TY - JOUR A1 - Ackfeld, Viola A1 - Rohloff, Tobias A1 - Rzepka, Sylvi T1 - Increasing personal data contributions for the greater public good BT - a field experiment on an online education platform JF - Behavioural public policy N2 - Personal data increasingly serve as inputs to public goods. Like other types of contributions to public goods, personal data are likely to be underprovided. We investigate whether classical remedies to underprovision are also applicable to personal data and whether the privacy-sensitive nature of personal data must be additionally accounted for. In a randomized field experiment on a public online education platform, we prompt users to complete their profiles with personal information. Compared to a control message, we find that making public benefits salient increases the number of personal data contributions significantly. This effect is even stronger when additionally emphasizing privacy protection, especially for sensitive information. Our results further suggest that emphasis on both public benefits and privacy protection attracts personal data from a more diverse set of contributors. KW - field experiment KW - personal data KW - public good KW - privacy Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1017/bpp.2021.39 SN - 2398-063X SN - 2398-0648 SP - 1 EP - 27 PB - Cambridge University Press CY - Cambridge ER - TY - JOUR A1 - Adnan, Hassan Sami A1 - Srsic, Amanda A1 - Venticich, Pete Milos A1 - Townend, David M.R. T1 - Using AI for mental health analysis and prediction in school surveys JF - European journal of public health N2 - Background: Childhood and adolescence are critical stages of life for mental health and well-being. Schools are a key setting for mental health promotion and illness prevention. One in five children and adolescents have a mental disorder, about half of mental disorders beginning before the age of 14. Beneficial and explainable artificial intelligence can replace current paper- based and online approaches to school mental health surveys. This can enhance data acquisition, interoperability, data driven analysis, trust and compliance. This paper presents a model for using chatbots for non-obtrusive data collection and supervised machine learning models for data analysis; and discusses ethical considerations pertaining to the use of these models. Methods: For data acquisition, the proposed model uses chatbots which interact with students. The conversation log acts as the source of raw data for the machine learning. Pre-processing of the data is automated by filtering for keywords and phrases. Existing survey results, obtained through current paper-based data collection methods, are evaluated by domain experts (health professionals). These can be used to create a test dataset to validate the machine learning models. Supervised learning can then be deployed to classify specific behaviour and mental health patterns. Results: We present a model that can be used to improve upon current paper-based data collection and manual data analysis methods. An open-source GitHub repository contains necessary tools and components of this model. Privacy is respected through rigorous observance of confidentiality and data protection requirements. Critical reflection on these ethics and law aspects is included in the project. Conclusions: This model strengthens mental health surveillance in schools. The same tools and components could be applied to other public health data. Future extensions of this model could also incorporate unsupervised learning to find clusters and patterns of unknown effects. KW - ethics KW - artificial intelligence KW - adolescent KW - child KW - confidentiality KW - health personnel KW - mental disorders KW - mental health KW - personal satisfaction KW - privacy KW - school (environment) KW - statutes and laws KW - public health medicine KW - surveillance KW - medical KW - prevention KW - datasets KW - machine learning KW - supervised machine learning KW - data analysis Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.1093/eurpub/ckaa165.336 SN - 1101-1262 SN - 1464-360X VL - 30 SP - V125 EP - V125 PB - Oxford Univ. Press CY - Oxford [u.a.] ER - TY - CHAP A1 - Diaz Ferreyra, Nicolás Emilio A1 - Shahi, Gautam Kishore A1 - Tony, Catherine A1 - Stieglitz, Stefan A1 - Scandariato, Riccardo ED - Schmidt, Albrecht ED - Väänänen, Kaisa ED - Goyal, Tesh ED - Kristensson, Per Ola ED - Peters, Anicia T1 - Regret, delete, (do not) repeat BT - an analysis of self-cleaning practices on twitter after the outbreak of the covid-19 pandemic T2 - Extended abstracts of the 2023 CHI conference on human factors in computing systems N2 - During the outbreak of the COVID-19 pandemic, many people shared their symptoms across Online Social Networks (OSNs) like Twitter, hoping for others’ advice or moral support. Prior studies have shown that those who disclose health-related information across OSNs often tend to regret it and delete their publications