Share No More Than the Request Requires: Federated Disclosure for Perspective-Aware AI
本文针对现代AI系统在用户数据收集、集中控制和隐私侵犯方面的社会风险（如大规模监控、权力过度集中、用户自主权丧失），提出了一种面向隐私保护的联邦披露框架。作者认为用户需要一种主权系统来安全地拥有、治理和披露个人上下文数据，同时满足跨监管领域
#data-privacy
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← 返回所有主题Ownership and Gatekeeping vs. Safeguarding and Consent: How Migrant Parents Navigate Child Data Management Complexities.
本研究探讨了移民父母在跨国背景下如何感知、管理和保护其子女的数据。随着越来越多的父母在国外工作和生活，他们面临在不熟悉的法律和文化环境中抚养子女的挑战，包括遵守陌生的法规以及保护子女数据的复杂任务。通过对英国17位移民父母和监护人的访谈，研
REAN: Reconstruction-aware ECG Anonymization Based on Privacy--Utility Orthogonality
心电图（ECG）信号包含生物特征信息，共享原始ECG信号可能导致患者重识别和隐私泄露。现有的ECG匿名化方法在隐私保护与效用保留之间存在权衡：增强隐私往往会降低下游任务（如心律失常检测）的性能，而保留效用则容易泄露个人信息。针对这一问题，本
Exposing Privacy Risks in Anonymizing Clinical Data: Combinatorial Refinement Attacks on k-Anonymity Without Auxiliary Information.
本文针对k匿名化在数据脱敏中的隐私风险进行了深入研究。尽管k匿名化因简单、符合法规且保持数据可用性而被广泛采用，但隐私界长期批评其保护不足。非专业人员常认为在没有辅助信息的情况下，k匿名化无法被攻破。本文首次提出组合精炼攻击（Combina
V-ORAM: A Versatile and Adaptive ORAM Framework with Service Transformation for Dynamic Workloads.
该论文提出了一种名为V-ORAM的通用且自适应的不透明随机访问机（ORAM）框架，旨在解决传统ORAM方案在处理动态工作负载时效率低下的问题。ORAM是一种用于隐藏内存访问模式的技术，广泛应用于机密计算和安全处理器设计中，以保护数据隐私。然