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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？
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。
开放量子研究所隐私政策.docx
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美国迈向基因隐私的实用途径。
遗传服务，由个人或其任何家庭成员提供。”请参阅：“45 CFR 160.103 - 定义”。（LII / 法律信息研究所）访问日期：2018 年 3 月 6 日。“45 CFR 160.103 - 定义。”（LII / 法律信息研究所）访问于 2018 年 3 月 6 日。；为了本文的目的，我们将基因数据定义为有关个人遗传或获得性基因特征的信息，以及可以根据特定基因特征推断出的表型特征，这些数据来自人类 DNA、RNA 和染色体的测序或分析。测序通常通过基因测序、外显子组测序和全基因组测序 (WGS) 完成。人类 DNA 分析包括靶向诊断、基于人群的筛查测试、大型平台和其他基因检测技术。2 Zachary D. Stephens 等人，《大数据：天文数据还是基因组数据？》（2015 年）13 PLOS Biol e1002195。3 同上。4 身份盗窃资源中心，《ITRC 数据泄露报告 2016》（2017 年）访问日期：2017 年 5 月 4 日。身份盗窃资源中心，《ITRC 数据泄露报告 2016》（2017 年）访问日期：2017 年 5 月 4 日。5 Simson Garfinkel，“个人信息的去识别化”（2015）NISTIR 8053。Simson Garfinkel（注 21）。Simson Garfinkel（注 20）。Simson Garfinkel（注 19）。
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》
隐私沙盒适合度差距分析公开评论...
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。
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。