Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Privacy in Social Collective Intelligence Systems
Karlstads universitet, Fakulteten för hälsa, natur- och teknikvetenskap (from 2013), Institutionen för matematik och datavetenskap.ORCID-id: 0000-0002-6938-4466
Karlstads universitet, Fakulteten för hälsa, natur- och teknikvetenskap (from 2013), Institutionen för matematik och datavetenskap.
2014 (Engelska)Ingår i: Social Collective Intelligence: Combining the Powers of Humans and Machines to Build a Smarter Society / [ed] Miorandi, D., Maltese, V., Rovatsos, M., Nijholt, A., Stewart, J., Switzerland: Springer, 2014, 1, s. 105-124Kapitel i bok, del av antologi (Refereegranskat)
Abstract [en]

The impact of Social Collective Intelligent Systems (SCIS) on the individual right of privacy is discussed in this chapter under the light of the relevant privacy principles of the European Data Protection Legal Framework and the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) Privacy Guidelines. This chapter analyzes the impact and limits of profiling, provenance and reputation on the right of privacy and review the legal privacy protection for profiles. From the technical perspective, we discuss opportunities and challenges for designing privacy-preserving systems for SCIS concerning collectives and decentralized systems. Furthermore, we present a selection of privacy-enhancing technologies that are relevant for SCIS: anonymous credentials, transparency-enhancing tools and the PrimeLife Policy Language. Finally, we discuss how these technologies can help to enforce the main legal principles of the European Data Protection Legal Framework, and argue how provenance and reputation can be designed in a privacy preserving manner.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Switzerland: Springer, 2014, 1. s. 105-124
Serie
Computational Social Sciences Series
Nyckelord [en]
privacy, collective, profiling, legal, anonymity, transparency
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi) Datorsystem Tvärvetenskapliga studier inom samhällsvetenskap Människa-datorinteraktion (interaktionsdesign)
Forskningsämne
Datavetenskap
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:kau:diva-38146ISBN: 978-3-319-08680-4 (tryckt)OAI: oai:DiVA.org:kau-38146DiVA, id: diva2:859936
Tillgänglig från: 2015-10-09 Skapad: 2015-10-09 Senast uppdaterad: 2018-06-04Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(244 kB)73 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 244 kBChecksumma SHA-512
46f0f5fca8c22549f82695dafb39529450db7a902960325009375cd60014e75793cf720496b35c834ca2d4d9b5fa65d55c7b15b9e563854e0d9a763c48abe478
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

http://www.springer.com/gp/book/9783319086804

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Fischer-Hübner, SimoneMartucci, Leonardo A.
Av organisationen
Institutionen för matematik och datavetenskap
Datavetenskap (datalogi)DatorsystemTvärvetenskapliga studier inom samhällsvetenskapMänniska-datorinteraktion (interaktionsdesign)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 73 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

isbn
urn-nbn
Totalt: 287 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf