（里斯本高等理工学院）
提出GDPRuler，一种在不可信云上为键值存储提供可验证GDPR合规性的可信中间件系统，通过机密虚拟机执行策略、紧凑元数据编码和专用索引实现低开销合规保障。
2026-06-03 cs.CR cs.CY cs.DB
EU General Data Protection Regulation: A Gentle Introduction
GDPR或德语的Datenschutz Grundverordnung（DSGVO）是一项欧盟法律，旨在保护欧盟和欧洲经济区公民的个人数据隐私。它还规定了如何将收集的数据传输出欧盟/欧洲经济区。这是第一次真正的努力来统一不同监管机构提出的大量不同的隐私法规。GDPR的目标不仅是让公民更好地控制他们的个人数据，而且通过定义统一的指导方针，使企业更容易遵守。它还敦促企业，特别是那些处理敏感个人数据的企业，以符合设计隐私的方式建立自己的信息系统。这些规定旨在确保更加透明地处理和处理个人数据，并在双方创造信任和意识的环境，即，数据所有者以及控制器/处理器。
2018-06-01 cs.CR cs.CY
Local Privacy Laws in a Globalized World
New Jersey Institute of Technology（新泽理工学院）；Colorado State University（科罗拉多州立大学）；University of Calgary（卡尔加里大学）；Stony Brook University（石溪大学）
本文通过统一抽象多国数据保护法的异构要求，并分析其对用户、组织和政府的影响，旨在拓宽数字隐私研究视角，为跨国技术隐私解决方案提供指导原则。
2026-05-27 cs.CR cs.CY cs.ET
Associating eHealth Policies and National Data Privacy Regulations
随着电子数据成为现代社会的生命线，隐私问题日益增加。欧盟颁布的《通用数据保护条例》（GDPR）反映了这些担忧，该条例是全球最全面、最强大的隐私法规之一。该项目旨在评估和突出电子保健系统政策与个人数据隐私法规之间的关联。使用偏差校正的Cramer's V和Thiel's U测试，我们发现电子医疗系统的规则与数据隐私保护之间的关联很弱，甚至为零。训练了一个简单的决策树模型，验证了所得到的关联得分
2022-02-27 cs.CR cs.CY
Towards Software-Defined Data Protection: GDPR Compliance at the Storage Layer is Within Reach
在大型数据处理应用程序中执行数据保护和隐私规则变得越来越重要，特别是在GDPR和类似监管框架的背景下。大多数现代数据处理都发生在分布式存储层之上，保护这一层免受意外或恶意滥用对于确保全球隐私保障至关重要。然而，性能开销和额外的复杂性通常被认为是显著的-在这项工作中，我们描述了一条解决这两个挑战的前进道路。我们提出了"软件定义的数据保护"（SDP），采用"软件定义的存储"方法来解决非性能方面的问题：可信的控制器将公司和应用程序特定的策略转换为部署在存储节点上的一组规则。这些，反过来，适用于线率的规则，但不采取任何决定自己。这种方法避免了请求级执行经常更改的策略，并允许存储节点更有效地实现后者。尽管存储内处理带来了挑战，主要是因为它可能危及线速处理，但我们认为，由于SDP引入的关注点分离，今天的智能存储解决方案已经可以实现所需的功能。我们强调了仍然存在的挑战，特别是信任存储节点的挑战。在我们能够在云环境中广泛采用之前，这些问题需要得到解决。
2020-08-11 cs.CR cs.CY cs.SY
A Blockchain based and GDPR-compliant design of a system for digital education certificates
区块链是一种新兴技术，与传统系统相比具有许多优势，例如分散化，透明度和可追溯性。但是，如果要将该技术用于处理个人数据，则必须确定补充机制，为构建满足安全和数据保护要求的系统提供支持。我们研究了基于区块链的解决方案中链下功能的集成，将数据或计算操作移动到核心区块链网络之外。我们对欧洲数据保护法规进行了全面分析，并讨论了使用区块链技术构建的解决方案在该法规所规定的安全和隐私要求方面的弱点和优势。我们还提出了一个方法框架，帮助系统设计人员将可操作的链下结构与传统的区块链功能相结合，以构建更安全和隐私意识更强的解决方案。我们说明了该框架的使用，介绍和讨论的系统，提供服务，处理，存储和验证数字学术证书的设计。
2020-10-24 cs.CR cs.SE
A Mixed-method Study on Security and Privacy Practices in Danish Companies
社会数字化水平的提高使企业面临新的安全威胁，这要求他们建立足够的安全和隐私措施。此外，新法规等外部力量的存在，GDPR和全球COVID-19大流行为公司带来了新的挑战，这些公司在保持足够的安全水平的同时必须适应变化。在本文中，我们通过对位于丹麦的公司进行两阶段研究来调查这些挑战-丹麦是一个以高度数字化和信任为特征的国家-专注于软件开发和技术相关公司。我们的研究结果显示了多个问题，最明显的是i）软件开发人员和管理层在实施安全和隐私措施方面存在不一致，ii）根据实施GDPR合规性调整公司惯例的困难，以及iii）对是否需要调整安全措施以应对COVID-19疫情的不同看法。
2021-04-08 cs.CR
AUTOPSY: A Framework for Tackling Privacy Challenges in the Automotive Industry
AUTOPSY项目针对汽车领域GDPR合规不等于隐私友好的问题，提出系统模型、隐私管理器、PET选择方法和架构框架，并通过位置服务演示器验证其有效性。
2025-07-22 cs.CR
How to Manage My Data? With Machine--Interpretable GDPR Rights!