afterwards. Hence, deleted posts containing sensitive data can be seen as manifestations of online regrets. In this work, we present an analysis of deleted content on Twitter during the outbreak of the COVID-19 pandemic. For this, we collected more than 3.67 million tweets describing COVID-19 symptoms (e.g., fever, cough, and fatigue) posted between January and April 2020. We observed that around 24% of the tweets containing personal pronouns were deleted either by their authors or by the platform after one year. As a practical application of the resulting dataset, we explored its suitability for the automatic classification of regrettable content on Twitter. KW - privacy KW - self-disclosure KW - online regrets KW - deleted tweets KW - crisis communication KW - COVID-19 Y1 - 2023 SN - 978-1-45039-422-2 U6 - https://doi.org/10.1145/3544549.3585583 SP - 1 EP - 7 PB - ACM CY - New York, NY ER - TY - CHAP A1 - Ermakova, Tatiana A1 - Fabian, Benjamin A1 - Bender, Benedict A1 - Klimek, Kerstin T1 - Web Tracking BT - a literature review on the state of research T2 - Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS 51) N2 - Web tracking seems to become ubiquitous in online business and leads to increased privacy concerns of users. This paper provides an overview over the current state of the art of web-tracking research, aiming to reveal the relevance and methodologies of this research area and creates a foundation for future work. In particular, this study addresses the following research questions: What methods are followed? What results have been achieved so far? What are potential future research areas? For these goals, a structured literature review based upon an established methodological framework is conducted. The identified articles are investigated with respect to the applied research methodologies and the aspects of web tracking they emphasize. KW - Information Security and Privacy KW - literature review KW - privacy KW - web-tracking Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.24251/HICSS.2018.596 SN - 2572-6862 SP - 4732 EP - 4741 PB - HICSS Conference Office University of Hawaii at Manoa CY - Maile Way ER - TY - JOUR A1 - Ermakova, Tatiana A1 - Fabian, Benjamin A1 - Zarnekow, Ruediger T1 - Improving Individual Acceptance of Health Clouds through Confidentiality Assurance JF - Applied clinical informatics N2 - Background: Cloud computing promises to essentially improve healthcare delivery performance. However, shifting sensitive medical records to third-party cloud providers could create an adoption hurdle because of security and privacy concerns. Methods: We empirically investigate our research question by a survey with over 260 full responses. For the setting with a high confidentiality assurance, we base on a recent multi-cloud architecture which provides very high confidentiality assurance through a secret-sharing mechanism: Health information is cryptographically encoded and distributed in a way that no single and no small group of cloud providers is able to decode it. KW - Cloud computing KW - cloud service KW - cloud storage KW - data security KW - privacy KW - confidentiality KW - acceptance process Y1 - 2016 U6 - https://doi.org/10.4338/ACI-2016-07-RA-0107 SN - 1869-0327 VL - 7 SP - 983 EP - 993 PB - Schattauer CY - Stuttgart ER - TY - BOOK A1 - van der Walt, Estee A1 - Odun-Ayo, Isaac A1 - Bastian, Matthias A1 - Eldin Elsaid, Mohamed Esam T1 - Proceedings of the Fifth HPI Cloud Symposium "Operating the Cloud“ 2017 N2 - Every year, the Hasso Plattner Institute (HPI) invites guests from industry and academia to a collaborative scientific workshop on the topic Operating the Cloud. Our goal is to provide a forum for the exchange of knowledge and experience between industry and academia. Co-located with the event is the HPI’s Future SOC Lab day, which offers an additional attractive and conducive environment for scientific and industry related discussions. Operating the Cloud aims to be a platform for productive interactions of innovative ideas, visions, and upcoming technologies in the field of cloud operation and administration. In these proceedings, the results of the fifth HPI cloud symposium Operating the Cloud 2017 are published. We thank the authors for exciting presentations and insights into their current work and research. Moreover, we look forward to more interesting submissions for the upcoming symposium in 2018. N2 - Jedes Jahr lädt das Hasso-Plattner-Institut (HPI) Gäste aus der Industrie und der Wissenschaft zu einem kooperativen und wissenschaftlichen Symposium zum Thema Cloud Computing ein. Unser Ziel ist es, ein Forum für den Austausch von Wissen und Erfahrungen zwischen der Industrie und der Wissenschaft zu bieten. Parallel zur Veranstaltung findet der HPI Future SOC Lab Tag statt, der eine zusätzliche attraktive Umgebung für wissenschaftliche und branchenbezogene Diskussionen bietet. Das Symposium zielt darauf ab, eine Plattform für produktive Interaktionen von innovativen Ideen, Visionen und aufkommenden Technologien im Bereich von Cloud Computing zu bitten. Anlässlich dieses Symposiums fordern wir die Einreichung von Forschungsarbeiten und Erfahrungsberichte. Dieser technische Bericht umfasst eine Zusammenstellung der im Rahmen des fünften HPI Cloud Symposiums "Operating the Cloud" 2017 angenommenen Forschungspapiere. Wir danken den Autoren für spannende Vorträge und Einblicke in ihre aktuelle Arbeit und Forschung. Darüber hinaus freuen wir uns auf weitere interessante Einreichungen für das kommende Symposium im Laufe des Jahres. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 122 KW - Sicherheit KW - verteilte Leistungsüberwachung KW - Identitätsmanagement KW - Leistungsmodelle von virtuellen Maschinen KW - Privatsphäre KW - security KW - distributed performance monitoring KW - identity management KW - performance models of virtual machines KW - privacy Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-411330 SN - 978-3-86956-432-6 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 122 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Meier, Sebastian T1 - Personal Big Data T1 - Personal Big Data BT - a privacy-centred selective cloud computing approach to progressive user modelling on mobile devices BT - ein mit dem Schwerpunkt auf Privatsphäre entwickelter selektiver Cloud-Computing Ansatz zur fortschreitenden Modellierung von Nutzerverhalten auf mobilen Endgeräten N2 - Many users of cloud-based services are concerned about questions of data privacy. At the same time, they want to benefit from smart data-driven services, which require insight into a person’s individual behaviour. The modus operandi of user modelling is that data is sent to a remote server where the model is constructed and merged with other users’ data. This thesis proposes selective cloud computing, an alternative approach, in which the user model is constructed on the client-side and only an abstracted generalised version of the model is shared with the remote services. In order to demonstrate the applicability of this approach, the thesis builds an exemplary client-side user modelling technique. As this thesis is carried out in the area of Geoinformatics and spatio-temporal data is particularly sensitive, the application domain for this experiment is the analysis and prediction of a user’s spatio-temporal behaviour. The user modelling technique is grounded in an innovative conceptual model, which builds upon spatial network theory combined with time-geography. The spatio-temporal constraints of time-geography are applied to the network structure in order to create individual spatio-temporal action spaces. This concept is translated into a novel algorithmic user modelling approach which is solely driven by the user’s own spatio-temporal trajectory data that is generated by the user’s smartphone. While modern smartphones offer a rich variety of sensory data, this thesis only makes use of spatio-temporal trajectory data, enriched by activity classification, as the input and foundation for the algorithmic model. The algorithmic model consists of three basal components: locations (vertices), trips (edges), and clusters (neighbourhoods). After preprocessing the incoming trajectory data in order to identify locations, user feedback is used to train an artificial neural network to learn temporal patterns for certain location types (e.g. work, home, bus stop, etc.). This Artificial Neural Network (ANN) is used to automatically detect future location types by their spatio-temporal patterns. The same is done in order to predict the duration of stay at a certain location. Experiments revealed that neural nets were the most successful statistical and machine learning tool to detect those patterns. The location type identification algorithm reached an accuracy of 87.69%, the duration prediction on binned data was less successful and deviated by an average of 0.69 bins. A challenge for the location type classification, as well as for the subsequent components, was the imbalance of trips and connections as well as the low accuracy of the trajectory data. The imbalance is grounded in the fact that most users exhibit strong habitual patterns (e.g. home > work), while other patterns are rather rare by comparison. The accuracy problem derives from the energy-saving location sampling mode, which creates less accurate results. Those locations are then used to build a network that represents the user’s spatio-temporal behaviour. An initial untrained ANN to predict movement on the network only reached 46% average accuracy. Only lowering the number of included edges, focusing on more common trips, increased the performance. In order to further improve the algorithm, the spatial trajectories were introduced into the predictions. To overcome the accuracy problem, trips between locations were clustered into so-called spatial corridors, which were intersected with the user’s current trajectory. The resulting intersected