OU Portal
  • Log In
  • Welcome
  • Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
{}

Pomocí tohoto dialogu můžete vyhledat domácí autory, čili autory, kteří jsou vedeni v personálních systémech Ostravské univerzity.

Do našeptávače níže napište hledaný text a tento text bude vyhledán ve jméně nebo příjmení autora. Autoři, kteří budou hledanému textu odpovídat, Vám budou nabídnuti v seznamu. Pomocí myši nebo šipek na klávesnici vyberte požadovaného autora.

Našeptávač : 
Přidat autora k záznamu Zavřít

Pomocí tohoto dialogu můžete k záznamu přidat cizího autora, čili autora, který nemá žádný pracovní ani studijní vztah k Ostravské univerzitě. Takto přidaný autor bude do RIV vykázán jako nedomácí.

Pro přidání autora vepište jeho jméno a příjmení do určených položek.

Jméno :
Příjmení :
Přidat k záznamu Zavřít
Zavřít

Pomocí tohoto dialogu můžete k záznamu nahrát soubor PDF. Tento soubor musí obsahovat text tohoto záznamu (text článku, knihy, atd.). Tento soubor je důležitý pro RIV, protože může být použit jako důkaz existence tohoto záznamu.

Pro nahrání souboru klikněte na tlačítko Browse a vyberte soubor, který chcete nahrát. Nahrávání souboru zahájíte tlačítkem Nahrát soubor.

Maximální velikost souboru PDF je omezena na 100 MB.

Soubor : 

Nahrát soubor
Zavřít

Pomocí tohoto dialogu můžete stáhnout PDF soubor přiřazený tomuto záznamu. Pro stažení souboru klikněte níže na název tohoto souboru a bude Vám nabídnuta možnost soubor uložit.

Věnujte prosím pozornost také velikosti PDF souboru. Velké soubory se mohou stahovat delší dobu, pokud máte pomalé internetové připojení.

Název souboru :
Velikost souboru :
Zavřít
Publikační činnost


preloading...   Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu * : článek v odborném periodiku (J)
Domácí pracoviště * : Katedra informatiky a počítačů (31400)
Název * : Privacy risk assessment and privacy-preserving data monitoring
Citace : Silva, P., Goncalves, C., Antunes, N., Curado, M. a Walek, B. Privacy risk assessment and privacy-preserving data monitoring. Expert Systems with Applications. 2022, 200(15 August 2022), ISSN 0957-4174.
Podnázev :
Rok * : 2022
Obor * : Informatika
Kód ISSN * : 0957-4174
Oficiální název periodika * : Expert Systems with Applications
Stát vydavatele periodika * : Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Svazek periodika * : 200
Číslo periodika v rámci svazku * : 15 August 2022
Číslo článku : 116867
Ročník :
Počet stran článku * : 13
Strana od * : neuvedeno
Strana do * : neuvedeno
Kód UT WoS : 000794359900007
EID : 2-s2.0-85127530748
Poddruh recenzovaného článku : Článek v impaktovaném časopise (Jimp)
Klíčová slova anglicky * :
Privacy preservation, Machine learning, Natural language processing, Personally identifiable information
Popis v původním jazyce * :
Privacy regulations press organisations to handle personal data with reinforced caution. Moreover, organisations are dealing with increasing amounts of Personally Identifiable Information in their systems. Thus, there is a high demand not only for privacy-preserving data processing mechanisms but also privacy-enhancing services. As such, we propose the Personal Data Analyser, a tool that increases privacy assurances and minimises privacy risks through automated privacy-preserving data monitoring and privacy risk assessment mechanisms. Automated data monitoring is achieved with a hybrid mechanism that employs Regular Expressions, Natural Language Processing tools, and machine learning models such as Multilayer Perceptron and Random Forests. Our privacy risk assessment mechanism is based on custom-built crisp and fuzzy models, that consider information such as data processor reputation, data sensitiveness and other inputs in order to assess privacy risk associated with data transactions. Our work is integrated and validated under real use cases of the PoSeID-on platform and warns users whenever potential privacy risks are detected. Validation under PoSeID-on’s pilots and its users proved beneficial not only to assess our solution but also to raise users’ awareness of their data. The results of this work show that our solution is an effective Privacy Enhancing Technology that increases privacy assurances between organisations and their users.
Popis v anglickém jazyce * :
Typ zdroje financování výsledku * : Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01:

© 2019 Centre for Information Technology

  • Technická podpora :
  • Mgr. Olga Blahutová (phone: +420 597 091 129, phone flap for UO: 1129)
  • Ing. Lucie Svitaneková (phone: +420 597 091 108, phone flap for UO: 1108)
Complementary Content
  • ${title}${badge}
${loading}