XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System个人隐私
用户隐私的表征和量化
摘要 - 随着数据驱动技术的增加，对数字时代的用户隐私的保护已成为一个重要问题。这些技术生成了大量的用户数据，为组织提供了改善其用户服务质量的机会。用户生成的数据的发布会产生暴露个人隐私的风险。在文献中，身份盗用和属性披露是对用户生成数据的两个最常见的攻击。这些隐私问题需要数据出版组织来保护用户隐私。国际监管标准提供了一致的框架和指南，数据出版组织可以使用这些框架和指南来确保用户敏感数据。本调查讨论了按照国际监管标准的符合用户隐私的特征和量化。我们概述了与用户隐私相关的现有法规和框架，突出了他们对个人和企业的优势，局限性和影响。我们讨论了在国际监管标准，隐私工具和现实世界案例研究框架内涉及和量化用户隐私涉及的步骤。此外，我们为未来的研发提供了有希望的方向，包括隐私技术的进步，跨学科合作以及新兴技术的作用。通过解决这些挑战并创造了前进的方向，这项工作旨在为正在进行的用户隐私研究做出贡献，并促进在越来越相互联系的世界中保护用户个人数据的有效策略的制定。
NSWPF 隐私管理计划
专员开场认可 新南威尔士州警察部队的使命是通过与社区合作减少暴力、犯罪和恐惧，为新南威尔士州提供更安全的环境。在此过程中，新南威尔士州警察部队非常重视社区的合法利益和权利，包括隐私。我们工作的性质意味着新南威尔士州警察部队管理多种形式的个人信息，我们将利用这些信息来减少暴力、犯罪和恐惧。我们明白，最重要的是，社区要相信我们会合法处理个人信息，并在个人隐私和社区安全之间取得适当的平衡。有时，警官必须在披露信息和承担不披露信息的风险之间做出选择。在某些情况下，所涉及的风险会很严重。尽管如此，我们仍然严肃对待任何违反隐私法的行为，这些行为可能会导致对新南威尔士州警察部队提出索赔，并对每个涉案个人采取纪律处分，在某些情况下甚至起诉。做好这件事意味着我们可以建立信任和信心，并有效地履行我们的职责。该计划旨在让您获得正确的信息。它旨在为您提供做出隐私决策所需的知识和信心。它还包括如何在需要时寻求建议的指导。Karen Webb APM 专员
电子健康记录数据的道德使用 - Thieme Connect
进入 HIS 后，这些数据模糊了不同类别的受保护健康数据之间的区别，以及受保护数据与通过商业应用程序和服务收集的数据之间的区别。这种动态格局给全球健康信息生态系统带来了重大的道德、技术和信息/数据治理挑战。明显的挑战是对个人隐私的损害，包括身份盗窃和数据分析的不透明性。数据存储库难以访问，无法验证和确认所使用的数据和算法的质量 [4, 5]。缺乏社区参与、信任和对人工智能的道德理解可能会扭曲立法和政策，并被社区拒绝，这可能会阻碍数据科学和信息学的接受和发展 [6]。此外，尽管美国有《有意义的使用/促进互操作性》等严格规定，但大多数医疗软件行业仍难以遵守严格的网络安全标准以及信息安全管理和个人健康信息保护的强制性认证 [7]。我们的目标是为管理日常收集的初级保健健康数据和人工智能提出切实可行的建议，重点是确保它们在当代医疗实践中的合乎道德的使用。这对于综合医疗实践非常重要，因为在综合医疗实践中，数据的共享和分析远离数据创建和记录的点。我们将数据管理定义为整个生命周期内的数据管理，从最初的收集和存储开始，供数据保管人使用，以支持护理服务，以及用于二次使用的分析和编目 [8]。
项目名称：欧洲癌症图像联合会 项目缩写：EUCAIM 资助协议：101100633 呼叫标识符：DIGITAL-2022-CLOUD-AI-02 D 3