trips were ranked through a k-nearest-neighbour algorithm. This increased the performance to 56%. In a final step, a combination of a network and spatial clustering algorithm was built in order to create clusters, therein reducing the variety of possible trips. By only predicting the destination cluster instead of the exact location, it is possible to increase the performance to 75% including all classes. A final set of components shows in two exemplary ways how to deduce additional inferences from the underlying spatio-temporal data. The first example presents a novel concept for predicting the ‘potential memorisation index’ for a certain location. The index is based on a cognitive model which derives the index from the user’s activity data in that area. The second example embeds each location in its urban fabric and thereby enriches its cluster’s metadata by further describing the temporal-semantic activity in an area (e.g. going to restaurants at noon). The success of the client-side classification and prediction approach, despite the challenges of inaccurate and imbalanced data, supports the claimed benefits of the client-side modelling concept. Since modern data-driven services at some point do need to receive user data, the thesis’ computational model concludes with a concept for applying generalisation to semantic, temporal, and spatial data before sharing it with the remote service in order to comply with the overall goal to improve data privacy. In this context, the potentials of ensemble training (in regards to ANNs) are discussed in order to highlight the potential of only sharing the trained ANN instead of the raw input data. While the results of our evaluation support the assets of the proposed framework, there are two important downsides of our approach compared to server-side modelling. First, both of these server-side advantages are rooted in the server’s access to multiple users’ data. This allows a remote service to predict spatio-in the user-specific data, which represents the second downside. While minor classes will likely be minor classes in a bigger dataset as well, for each class, there will still be more variety than in the user-specific dataset. The author emphasises that the approach presented in this work holds the potential to change the privacy paradigm in modern data-driven services. Finding combinations of client- and server-side modelling could prove a promising new path for data-driven innovation. Beyond the technological perspective, throughout the thesis the author also offers a critical view on the data- and technology-driven development of this work. By introducing the client-side modelling with user-specific artificial neural networks, users generate their own algorithm. Those user-specific algorithms are influenced less by generalised biases or developers’ prejudices. Therefore, the user develops a more diverse and individual perspective through his or her user model. This concept picks up the idea of critical cartography, which questions the status quo of how space is perceived and represented. N2 - Die Nutzung von modernen digitalen Diensten und Cloud-Services geht häufig einher mit einer Besorgtheit um die Sicherheit der eigenen Privatsphäre. Gleichzeitig zeigt sich, dass die Nutzung eben dieser Dienste nicht rückläufig ist. Dieses Phänomen wird in der Wissenschaft auch als Privacy-Paradox bezeichnet (Barnes, 2006). Viele digitale Dienste bauen einen Großteil ihrer Funktionalitäten auf NutzerInnendaten auf. Der Modus Operandi bei diesen Diensten ist bisher, die Daten der NutzerInnen an einen Server zu schicken, wo diese verarbeitet, analysiert und gespeichert werden. Die vorliegende Doktorarbeit schlägt ein alternatives Konzept vor: Selective Cloud Computing. Kern dieses Konzeptes ist die Verlagerung der NutzerInnen-Modellierung auf die privaten Endgeräte, wodurch für weitere Services nur ein abstrahiertes Daten- und NutzerInnenmodel mit den externen Diensten geteilt wird. Um dieses Konzept auf seine Machbarkeit und Performanz zu überprüfen wird im Rahmen dieser Arbeit ein beispielhafter Prozess für die nutzerInnenseitige Modellierung von raumzeitlichen Informationen entwickelt. Da raumzeitliche Informationen mit zu den sensibelsten persönlichen Daten gehören, bietet die Verortung der vorliegende Arbeit im Bereich der Geoinformatik für das Anwendungsfeld der NutzerInnen-Modellierung einen passenden disziplinären Rahmen. Die NutzerInnen-Modellierung fußt auf einem innovativen konzeptuellen Modell, welches Theorien zu räumlichen Netzwerken und Hägerstrands Theorie der Zeitgeographie miteinander kombiniert (Hägerstrand, 1970). Hierbei werden die von Hägerstrand entwickelten raumzeitlichen Einschränkungen (Constraints) auf das Netzwerkmodel übertragen, wodurch individuelle Aktionsräume konstituiert werden. Dieses Model wird schließlich in ein algorithmisches Computermodel übersetzt, dessen Operationen ausschließlich die Daten verarbeiten und nutzen, die auf den