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加密和硬件飞地之间的权衡
严格严格的隐私法规，例如，欧盟中的GDPR（一般数据保护法规）；和CCPA（加利福尼亚州消费者隐私法），以及导致大规模违规行为的复杂攻击增加了保护使用或使用加密的数据的需求。加密范式对于安全性很重要，因为静止的加密仅在数据中的数据中才能保护该数据仅在数据中的数据中才能在数据通过网络通过网络通信时保护数据。在两种情况下，数据在计算过程中都暴露在计算过程中，即在服务器使用/处理时。该处理窗口是在黑客或内幕攻击者手中发生许多数据泄露的时间。
注意：首先安全！
隐私与网络安全不同，而我们的个人数据和数字身份受到较少保护（图4）。实际上，在任何数据集中都可以正确重新确定99.98％的居民，包括仅使用15个人口统计学属性的大量采样和匿名的居民。更多的是，90％的个人数据需要保护，但到2025年只有一半才能进行保护。结果，法规的结合，例如欧盟的一般数据处理法规（GDPR）和《加利福尼亚州消费者隐私法》（CCPA）以及消费者对在线安全的认识对于保护隐私至关重要。例如，到2023年，全球65％的人口将根据现代隐私法规涵盖个人数据，从2020年的10％增加。今天，有86％的互联网用户试图在线匿名，并至少迈出了一步来掩盖其行为或避免跟踪。
有效针对LLMS的有效会员推理攻击
基于变压器的LLM的潜力因其依赖广泛的数据集而受到隐私问题的阻碍，可能包括敏感信息。诸如GDPR和CCPA之类的监管措施呼吁使用强大的AU介绍工具来解决潜在的隐私问题，并使用会员推理攻击（MIA）是评估LLMS隐私风险的主要方法。与传统的MIA方法不同，通常需要对其他模型进行计算进行计算训练，本文介绍了一种有效的方法，该方法通过在嵌入空间中添加随机噪声来为目标样本提供嘈杂的邻居，仅在嵌入式空间中添加随机噪声，要求仅在推论模式下操作目标模型。我们的发现表明，这种方法与采用阴影模型的有效性密切相匹配，显示了其在实践隐私审核场景中的能力。
FaceTec US-Treasury 2024年8月AI RFI响应
六大大洲的超过10亿人通过使用智能手机，平板电脑和笔记本电脑的FaceTec AI驱动软件远程证明了他们的LINEVES。此外，在2024年，FaceTec将在全球范围内实现超过26亿个不同的3D LIVENICE检查。FaceTec的用户界面是直观且易于访问的，只需要3秒的“视频自拍”。 FaceTec Biotitric Data Collection SDK旨在有效地在具有低相机分辨率的低成本设备上工作。他们没有可观察到的年龄，性别或肤色偏见，正如数十亿个面对匹配对测试的那样。FaceTec提供了由AI驱动的软件，可在其客户的应用程序内部和防火墙后面运行。FaceTec永远不会收到任何最终用户PII或生物识别数据。此体系结构确保FaceTec系统与GDPR，CCPA和BIPA等隐私框架固有地兼容。FaceTec的神经网络模型（AI的一种形式）包括种族，性别和经济状况，并且在全球范围内经常使用。
MPEP - 第 2400 章 - 生物技术
要求保护的发明。例如，参见 Ajinomoto Co. v. Archer-Daniels-Midland Co., 228 F.3d 1338, 1345-46, 56 USPQ2d 1332, 1337-38 (Fed. Cir. 2000)，cert. denied, 121 S.Ct. 1957 (2001)(解释保藏如何有助于满足实施要求)；Enzo Biochem, Inc. v. Gen-Probe, Inc., 323 F.3d 956, 63 USPQ2d 1609 (Fed. Cir. 2002)(保藏可能满足书面说明要求)；In re Argoudelis, 434 F.2d 666, 168 USPQ 99 (CCPA 1970)。为了促进世界各地的专利申请对已保存的生物材料的认可，《关于国际承认用于专利程序的微生物保藏的布达佩斯条约》于 1977 年制定，并于 1981 年开始实施。该条约要求签署国（如美国）承认任何经世界知识产权组织 (WIPO) 批准的保藏机构的微生物保藏。