执行摘要 为应对欧盟 (EU) 内医疗数据二次利用日益增长的重要性，本报告全面概述了《通用数据保护条例》(GDPR) 所规定的为保障数据主体的权利和自由而采取的技术和组织措施。EUCAIM 致力于负责任和透明地共享医疗数据，强调必须在创新与保护个人隐私之间取得微妙的平衡。本报告深入探讨了 GDPR 合规的复杂性，概述了指导合法处理医疗数据的关键原则和规定。报告强调了强大的技术保障措施，例如最先进的加密和匿名化技术，以确保共享信息的机密性和完整性。此外，报告还讨论了实施的组织措施，强调采用隐私设计原则和建立明确的治理结构。此外，报告还讨论了数据保护影响评估 (DPIA) 在识别和减轻与处理医疗数据相关的隐私风险方面的作用。它说明了项目合作伙伴如何认真评估数据处理活动的必要性和相称性，努力在实现项目总体目标的同时尽量减少对数据主体的影响。通过详细研究这些技术和组织措施，该报告旨在成为项目合作伙伴的宝贵资源。它表达了遵守 GDPR 的承诺以及维护向项目贡献健康数据的个人的权利和自由的道德要求，从而为欧盟内医疗保健创新的负责任发展做出贡献。
互动的伦理：减轻LLMS中的安全威胁
本文全面探讨了针对大型语言模型（LLM）的安全威胁引起的道德挑战。这些复杂的数字存储库越来越多地整合到我们的日常生活中，使其成为攻击的主要目标，这些攻击可以损害其培训数据和数据源的机密性。本文深入研究了对社会和个人隐私的这种安全威胁的细微伦理影响。我们仔细检查了五个主要威胁，包括注射注射，越狱，可识别的信息（PII）暴露，性明确的内容和基于仇恨的内容 - 超出了仅仅标识，以评估其关键的道德后果以及他们为强大的防御策略创造的紧迫性。对LLM的不断依赖强调了确保这些系统在道德准则范围内运作的关键需求，尤其是因为它们的滥用可能导致重大的社会和个人伤害。我们提出了概念化和开发针对LLMS量身定制的评估工具，该工具将达到双重目的：指导开发人员和设计师在测试阶段的LLM Chatbot响应的伦理学维度进行审查。通过将LLM的反应与人类在道德背景下的人类期望的反应进行比较，我们旨在辨别AI行为与更广泛的社会所拥有的道德价值一致的程度。最终，本文不仅强调了LLMS带来的道德问题；它还突出了培养对这些系统的信任的道路。
萨马鲁信息研究杂志卷。 24（1）b 2024
尼日利亚Safana，A。S.联邦大学Dutsinma，Katsina State Fari，S。A. （博士）Katsina State摘要Umaru Musa Yar'adua大学摘要本文探讨了图书馆工作人员对AI在Katsina State的某些大学图书馆提供信息服务的意识和感知。 该研究的某些具体目标是：确定图书馆工作人员对AI应用信息服务提供的意识，并确定图书馆员工对使用技术接受模型（TAM）的感知实用性的信息服务的应用对信息服务提供的感知。 该研究采用了定量方法和描述性调查设计。 这项研究的人口为287，而UMYU，FUDMA和AL-QALAM大学的165名图书馆工作人员进行了比例采样并用于研究。 描述性统计量用于对收集的数据的介绍和分析，而推论统计量则使用SPS来检验某些无效假设。 研究结果表明，大多数员工都意识到信息服务交付中的AI，他们认为AI可以在其各自的图书馆中应用于模式，图像识别和自然语言处理领域。 这些发现还揭示了图书馆工作人员对AI的积极看法，尤其是提高其绩效和提高生产力，而其他人则认为这是对他们的工作和个人隐私问题的威胁。 关键词：应用，人工智能，意识，信息，感知图书馆工作人员，服务交付尼日利亚Safana，A。S.联邦大学Dutsinma，Katsina State Fari，S。A.（博士）Katsina State摘要Umaru Musa Yar'adua大学摘要本文探讨了图书馆工作人员对AI在Katsina State的某些大学图书馆提供信息服务的意识和感知。