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2024 年隐私和其他立法修正案
已引入多项修订，包括新的第 26GA 和 26GB 条款，这些条款扩大了 APP 代码制定流程，并允许信息专员根据部长（即司法部长）的书面指示制定 APP 代码（如果部长认为这符合公众利益）。每项新的 APP 代码都必须遵循强制性协商流程，以确保 APP 代码符合目的并能够实施。如果迫切需要 APP 代码，部长还有权要求信息专员制定临时 APP 代码，该代码不包括强制性协商流程，并且有效期不得超过 12 个月。
平衡隐私权和监视分析
摘要学者在多个学科中讨论了隐私权，但是由于技术进步和组织采用智能监视的成本而降低了隐私问题。鉴于滥用的潜力，利益相关者批判性评估监视分析（SA）创新似乎是谨慎的。为了平衡采用SA产生的问题及其对隐私的影响，我们审查了关键条款和道德框架。此外，我们开了两乘二的监视，隐私和道德决定（SPED）过程指南。SPED建议使用三个道德框架中的一个或多个，后果，职责和美德。SPED矩阵中的垂直轴是组织的SA的复杂性，水平轴是对当前隐私水平的评估和对监视目标的权利。拟议的决策过程指南可以帮助高级管理人员和技术人员做出有关采用SA的决策。
人工智能中的隐私、公平和正义
IEEE-USA 董事会通过的《人工智能中的隐私、公平和正义》（2024 年 11 月）人工智能 (AI) 在我们社会中的无处不在，对我们保护隐私和确保公平和正义的能力提出了挑战。生成式人工智能加剧了这些挑战；此类人工智能系统独立于现有的数据、隐私、言论和财产法律和公共政策框架收集、分析和创建数据。以下提出的基本原则提供了一个法律、技术和公共政策框架来应对这些挑战并解决现有人工智能系统中嵌入的问题——例如当人工智能系统使用嵌入不平等和人类偏见模式的数据进行训练时。IEEE-USA 建议更新、协调和简化联邦法律、公共政策和指南，如下所示：
ThreatCloud AI 隐私数据表
Point 已采用公司间协议来在各个 Check Point 实体之间传输数据，包括欧盟标准合同条款和欧盟标准合同条款的英国国际数据传输附录。Check Point Software Technologies, Inc.（及其子公司）已自我认证其符合欧盟-美国数据隐私框架、欧盟-美国数据隐私框架的英国扩展以及瑞士-美国数据隐私框架 (DPF)。
在脑电图中同时保护多种隐私...
摘要 - 大脑计算机界面（BCI）可以在大脑和外部设备之间进行直接通信。脑电图（EEG）是非侵入性BCIS中首选的输入信号，因为它的便利性和低成本。基于EEG的BCI已成功地用于许多应用中，例如神经康复，文本输入，游戏等。但是，脑电图信号固有地带有丰富的个人信息，需要保护隐私。本文表明，可以轻松地从脑电图数据中推断出多种类型的私人信息（用户身份，性别和BCI体验），从而对BCIS构成严重的隐私威胁。为了解决此问题，我们设计了扰动，将原始的脑电图数据转换为受隐私保护的脑电图数据，这些数据掩盖了私人信息，同时保持主要的BCI任务性能。实验结果表明，受隐私保护的脑电图数据可以显着降低用户身份，性别和BCI经验的分类准确性，但几乎不会影响基于EEG的BCIS BCI的初级BCI任务的分类准确性。
社交媒体平台的监督：确保隐私和安全在线
复制下议院及其委员会的诉讼程序，全部或部分且在任何媒介中，都可以允许，只要复制是准确的，并且不作为官方出现。此许可不会扩展到出于经济利益的商业目的的复制，分发或使用。根据《版权法》，在此许可之外或未经授权之外或未经授权的使用将被视为侵犯版权。可以在向下议院议长办公室书面申请时获得授权。
量子局部差分隐私的优化机制
集中式差分隐私已成功应用于量子计算和信息处理，以保护隐私并避免相邻量子态之间连接中的泄漏。因此，量子局部差分隐私 (QLDP) 已被新提出以保护量子数据隐私，类似于所有状态都被视为相邻状态的经典场景。然而，QLDP 框架的探索仍处于早期阶段，主要是概念性的，这对其在保护量子态隐私方面的实际实施提出了挑战。本文对 QLDP 进行了全面的算法探索，以建立一个实用且可行的 QLDP 框架来保护量子态隐私。QLDP 使用参数 ε 来管理隐私泄漏并确保单个量子态的隐私。对于任何量子机制，QLDP 值 ε 的优化（表示为 ε ∗ ）都是一个优化问题。结果表明，量子噪声的引入可以提供与经典场景类似的隐私保护，量子去极化噪声被确定为 QLDP 框架内的最佳单元私有化机制。单元机制代表了一组多样化的量子机制，涵盖了经常使用的量子噪声类型。量子去极化噪声优化了保真度和迹线距离效用，这是量子计算和信息领域的关键指标，可以看作是经典随机响应方法的量子对应物。此外，提出了一个组合定理，用于将 QLDP 框架应用于分布式（空间分离）量子系统，确保有效性（QLDP 值的加性），而不管状态的独立性、经典相关性或纠缠（量子相关性）。该研究进一步通过分析和数值实验方法探讨了不同量子噪声机制（包括单元和非单元量子噪声机制）之间效用和隐私之间的权衡。同时，这突出了 QLDP 框架中量子去极化噪声的优化。
ASI 和 OW 隐私政策.pdf
Advanced Solutions International, Inc. 及其全资子公司 – Advanced Solutions International (Asia-Pacific) Pty Ltd、Advanced Solutions International-Canada Inc. 和 Advanced Solutions International (Europe) Limited（统称为“ASI”或“我们”）以及所有 ASI 附属公司，包括 Clowder, LLC（“Clowder™”）、OpenWater Software, LLC（“OpenWater”）和 WBT Systems Limited（爱尔兰的一家私人有限公司）– 认识到保护个人隐私权的重要性，这些隐私权与可用于识别您个人身份的个人信息有关。本文档是 ASI 和 OpenWater 的隐私政策，解释了我们如何在业务活动中收集、使用、管理、披露和传输您的个人信息，并解释了您对个人信息的权利和选择。在本隐私政策中，个人信息是指与您有关并可识别您身份的信息。ASI 和 OpenWater 为商业目的向企业提供产品和服务。我们不向消费者提供个人或家庭用途的服务。
隐私保护记录链接与分离原则
o 在澳大利亚创建国家数据链接图一直具有挑战性，但利用现有的链接设施和开发可互操作的系统可以加快和扩大这一进程。分布式数据链接模型连接多个单位，同时保留本地数据控制，可以标准化方法、集成基础设施并实现更快、更广泛的数据集成。
马来西亚大学生的自我披露和数字隐私意识和知识
在数字时代，社交媒体已成为一种不可或缺的沟通工具，特别是对于经常从事高水平披露的大学生而言。尽管社交媒体提供了许多好处，但它还对数字隐私提出了重大关注，因为学生经常在不完全了解相关风险的情况下共享个人信息。这项研究调查了自我披露行为，并评估了马来西亚大学kebangsaan大学学生的数字隐私意识（UKM）。通过分发问卷的定量方法用于从UKM的123名学生那里获得回答。调查结果表明，尽管有66.7％的受访者经常在社交媒体上使用其真实姓名和个人资料图片，但只有一小部分共享高度敏感的信息，例如其住宅地址（17.1％）或电话号码（16.3％）。该研究进一步表明，尽管有85％的学生知道诸如网络钓鱼之类的基本隐私威胁，而78％的学生了解身份盗用的风险，但对更高级威胁的认识仍然有限。只有45％的受访者熟悉数据挖掘技术，而40％的受访者意识到算法分析，强调了学生对如何利用其个人数据的理解的显着差距。这些结果表明，迫切需要进行教育计划，以增强数字隐私素养并促进更有效的保护行为。这项研究通过提供对学生隐私惯例的见解并强调对更全面的数字隐私教育的需求，从而为数字社会学做出了贡献。