数据科学中的道德考虑：评论
隐私漏洞案件，这主要是因为与数据的匿名和存储有关的问题。算法偏见：决策系统中的算法偏见为现有不公正提供了很大的空间。最近进行的许多研究反映了有偏见算法的强烈影响，尤其是在诸如正义和招聘等敏感领域内应用时。缺乏透明度：许多算法用作“黑匣子”。用户和利益相关者由于缺乏从这种算法做出的决定所涉及的透明度而感到困惑。缺乏透明度会增加对自动化系统的不信任。问责制挑战算法失败的问责制是一个复杂的问题。在这种情况下，有许多利益相关者或实体负责。但是，如果发生不希望的事情，很难指出谁应该指责。进一步的研究需要数据科学伦理继续发展，并且需要持续的研究来确定新兴的道德问题，因为新技术和方法正在开发中。跨学科解决方案
主动隐私：美国产品开发的高级风险管理策略
摘要随着数据隐私问题的越来越普遍，尤其是在美国，诸如《加利福尼亚州消费者隐私法》（CCPA）和一般数据保护法规（GDPR）之类的法规正在制定新标准，技术公司必须采用先进的风险管理策略来确保合规性和保护消费者数据。本评论探讨了主动隐私的概念，并概述了将隐私注意事项整合到产品开发过程中的关键策略。审查首先强调了美国科技行业数据隐私的重要性，强调了积极的隐私管理方法的需求。然后介绍了主动隐私的概念，该概念涉及在产品开发生命周期初期识别和减轻隐私风险。审查强调采用隐私设计方法的重要性，其中将隐私考虑集成到产品开发的每个阶段。审查然后概述了几种主动隐私的高级风险管理策略。这包括进行彻底的隐私影响评估（PIAS），以确定与新产品或服务相关的潜在隐私风险。它也
•本文类型（文章，评论，通讯等）的分布式身份，用于零信任和分段访问控制：SECU的新方法
摘要：“分布式身份”是指使用分散的标识者（DID）和可验证的凭据（VC）从集中式身份系统的过渡，以实现安全和隐私的身份验证。具有分布式身份，对身份数据的控制将返回给用户，因此由于缺乏单点故障而使基于凭证的AEACK不可能。本研究评估了使用ZTA原理采用分布式身份时获得的安全性改进，尤其是关于分段网络中横向运动的安全性。还考虑了框架的实施规范，方法的优势和缺点，以及兼容性和可概括性问题。此外，该研究强调了隐私和法规依从性，包括一般数据保护法规（GDPR）和加利福尼亚州消费者数据隐私法（CCPA），分析了针对这些问题的潜在解决方案。该研究表明，采用分布式身份可以通过数量级来增强整体安全姿势，从而提供上下文和最小特权的授权和用户隐私。研究建议重新确定技术标准，扩大在实践中分布式身份的使用，并讨论其在当代数字安全环境中的应用。
•本文类型（文章，评论，通讯等）的分布式身份，用于零信任和分段访问控制：SECU的新方法
摘要：“分布式身份”是指使用分散的标识者（DID）和可验证的凭据（VC）从集中式身份系统的过渡，以实现安全和隐私的身份验证。具有分布式身份，对身份数据的控制将返回给用户，因此由于缺乏单点故障而使基于凭证的AEACK不可能。本研究评估了使用ZTA原理采用分布式身份时获得的安全性改进，尤其是关于分段网络中横向运动的安全性。还考虑了框架的实施规范，方法的优势和缺点，以及兼容性和可概括性问题。此外，该研究强调了隐私和法规依从性，包括一般数据保护法规（GDPR）和加利福尼亚州消费者数据隐私法（CCPA），分析了针对这些问题的潜在解决方案。该研究表明，采用分布式身份可以通过数量级来增强整体安全姿势，从而提供上下文和最小特权的授权和用户隐私。研究建议重新确定技术标准，扩大在实践中分布式身份的使用，并讨论其在当代数字安全环境中的应用。