Pratt 的《隐私与网络安全法报告》每年由 Matthew Bender & Company, Inc. 出版九期。期刊邮资已付,在华盛顿特区和其他邮寄处出版。版权所有 2025 Reed Elsevier Properties SA,经 Matthew Bender & Company, Inc. 许可使用。未经版权所有者书面许可,不得以任何形式(缩微胶卷、静电复印或其他方式)复制本期刊的任何部分或将其纳入任何信息检索系统。如需客户支持,请联系 LexisNexis Matthew Bender,地址:1275 Broadway, Albany, NY 12204,或发送电子邮件至 Customer.Support@lexisnexis.com。如有任何编辑咨询或要发表的材料,请直接发送至 Steven A. Meyerowitz,主编,Meyerowitz Communications Inc.,26910 Grand Central Parkway Suite 18R,Floral Park,New York 11005,smeyerowitz@meyerowitzcommunications.com,631.291.5541。欢迎发表材料——文章、判决或其他律师和律师事务所、内部法律顾问、政府律师、高级企业高管以及任何对隐私和网络安全相关问题和法律发展感兴趣的人感兴趣的内容。本出版物力求准确和权威,但出版商和作者均不在本出版物中提供法律、会计或其他专业服务。如果需要法律或其他专家建议,请聘请适当的专业人士。这些文章和专栏仅反映作者当前的想法和观点,并不一定反映他们所属的公司或组织、作者或其公司或组织的任何以前或现在的客户、或编辑或出版商的观点和观点。
这项加利福尼亚州消费者隐私法政策(“政策”)由强大的Home Mortgage,LLC(“我们”,“我们”或“我们的”)提供,并补充了我们的消费者隐私政策中包含的信息。本政策仅适用于居住在加利福尼亚州的访客,用户和其他人(“消费者”或“您”)。我们采用了这项政策,以遵守修订的2018年加利福尼亚州消费者隐私法(“ CCPA”)和其他加利福尼亚隐私法。在此通知中使用时,CCPA中定义的任何术语都具有相同的含义。目的本政策的目的是遵守加利福尼亚州的法律,并为您提供消费者,对我们的在线和离线惯例进行全面描述,以收集,使用和披露个人信息(CCPA中定义和披露)以及您有关您的个人信息的权利。覆盖CCPA中包含的权利和保护适用于被定义为加利福尼亚居民自然人的消费者。除短暂目的外,它们不适用于居住在加利福尼亚以外的企业实体或自然人。您的权利和选择CCPA为您提供有关个人信息的特定权利。遵守法律的某些例外,CCPA授予您以下权利:
摘要。动态可搜索的对称加密(DSSE)允许用户将其数据安全外包给云服务器,同时实现有效的搜索和更新。DSSE构造的可验证性属性确保用户不接受恶意服务器的搜索不正确,而故障耐受性的属性也可以保证构造功能正常,即使在客户端的错误查询中,构造功能也正确(例如,将关键字添加到文档中多次添加关键字,从未添加过从未添加过的文档中的关键字)。很少有关于具有易于可验证的DSSE方案的研究,这些方案获得了远期隐私,并且现有的构造都没有实现向后隐私。在本文中,我们旨在设计一种有效的容忍度可验证的DSSE方案,该方案既可以提供向前私有和向后隐私。首先,我们提出了一种称为FVS1的基本耐故障可验证的DSSE方案,该方案可通过更新模式(BPUP)实现向前的隐私和更强的向后隐私。但是,该方案的搜索操作的通信复杂性为O(u),其中u是搜索关键字的更新总数。为了解决此问题,我们提出了以前的DSSE方案的有效变体,称为FVS2,该方案在搜索查询中以O(M + U')的优化通信复杂性实现了相同的功能。此处m是结果集的大小,u'是在关键字上进行了先前搜索之后查询关键字上进行的更新操作的数量。此改进是以其他信息泄漏为代价的,但它可以确保构造通过链接模式(BPLP)实现向后隐私。
USCIS 通常要求第三方请求者证明他们已获得记录主体的同意接收记录。或者,第三方请求者必须证明记录主体已去世,或以其他方式证明所请求的记录可能会被公开,例如当记录中没有隐私利益,或者记录中的公共利益超过主体的隐私利益时。如果记录主体的出生日期在提交此请求之前超过 100 年,则通常不需要记录主体的同意。寻求修改或更正与记录主体有关的记录的第三方请求者必须证明他们已获得记录主体的同意并且他们代表记录主体行事。
最佳学生论文将获得 Yves Deswarte 最佳学生论文奖。论文必须是原创且主要由提交论文的学生完成,学生必须是主要作者。在提交论文时,有资格获得最佳论文奖的学生必须是全日制(由学生所在机构决定)注册本科生、研究生或博士生。更多信息请访问:https://sec2025.um.si/call-for-papers/yves-deswarte-best-student-paper-award/。
符合《人工智能权利法案》蓝图的人工智能?符合《人工智能权利法案》蓝图的人工智能?公司隐私声明透明度评估和公司隐私声明透明度评估和
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摘要 — 脑机接口 (BCI) 在人脑和计算机之间建立了直接的通信通路。它已广泛应用于医疗诊断、康复、教育、娱乐等。到目前为止,大多数研究都集中在如何使 BCI 更加准确和可靠,但对其隐私的关注却很少。开发商业 BCI 系统通常需要多个组织(例如医院、大学和/或公司)之间的密切合作。BCI 中的输入数据(例如脑电图 (EEG))包含丰富的隐私信息,并且开发的机器学习模型通常是专有的。不同方之间的数据和模型传输可能会带来重大的隐私威胁,因此必须考虑 BCI 中的隐私保护。不幸的是,目前还没有任何关于隐私保护 BCI 的当代和全面的评论。本文通过描述 BCI 中潜在的隐私威胁和保护策略填补了这一空白。它还指出了开发隐私保护 BCI 的几个挑战和未来研究方向。
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