该研究的某些具体目标是：确定图书馆工作人员对AI应用信息服务提供的意识，并确定图书馆员工对使用技术接受模型（TAM）的感知实用性的信息服务的应用对信息服务提供的感知。该研究采用了定量方法和描述性调查设计。这项研究的人口为287，而UMYU，FUDMA和AL-QALAM大学的165名图书馆工作人员进行了比例采样并用于研究。描述性统计量用于对收集的数据的介绍和分析，而推论统计量则使用SPS来检验某些无效假设。研究结果表明，大多数员工都意识到信息服务交付中的AI，他们认为AI可以在其各自的图书馆中应用于模式，图像识别和自然语言处理领域。这些发现还揭示了图书馆工作人员对AI的积极看法，尤其是提高其绩效和提高生产力，而其他人则认为这是对他们的工作和个人隐私问题的威胁。关键词：应用，人工智能，意识，信息，感知图书馆工作人员，服务交付研究中确定的某些申请领域包括信息检索服务；参考服务；循环部分；和研究支持服务。这些发现进一步揭示了所研究的大学的图书馆工作人员准备接受AI，尤其是通过政策，基础设施，培训和培训等无缝制定的AI。该研究得出结论，需要适当准备并提供人类和材料的必要意见，以确保有效的AI意识和应用。鉴于其，建议应以研讨会，研讨会和会议的形式组织促销和竞选活动，以启发图书馆的工作人员和大学管理，以在信息服务交付中应用AI的重要性。此外，NLA，ALA和NALISE等相关专业机构也应倡导启蒙运动，以寻求意识和在大学图书馆及其他地区接受更广泛的接受。
空间数据伦理：负责任领导力的下一个前沿
1. 目的 这是一份支持制定空间数据伦理原则建议的立场文件，将由美国国家空间委员会 (NSpC) 的用户顾问小组 (UAG) 气候和社会效益小组委员会在其下次会议上提交给该委员会。空间数据伦理不同于现有的各种数据伦理，包括商业数据伦理（如保护隐私 1 ）、研究伦理（如防止伪造数据 2 ）、人工智能 (AI) 伦理（如防止机器学习偏见 3 ）、开放数据伦理（如公民科学 4 ）等。例如，来自太空的地球观测 (EO) 数据通常不会引起对个人隐私和危害的担忧，而这些担忧是数据伦理的核心，但在某些情况下可能会引起担忧（例如，是否透露亚马逊地区与世隔绝的土著部落 5 的位置，或其他敏感或竞争性的基于位置的数据）。相反，鉴于空间数据的广泛应用（从科学到国家安全等等），以及相关问题（例如数据所有权和控制权），空间数据伦理可能与各种形式的现有数据伦理既重叠又相冲突。为了负责任地处理和共享空间数据，迫切需要开展工作来预测可能产生的危害（这可能不同于普通的数据伦理失败），并专门针对空间数据制定新的伦理框架。据我们所知，没有其他人以这种方式发现或构建问题，或进行这样的研究，所以这是一个展示负责任领导力的真正机会。本立场文件仅开始阐述我们建议的理由，本身并不是全面的讨论，全面讨论将是 NSpC UAG 气候和社会效益小组委员会建议的调查的一部分。
Predictiv AI 有望利用人工智能从更可预测的未来中获利
总部位于多伦多的 Predictiv AI Inc (CVE:PAI) (OTCMKTS:INOTF) 前身为 Internet of Things Inc，致力于利用其专业知识加速人工智能 (AI) 创新，同时推进人工智能和机器学习解决方案的发展。该公司的子公司 AI Labs Inc 是其研发业务部门，使用基于人工智能传感器的技术解决方案来解决实际问题。Predictiv AI 还拥有数据科学公司 Weather Telematics Inc，该公司使用车载移动物联网 (IoT) 传感器网络和人工智能系统生成历史、当前和预测天气状况，用于道路危险风险警报。此外，该公司还拥有基于先进人工智能 (AI)、深度机器学习和数据科学的“Alert Fleet”系统。一旦部署在车辆上，该产品将以软件即服务 (SaaS) 业务模式运行，为 Weather Telematics 提供与客户车队中车辆数量成比例的每月经常性收入。