Anonymisierung von strukturierten Daten erfordert präzise Maßnahmen zur Messung von Anonymitätsschwachstellen.
Stärkere Datenschutzgarantien durch Gruppen-Datenschutzverstärkung und Teilstichprobenverstärkung.
Föderierte Sprachmodelle weisen erhebliche Datenschutzrisiken auf, die durch aktive Angriffe aufgedeckt werden können.
Generative Modelle wie Themenmodelle sind anfällig für Datenschutzangriffe, und differenziell private Themenmodellierung kann die Privatsphäre verbessern.
Differential Privacy wird durch die Einführung eines Privacy Risk Indicators und einer Escrow-basierten Plattform vereinfacht, um die Nutzung für Datenkontrolleure und Datenanalysten zu erleichtern.
Ein generalisiertes Shuffle-Framework ermöglicht eine breitere Exploration des Datenschutz-Nutzen-Verhältnisses.
Datenschutzrichtlinien und Einwilligungsmanagementplattformen haben einen signifikanten Einfluss auf die Benutzerinteraktionen und die Akzeptanz von Cookies.