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AWDJ A5：DNSSEC协议的安全性及其对在线隐私保护的影响
研究论文及其章节的主题围绕DNSSEC协议的安全性及其对在线隐私的影响。该研究深入研究了域名系统（DNS）的复杂性，探索其基本工作，层次结构以及DNS根服务器的作用，以及负责托管13个DNS根服务器的实体。本文还研究了各种DNS攻击，包括DNS欺骗，中间攻击，DNS缓存中毒和DNS劫持，阐明了DNS基础架构中的脆弱性。研究的很大一部分致力于DNSSEC（域名系统安全扩展）的描述，强调了其在DNS区域内的重要性和功能。这包括对DNSSEC背后的机制的分析，例如RRSIG，区域签名键（ZSK），DNSKey和钥匙签名键（KSK），以及有关特定DNS区域中信任建立的讨论
对儿童和其他弱势群体的隐私风险和危害...
目前，《隐私法》尚未包含对儿童或其他弱势群体的任何特定保护，也不包含对公平处理个人信息的任何一般要求。从广义上讲，它基于通知，同意和目的的一致性对数据收集和处理施加限制。一般而言，《隐私法》中的《澳大利亚隐私原则》（APP）允许收集和处理个人信息，包括儿童和其他弱势群体的个人信息，只要通过合理的步骤遵守指定事项的合理步骤，以及是否存在指定问题的透明度，以及是否存在可访问的隐私政策以及足够的合法性基础和数据收集和处理。就使用和披露而言，法律依据通常需要与收集或同意的目的一致。同意主要是在信息中符合“敏感信息”的主要内容，尽管它隐含地基于要求直接从个人直接收集数据的要求。这些应用程序的前提是假设个人能够提供知情同意，并且通知要求足以告知同意。因此，这些规定为解决儿童和其他弱势个人的保护提供了逻辑上的起点。
1欧洲数据保护委员会（EDPB）特定隐私...
欧洲数据保护委员会（EDPB）特定隐私声明（SPS）年度报告 - 利益相关者的调查上次更新：2025年1月索引1。简介2。谁负责处理您的个人数据，以及在哪些法律基础上处理？3。我们收集了哪些个人数据以及出于什么目的？4。您的个人数据是否受到任何国际转移？5。谁可以访问您的个人数据以及他们向谁披露？6。我们如何保护您的个人数据？7。我们保留您的个人数据多长时间？8。您如何验证，修改或删除您的个人数据？9。您需要等待多长时间才能收到我们对数据主题权利的答复的答复？10。您可以联系谁问问题或行使您的权利？11。您可以联系谁，以抱怨您的个人数据处理？1。简介
为贯彻落实党中央、国务院关于人工智能发展的决策部署，推动人工智能技术在开源开放的产业生态中不断自我优化，充分发挥基础通用标准、伦理标准、安全标准、隐私标准的引领作用，指导人工智能国家标准、行业标准、团体标准的制定、修订和协调，形成标准引领人工智能产业全面规范发展的新格局，制定《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署，坚持市场驱动与政府引导相结合，按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则，立足国内需求，放眼国际，建立新一代人工智能国家标准体系，加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准，加强标准实施和监督，推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作，注重国际国内标准协同，充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用，保障高质量发展。
人工智能/机器学习在医疗健康领域的挑战：偏见、普遍性、隐私
另请参阅：可穿戴传感器在 SARS-CoV-2 感染检测中的表现：系统评价，Mitratza 和 Goodale 等人。《柳叶刀数字健康》
OMB对隐私影响评估的评论 - 2024年4月1日
这种方法在欧洲的一般数据保护法规（GDPR）中得到了证明，其中数据保护影响评估（DPIA）用作具有“包容性，全面和主动性的性质”的关键责任工具，需要负责处理个人信息（“控制者”）的实体，以确定个人信息，并最终管理个人和释放个人信息的风险。4根据欧洲数据保护委员会（EDPB），DPIA是一个过程，旨在描述处理个人信息处理的详细信息，评估处理处理的必要性和相称性（这是与此类处理相关的关键法律要求），并“帮助管理个人信息处理的个人风险和自由的风险”。5
保密哲学：迈向密码，隐私和信息组织的历史分析
为执行隐私权的政府失败，密码学可以用作个人的隐私技术，以从包括自己的政府在内的任何对手来执行对自己秘密的控制。这种事务状况，其中隐私受到私人（通常是公司行为者）和控制政府的威胁，可以被认为是资本主义中的一种突变（Zuboff，2018年）。我们想将这样的概念转到其头上。如密码学历史所示，保密是模范状态的信息组织的建立。这种反演使我们可以考虑政府保密的增加，对自己人口的大规模监视是一种历史的连续性，而不是对国家历史的畸变。它还使我们能够重新考虑密码学从国家到个人的传播，这是主权历史景观的转变，而不仅仅是针对某些关于隐私权和日益数字个人自我的法律障碍的防御态度。
人工智能 (AI)、隐私和治理
技术与隐私之间存在着复杂的联系，这已成为一个迫切的问题。批判理论，特别是那些分析权力、监视和控制的理论，为理解人工智能如何影响个人隐私提供了一个宝贵的框架。人工智能技术，特别是那些基于数据收集的技术，正在延续这些动态。例如，算法可以分析大量的个人数据，从而根据人们的行为、决定、偏好和弱点对其进行监视，而无需物理侵入他人的私人领域。这可能会导致观察者目光的内化。这种内化可能导致自我审查和顺从，因为个人会在假设自己被监视的情况下改变自己的行为；历史上有许多这样的自我审查的例子，这引出了一个重要的问题：个人如何才能真正体验他们的创造力？
神经技术时代的隐私
脑机接口（BCI）正在从医疗领域扩展到娱乐、健康和营销领域。然而，随着消费者神经技术变得越来越流行，由于脑电波数据的敏感性及其潜在的商品化，隐私问题也随之出现。隐私攻击已被证明，而人工智能在脑语音和脑图像解码方面的进步带来了一系列独特的新风险。在这个领域，我们进行了第一项用户研究（n=287），以了解人们的神经隐私期望及其对神经技术影响的了解。我们的分析表明，虽然用户对这项技术感兴趣，但隐私是影响其可接受性的关键问题。结果强调了同意的重要性以及在神经数据共享方面实施有效透明度的必要性。我们的研究结果为分析当前隐私保护机制的漏洞提供了基础，并为如何设计隐私友好的神经技术的讨论做出了贡献。
开放量子研究所隐私政策.docx
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