该公司还开发了 ThermalPass，这是一种专为冠状病毒 (COVID-19) 大流行期间的公共场所设计的发烧检测系统，它可以即时筛查高于正常体温的体温，精度为 0.36 华氏度，从而识别出可能的疾病携带者。ThermalPass 每秒可以读取 480 次体温，而不会侵犯个人隐私或违反社交距离规则。Predictiv AI 由首席执行官 Michael Lende 领导，他是一位企业家和商业创业专家，他于 2006 年在加拿大推出了 ZipCar 汽车共享服务，将多伦多地区的会员人数从零增加到 42,000 多人，并为母公司 2011 年的成功上市做出了贡献。
俄勒冈技术政策 OIT-30-008 安全摄像头
负责办公室：REMS 联系电话：541-885-0130 联系电子邮件：REMS@oit.edu 修订日期：08/1/24 俄勒冈理工学院政策 OIT-30-008 安全摄像头 - 临时 1. 政策声明 俄勒冈理工学院在校园部署安全摄像头以促进合法的公共安全和安全利益，包括但不限于：ƒ 保障人类生命；ƒ 保护大学拥有、占用或控制的建筑物；ƒ 调查犯罪活动；ƒ 调查涉嫌不当行为，无论是否上升到刑事犯罪的程度；ƒ 监控对大学控制设施的访问；ƒ 验证火灾、生命安全和安全警报；ƒ 快速应对紧急情况；以及 ƒ 保持对校园活动和事件的态势感知。俄勒冈理工学院安全摄像头的主要目的是加强校园社区的安全，同时承认和保护个人隐私和言论自由。为此，大学将确保根据本政策和其他相关大学政策以及适用的联邦和州法律，以专业、合乎道德和合法的方式使用安全摄像头。 2. 政策/目的的原因本政策旨在创建一个治理和管理框架，指导大学在整个组织内使用安全摄像头。 3. 适用性/范围本政策适用于在俄勒冈理工学院场所或财产上的任何个人，包括但不限于学生和家长、员工、访客、志愿者、承包商和合作者（统称为俄勒冈理工学院社区）。 4. 定义授权用户：任何由安全技术管理员授权对安全摄像头数据进行持续查看的俄勒冈理工学院附属个人。私人空间：个人具有合理隐私期望的任何空间，包括但不限于住宅生活区、浴室、淋浴区、更衣室和用于医疗、身体或心理健康治疗的房间。
说谎的生理学
1 美国兰伯特高中 摘要 说谎是一种复杂的现象，几乎所有人类都会说谎，存在于所有文化和几乎所有年龄组中。与所有行为一样，说谎源于大脑，主要由前额叶皮层控制。除了前额叶皮层之外，人们还监测到了说谎的生理表现。例如，它们包括说谎的常见迹象，如心率加快和出汗，以及更隐蔽的变化，如血流、神经递质释放、神经活动和大脑结构的改变。尽管对说谎的各种表现的研究提供了一些证据，但这些反应之间并没有具体的联系。由于说谎有许多常见症状，人们也有检测说谎的愿望，就像 1930 年代末至 1988 年广泛使用的测谎仪测试一样。但是，如果技术发展到可以测量大脑活动或神经递质释放并高精度地确定一个人是否说谎的阶段，那么将会导致严重的伦理问题，主要涉及患者或个人隐私。总体而言，本文献综述汇编和分析了有关上述说谎生理反应的大量研究，有助于未来不仅在生理方面，而且在心理方面的研究。此外，它还通过研究测谎技术可能带来的安全风险，探讨了测谎技术对社会的影响。因此，本文献综述推进了说谎背后的科学，并强调了了解该领域研究的伦理含义的必要性。引言谎言或说谎行为，简单地定义就是故意说假话，通常是为了让自己摆脱某种困境或是为了欺骗别人（Smith，nd）。撒谎和欺骗被认为是人类最基本的活动，在各个年龄段都很普遍（Sanford，2003 年）。研究表明，儿童在 4 至 5 岁左右开始撒谎，年轻人撒谎“最好”，随着年龄的增长，撒谎的技巧在 45 岁左右开始下降（Schaarschmidt，2018 年）。