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关于 IAB 技术实验室 IAB 技术实验室是一个非营利性研究和开发联盟，负责制定和帮助公司实施全球行业技术标准和解决方案。该技术实验室的目标是减少与数字广告和营销供应链相关的摩擦，同时促进行业的安全发展。IAB 技术实验室带头制定技术标准，创建和维护代码库以协助快速、经济高效地实施 IAB 标准，并为公司建立测试平台以评估其技术解决方案与 IAB 标准的兼容性，18 年来，IAB 标准一直是数字广告供应链互操作性和盈利增长的基础。有关 IAB 技术实验室的更多详细信息，请访问 https://iabtechlab.com。
脑机接口技术与隐私的新法律问题
摘要：随着人工智能和通信技术的进步，神经科学领域的发展每天都在给我们带来惊喜，我们现在已经更接近自 20 世纪以来一直追求的目标：将大脑机器本身变成一台计算机。因此，从帕金森症到多发性硬化症等多种疾病的治疗将可能成为可能，并且交流的物理界限也可能被消除。脑机接口技术在带来潜在好处的同时，也带来了需要从法律角度探讨的风险。本文通过重新审视随着脑机接口技术的发展而开始成为法律概念的神经数据（脑机接口过程中获得的数据）方面的隐私，提出了在“直接、连续、流畅和不可阻挡”的数据流时代有关脑机接口数据的各种问题。本研究的主要目的是主张从脑机接口技术的发展阶段开始制定尊重人类自主权和隐私的法律框架，该技术将得到新通信技术的支持，其应用领域将不断扩大，旨在为在脑机接口和隐私权交叉领域进行法律研究提供基础资源。
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[cognisync，inc]隐私政策-30.9.2024
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连接的空间隐私政策
2。我们需要根据南非法院的命令这样做。3。有必要这样做，以遵守任何适用的立法或法规，然后就适用的立法或法规而言。4。用于审核，收集债务或投诉处理程序，然后受到相关第三方对个人信息使用的限制。9。除适用法律外，我们不监视对服务的使用。10。我们的网站可能会使用“ cookie”，这些cookies确实跟踪使用情况来促进提供单独限制的服务。11。根据使用服务所需的个人信息被牢固地存储。请发送电子邮件至support@connectedspace.co.za或访问www.connectedspace.co.za，以查看此信息并在必要时进行修改。12。为了确保我们提供安全的服务，并保护您和我们自己免受欺诈和犯罪
2022 年 9 月 1 日 国土安全部隐私办公室 FOIA 日志
1. 自 2021 年 1 月 20 日起至本请求处理之日，以下国土安全部官员与中国组织之间的通信记录：官员：I. 秘书 II. 副秘书 III. 执行秘书 IV. 负责国际事务的助理秘书 V. 首席安全官 VII. 负责反恐和威胁预防的助理秘书 VIII. 负责网络、基础设施、风险和复原力的助理秘书 IX. 负责国际事务的助理秘书 X. 负责贸易和经济安全事务的助理秘书 XII. 公共事务办公室助理秘书 XIII. 上述各办公室的参谋长。组织：a. 华为 b. 箩筐技术 c. 曙光信息产业股份有限公司或中科曙光 d. 中音号科技股份有限公司（GOWIN） e. 中国商用飞机有限责任公司 f. 三峡集团公司 g. 北京中关村发展投资中心、中关村发展集团或中关村资本 h. 中微半导体设备有限公司（AMEC） i. 中国建筑技术有限公司（CCTC）中国国际工程咨询公司 (CIECC) k. 中国建筑工程总公司 l. 中国商用飞机有限责任公司 (COMAC) m. 中国中化集团有限公司 n. 中译语通科技股份有限公司 (GTCOM) o. 高云半导体公司 p. 大新华航空股份有限公司 (GCAC) q. 中国长江三峡集团有限公司 r. 中国航空集团有限公司 (CNAH) s. 中国化学工程集团有限公司 (CNCEC) t. 中国化工集团公司 (ChemChina) u. 邮政储蓄银行 v. 中国投资公司 w. 方正集团 x. 渤海资本 y. 渤海华润 z. 中国华信能源 aa. 国家能源香港有限公司 : “字节跳动”为其中一家公司 ('@bytedance.com')（记录搜索的日期范围：从 2021 年 1 月 20 日到 2022 年 9 月 20 日）
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
增强6G网络中的安全性和隐私
上升的第六代技术（6G）技术的实施使系统可以实现超状态的数据速率，超低延迟，大规模连通性和智能通信能力。相同的技术进步产生了实质性的隐私和安全问题，包括网络威胁和违反隐私的风险以及人工智能技术的风险。本研究研究了地缘政治如何解决6G的安全和隐私主题，同时概述了应对威胁和潜在的未来工作领域的解决方案。讨论将集中于确保最受保护的波浪进行通信的声音解决方案，同时保留隐私，因为这些解决方案将通过量子键密码学和具有基于AI的安全性和零信任体系结构组件的量子键加密和区块链来推动6G网络的演变。
医学合成数据中隐私和实用性指标的范围审查
合成数据的使用是一种有前途的解决方案，可在解决隐私问题时促进与健康相关数据的共享和再利用。但是，在系统地评估合成数据的隐私和实用性的标准化方法上仍然没有共识，这阻碍了其更广泛的采用。在这项工作中，我们介绍了评估合成健康相关数据的当前方法的全面审查和系统化，重点介绍了隐私和实用性方面。我们的发现表明，有多种方法可以评估合成数据的实用性，但是在哪种情况下，没有共识是最佳的。此外，我们发现本综述中包括的大多数研究都不评估合成数据提供的隐私保护，以及那些通常会大大低估了风险的隐私保护。
无噪用的隐私权分散学习
分散的学习（DL）启用与服务器的协作学习，而无需培训数据，可以使用户的设备留下。但是，DL中共享的模型仍然可用于推断培训数据。传统的防御措施，例如差异隐私和安全汇总在有效地保护DL中的用户隐私方面缺乏牺牲模型效用或效率。我们介绍了Shatter，这是一种新颖的DL方法，其中节点可以创建虚拟节点（VN S）代表他们传播其完整模型的块。这通过（i）防止攻击者从其他节点收集完整模型，以及（ii）隐藏产生给定模型块的原始节点的身份。从理论上讲，我们证明了破碎的收敛性，并提供了正式的分析，揭示了与在节点之间交换完整模型相比，Shatter如何降低攻击的效力。我们评估了与现有DL算法，异质数据集的融合和攻击弹性，并与三个Standard隐私攻击进行评估。我们的评估表明，破碎不仅使这些隐私攻击在每个节点运行16个VN时不可行，而且与标准DL相比，对模型实用程序产生了积极影响。总而言之，Shatter在保持模型的效用和效率的同时，增强了DL的隐私。