MATYÁŠ, Václav, Daniel CVRČEK a Marek KUMPOŠT. A Privacy Classification Model Based on Linkability Valuation. Online. In Security and Embedded Systems. Netherlands: Kluwer / IOS Press, 2006. s. 91-98. ISBN 1-58603-580-0. [citováno 2024-04-24]
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název A Privacy Classification Model Based on Linkability Valuation
Název česky Model pro klasifikaci soukromí založený na ohodnocení spojitelnosti
Autoři MATYÁŠ, Václav (203 Česká republika, garant), Daniel CVRČEK (203 Česká republika) a Marek KUMPOŠT (203 Česká republika)
Vydání Netherlands, Security and Embedded Systems, od s. 91-98, 8 s. 2006.
Nakladatel Kluwer / IOS Press
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Nizozemské království
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Kód RIV RIV/00216224:14330/06:00016662
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 1-58603-580-0
Klíčová slova anglicky privacy; security; linkability; modeling
Štítky linkability, modeling, privacy, security
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Marek Kumpošt, Ph.D., učo 44545. Změněno: 25. 6. 2009 11:29.
Anotace
Many papers and articles attempt to define or even quantify privacy, typically with a major focus on anonymity. We propose new means of describing (obviously only observable) characteristics of a system to reflect the role of contexts for profiling -- and linking -- users with actions in a system. We believe this approach should allow for evaluating privacy in large data sets.
Anotace česky
Many papers and articles attempt to define or even quantify privacy, typically with a major focus on anonymity. We propose new means of describing (obviously only observable) characteristics of a system to reflect the role of contexts for profiling -- and linking -- users with actions in a system. We believe this approach should allow for evaluating privacy in large data sets.
VytisknoutZobrazeno: 24. 4. 2024 07:21