本文提出一种基于语义网络标准和 Data Privacy Vocabulary 的机器可解释 GDPR 权利管理规范，通过统一工作流程弥合组织与个人间的技术差距，推动数据重用与权利管理。
2024-12-19 cs.CR cs.CY
Building cross-language corpora for human understanding of privacy policies
确保用户了解影响他们的隐私政策是真正GDPR部署的关键挑战。研究大多用英语进行，但在欧洲和其他地方，用户说的语言不是英语。用不同语言复制研究需要可比较的跨语言隐私政策语料库。这项工作提供了一种方法，用于在一种国家语言和一种参考研究语言中建立可比较的跨语言。我们提供了一个应用程序的例子，我们的方法比较英语和意大利语扩展语料库的第一个研究用户的理解技术条款的隐私政策。我们还调查了其他可能使复制更加困难的开放问题。
2023-02-10 cs.CR cs.CY
The Unwanted Sharing Economy: An Analysis of Cookie Syncing and User Transparency under GDPR
2018年5月生效的《欧洲通用数据保护条例》（GDPR）在这一领域带来了重要变化：公司现在需要在收集和共享个人数据之前征求用户的同意，根据法律，用户现在有权访问收集的关于他们的个人信息。在本文中，我们研究和评估了GDPR对在线广告生态系统的影响。在第一步中，我们衡量立法对第三方之间的连接（关于cookie同步）的影响，并表明实体的一般结构如何安排不受GDPR的影响。然而，我们发现新法规对连接数量产生了统计上的显著影响，减少了约40%。此外，我们通过评估该生态系统中受欢迎公司的主体访问权流程来分析数据可移植性，并观察公司实施的流程之间的差异以及他们如何解释新立法。我们根据GDPR行使了我们的访问权，有36家公司在线跟踪了我们。尽管我们询问的32家公司（89%）在法律规定的期限内做出了回复，但只有21家（58%）在GDPR规定的截止日期前完成了这一过程。我们的工作对隐私法的实施以及在线跟踪公司应该做些什么来更好地遵守新法规具有影响。
2018-11-21 cs.CR
Enterprise API Security and GDPR Compliance: Design and Implementation Perspective
随着企业级业务发展的不断进步，对新应用和服务的需求是压倒性的。为了开发和交付这些应用程序和服务，企业业务依赖于应用程序编程接口（API）。从本质上讲，API是一把双刃剑。一方面，API通过共享价值和实用性提供了扩展业务的便利，但另一方面，它带来了安全和隐私问题。由于应用程序通常使用API来检索重要数据，因此确保有效的访问控制和安全机制到位，并且数据不会落入坏人之手是非常重要的。在本文中，我们讨论了企业API安全的现状以及机器学习（ML）在API安全中的作用。我们还讨论了通用数据保护条例（GDPR）合规性及其对API安全性的影响。
2019-09-17 cs.CR cs.NI
OPPO: An Ontology for Describing Fine-Grained Data Practices in Privacy Policies of Online Social Networks
本文提出 OWL 本体 OPPO，基于 BFO、IAO、OMRSE 和 OBI 形式化在线社交网络隐私政策中的细粒度数据实践，以支持自动推理和透明度评估。
2023-09-27 cs.CR
Rethinking Anonymity Claims in Synthetic Data Generation: A Model-Centric Privacy Attack Perspective
UCL（伦敦大学学院）；SAS（SAS公司）；UC Riverside（加州大学河滨分校）
本文从模型为中心的视角重新审视合成数据生成中的匿名性主张，强调需考虑生成模型能力和隐私攻击，指出合成数据技术不足以保证匿名性，并比较差分隐私与相似性隐私度量的优劣。
2026-10-02 cs.CR cs.CY cs.LG
Characterising Third Party Cookie Usage in the EU after GDPR
最近出台的《通用数据保护条例》（GDPR）要求，在网上获取可用于识别个人身份的信息时，必须获得他们的同意。除此之外，这会影响许多常见形式的cookie，欧盟的用户已经收到通知，要求他们批准数据汇集。本文通过两个数据集来研究GDPR前后第三方Cookie的流行情况：根据Alexa.com访问前500个网站，以及16个英国和中国用户在一年内访问的网站在用户浏览器中放置的Cookie的每周数据。我们发现，GDPR之后，第三方的数量平均下降了10%以上，但当我们检查真实用户一年多的浏览历史时，我们发现第三方cookie的长期数量没有实质性减少，这表明用户没有利用GDPR提供的选择来增加隐私。此外，在为用户提供是否以及如何跟踪他们的选择的网站中，接受默认选择通常最终存储的cookie平均比提供存储cookie的通知但不给用户选择哪些cookie的网站或根本不提供cookie通知的网站更多。我们还发现，顶级非欧盟网站的cookie通知较少，这表明访问国际网站时的跟踪水平较高。我们的研究结果对于理解GDPR的合规性以及理解网络跟踪的演变都具有深刻的意义。
2019-05-03 cs.CR cs.IR
Secondary Use of Electronic Health Record: Opportunities and Challenges
在当今的技术时代，医疗保健提供者每天都会产生大量的临床数据。生成的临床数据以电子健康记录（EHR）的形式数字化存储，作为医院的中央数据存储库。电子健康记录所载的数据，不单用于病人的基层医疗服务，亦会用作多项次要用途，例如临床研究、自动化疾病监察及临床审核，以提高服务质素。在未经同意的情况下将EHR数据用于次要目的，或者在某些情况下甚至在同意的情况下使用EHR数据，会给个人带来隐私问题。其次，EHR数据也可以通过有线或无线网络访问各种利益相关者，包括不同地理位置的不同政府机构。在多个机构之间共享EHR使其容易受到网络攻击，也使其难以实施严格的隐私法，因为在某些情况下，数据与受特定区域法律管辖的组织共享。当EHR中包含的个人敏感私人信息被泄露或暴露给公众时，个人隐私可能会受到严重影响。数据泄露可能会导致经济损失，或者如果个人的医疗状况被公开，个人可能会遭到社会抵制。为了保护患者的个人数据免受此类威胁，存在不同的隐私法规，如GDPR，HIPAA和MHR。然而，机器学习、数据分析和黑客技术的不断发展，使得完全保护个人/患者的隐私变得更加困难。在这篇文章中，我们系统地研究了EHR的各种次要用途，旨在突出这些次要用途如何影响患者的隐私。其次，我们批判性地分析了GDPR，并强调了可能的改进领域，考虑了技术的升级使用和EHR的不同二次使用。
2020-01-26 cs.CR cs.CY
Privacy as a Service in Digital Health
隐私是健康持续数字化的关键挑战。即将出台的《欧洲通用数据保护条例》（GDPR）正在将这一挑战转化为监管指令。用户同意的提供和跨数据服务的协调将是应对这一挑战的关键。我们建议一个隐私驱动的架构，提供工具，提供用户同意作为一种服务。这使得管理和重用大量数据源，个人和服务之间的私人健康信息成为可能，即使他们事先并不知道。该架构将数据安全和语义描述集成到一个信任查询框架中，为未来的健康服务提供所需的互操作性和合作支持。这种方法通过更安全的数据管理、成本和流程节约、多提供商服务以及基于新兴业务模式的服务，为所有利益相关者带来好处。
2016-05-03 cs.CR cs.CY
