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World File Search System隐私权
处方药监管：卡彭特案前后的健康信息隐私权
本文涉及隐私法、第四修正案原则和美国药物过量危机引发的处方药监控的交叉点。信誉良好的报道来源经常将这场持续的危机描述为处方药过量“流行病”。然而，目前的流行病学数据表明，美国大多数药物过量死亡都是由于非法和多种药物的使用，而不是处方阿片类药物滥用。尽管如此，以处方阿片类药物为中心的框架引发了以州处方药监控计划（“PDMP”）数据库形式对处方者和患者的监控迅速兴起。州 PDMP 维护和分析与每种分发的管制物质有关的重要数据，秘密收集了大量敏感的健康信息。
呼吸道季节疫苗接种同意书
如果您决定提供此表格上要求的所有信息，请务必了解，提交此表格即表示您同意收集和披露您的个人信息。收集和披露受《信息和隐私权法案》（RTIPPA）和《个人健康隐私和行动法案》（PHIPAA）以及所有其他适用法律、法规或政策的保护。如果您想了解有关隐私权的更多信息，请咨询新不伦瑞克省政府财政和财政委员会。
2024信息技术资源用户政策和协议（ITR用户策略）
机密和敏感数据的类型以及状态网络。要使用IT资源，用户必须同意遵守本政策的条款。如果您停止遵守其条款，则物联网可能会限制或撤销使用IT资源的能力。 2。 没有对隐私的期望。 用户无权与他们使用IT资源有关的隐私权。 任何物联网可能会限制或撤销使用IT资源的能力。2。没有对隐私的期望。用户无权与他们使用IT资源有关的隐私权。任何
陆军部
医疗档案，其披露将构成明显不必要的侵犯隐私权。”5 U.S.C. § 552(b)(6) (2011)。要符合豁免 (b)(6) 的保护条件，记录必须满足两个标准：(1) 必须是“人事和医疗档案及类似档案”，(2) 其披露“将构成明显不必要的侵犯个人隐私权”。同上；美国国务院诉华盛顿邮报公司，456 U.S. 595, 599-603 (1982)。如果信息“适用于特定个人”并且本质上属于“个人”，则满足第一个标准。纽约时报公司诉 NASA，852 F.2d 602, 606 (D.C. Cir. 1988)。第二项要求法院在“保护个人隐私权和维护公众获取政府信息的权利之间取得平衡”。美国国务院诉华盛顿邮报公司案，456 U.S. 595, 599 (1982)。分析中的“公众利益”仅限于国会颁布《信息自由法》的“核心目的”：即“揭示……机构履行法定职责的情况”。美国司法部诉记者新闻自由委员会案，489 U.S. 749, 773 (1989)。
欧洲法律框架内的批判性分析
Msc. Egla LECI 2 摘要 本文采用分析方法在欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）的规范基础内对隐私权进行监管，并与阿尔巴尼亚法律框架进行比较。本文阐明了导致实施 GDPR 的原因，并深入探讨了由于技术进步而导致的数据保护领域出现的挑战。对 GDPR 方法的理解将成为比较阿尔巴尼亚数据保护实施进展的基准。这次讨论将强调正在进行的与欧盟“共同体法律”协调的立法进程，旨在查明《通用数据保护条例》（GDPR）和阿尔巴尼亚数据保护法之间的潜在差异。本文将仔细研究 2021 年至 2022 年阿尔巴尼亚发生的各种数据保护违规行为，这些事件使人们对隐私权的法律框架及其实际实施产生了怀疑。这些数据泄露事件凸显了法律框架及其执行方面的挑战，凸显了国家在技术进步面前的脆弱性。这强调了采取主动措施加强个人数据和隐私权保护的必要性。
AI技术在...
印度Bhagwant大学Ajmer助理教授1 Shree Dhanvantary工程技术学院助理教授，印度苏拉特，印度苏拉特2,3,4摘要：监视中人工智能（AI）技术的扩散提出了有关隐私权和公民自由和公民自由的深刻法律和道德问题。本文批判性地研究了AI驱动的监视的含义，重点介绍了面部识别，预测性警务和批量数据收集的争议问题。由AI算法提供支持的面部识别技术在公共部门和私营部门都变得无处不在。支持者认为其潜力提高了安全性和效率，但批评者引起了人们对其固有偏见，隐私的入侵以及大规模监视潜力的担忧。本文研究了有关使用面部识别的法律框架，评估了其遵守隐私和非歧视性的基本权利。预测性警务是AI在监视中的另一种应用，它利用算法来预测犯罪模式并分配执法资源。然而，关于这些算法的公平性和透明度以及它们存在历史犯罪数据固有的偏见的潜力。本文研究了预测性警务的法律和道德意义，解决了正当程序，问责制和无罪推定的问题。大规模数据收集（由人工智能技术促进）给隐私权带来了进一步的挑战。政府和公司聚集了大量的个人数据，通常没有足够的透明度或同意。考虑到其遵守数据保护法和隐私权的遵守情况，本文评估了大众数据收集实践的合法性。利用法律分析和道德理论，本文提供了一个全面的框架，用于评估AI技术对监视和隐私权的影响。它主张需要在安全问题与基本权利之间取得平衡，并提出有关监管改革的建议，以保护隐私，促进透明度并减轻AI驱动的监视风险。关键字：人工智能，监视，隐私权，面部认可，预测性警务，群众数据收集，法律意义，道德考虑
关于人工智能伦理的建议
原则 • 比例和不伤害 • 安全和保障 • 公平和非歧视 • 可持续性 • 隐私权和数据保护 • 人为监督和决定 • 透明度和可解释性 • 责任和问责制 • 意识和素养 • 多利益相关方和适应性治理
1-Corda-lageson.pdf
本文通过隐私权的角度探讨了美国的犯罪记录删除政策。开始进行从1950年代到2020年代的历史政策分析，它揭示了隐私权与刑事法律制度中康复和惩罚性意识形态和政策的变化潮之间不断发展的相互作用。分析表明，最初出现的隐私问题是对康复政策的沉默基础，在这些政策中，隐私被录取为康复的关键，但随后在“犯罪强硬”时代被驳回，在“强硬派”时期，重点是公共惩罚和公共惩罚和标签，以公共安全的名义。随后，文章认为，当代的进步是在犯罪记录的限制立法中，以及通过算法的自动记录清理过程的拥抱，在我们当前的时刻中找到了他们的根源，这些时刻强调了与刑事司法改革一起强调个人数据隐私。