Smartphones der NutzerInnen generiert werden. Moderne Smartphones bieten für die Datengenerierung gute Voraussetzungen, da sie den Zugriff auf eine ganze Bandbreite an Sensoren und anderen Datenquellen ermöglich. Die vorliegende Arbeit beschränkt sich dabei jedoch auf die raumzeitlichen Informationen, welche über die Ortungsfunktionen des Geräts produziert werden (Trajectories). Die Trajektorien werden angereichert durch Aktivitätsklassifikationen (z.B. Laufen, Radfahren, etc.), welche von der App, die diese Daten aufzeichnet, zugeordnet werden. Das Computermodel basiert auf diesen Daten und gliedert diese in drei grundlegende Komponenten: 1) Orte (Knotenpunkte) 2) Trips (Kanten) und 3) Cluster (Nachbarschaften). Zu Beginn der algorithmischen Verarbeitung werden die eingehenden Daten optimiert und analysiert, um in einem ersten Schritt geographische Orte zu identifizieren. Um diese Orte nun mit semantischen Informationen anzureichern wird ein automatisierter Algorithmus über User-Feedback trainiert, welcher die Orts-Typen selbstständig erkennt (z.B. Zuhause, Arbeitsplatz, Haltestelle). Der Algorithmus basiert auf einem künstlichen neuronalen Netz, welches versucht, Muster in den Daten zu erkennen. Die Entscheidung, neuronale Netze in diesem Prozess einzusetzen, ergab sich aus einer Evaluation verschiedener Verfahren der statistischen Klassifizierung und des maschinellen Lernens. Das Verfahren zur Erkennung der Orts-Typen erreichte unter Zuhilfenahme eines künstlichen neuronalen Netz eine Genauigkeit von 87.69% und war damit das akkurateste. Eine weitere Einsatzmöglichkeit solcher neuronalen Netze ist bei der Vorhersage von Aufenthaltsdauern an bestimmten Orten, welche im Durschnitt 0.69 Klassen vom korrekten Ergebnis abwich. Eine große Herausforderung für alle Module war sowohl die Ungenauigkeit der Rohdaten, also auch die ungleichmäßige Verteilung der Daten. Die Ungenauigkeit ist ein Resultat der Generierung der Positionsinformationen, welche zugunsten eines geringeren Energieverbrauchs der mobilen Geräte Ungenauigkeiten in Kauf nehmen muss. Die ungleichmäßige Verteilung ergibt sich wiederum durch häufig wiederkehrende Muster (z.B. Fahrten zur Arbeit und nach Hause), welche im Vergleich zu anderen Aktivitäten vergleichsweise häufig auftreten und die Datensätze dominieren. Die Orte, die in der ersten Phase identifiziert und klassifiziert wurden, werden im nächsten Schritt für die Konstruktion des eigentlichen räumlichen Netzwerks genutzt. Basierend auf den über einen bestimmten Zeitraum gesammelten Daten der NutzerInnen und im Rückgriff auf Hägerstrands Einschränkungsprinzip werden Vorhersagen über mögliche raumzeitliche Verhaltensweisen im nutzerspezifischen Netzwerk gemacht. Hierzu werden Methoden des maschinellen Lernens, in diesem Fall künstliche neuronale Netze und Nächste-Nachbarn-Klassifikation (k-nearest-neighbour), mit Methoden der Trajektorien-Analyse kombiniert. Die zugrundeliegenden Orts- und Bewegungsinformationen werden unter Anwendung von Netzwerk-Nachbarschafts-Methoden und klassischen räumlichen Gruppierungsmethoden (Clustering) für die Optimierung der Algorithmen verfeinert. Die aus diesen Schritten resultierende Methodik erreichte eine Genauigkeit von 75% bei der Vorhersage über raumzeitliches Verhalten. Wenn man Vorhersagen mit einbezieht, bei denen der korrekte Treffer auf Rang 2 und 3 der Nächste-Nachbarn-Klassifikation liegt, erreichte die Methodik sogar eine Vorhersagen-Genauigkeit von 90%. Um zu erproben, welche weiteren Schlussfolgerungen über die NutzerInnen basierend auf den zugrundeliegenden Daten getroffen werden könnten, werden abschließend zwei beispielhafte Methoden entwickelt und getestet: zum einen werden die Trajektorien genutzt um vorherzusagen, wie gut eine NutzerIn ein bestimmtes Gebiet kennt (Potential Memorisation Index). Zum anderen werden zeitlich-semantische Muster für Orts-Cluster extrahiert und darauf basierend berechnet, wann welche Aktivitäten und spezifischen Orte innerhalb eines Clusters für die NutzerIn potenziell von Interesse sind. Trotz der Herausforderungen, die mit den unausgeglichenen Datensätzen und teilweise fehlerhaften Daten einhergehen, spricht die dennoch vergleichsweise hohe Präzision der nutzerseitigen Klassifizierungs- und Vorhersagemethoden für den in dieser Arbeit vorgestellten Ansatz der nutzerseitigen Modellierung. In einem letzten Schritt kontextualisiert die vorliegende Arbeit die erstellten Ansätze in einem realweltlichen Anwendungsfall und diskutiert den Austausch der generierten Daten mit einem datengestützten Dienst. Hierzu wird das Konzept der Generalisierung genutzt, um im Sinne des Schutzes der Privatsphäre abstrahierte Daten mit einem Dienst zu teilen. Obgleich der positiven Ergebnisse der Tests gibt es auch klare Nachteile im Vergleich zur klassischen serverseitigen Modellierung, die unter Einbezug mehrerer aggregierter NutzerInnenprofile stattfindet. Hierzu zählt zum einen, dass unterrepräsentierte Klassen in den Daten schlechter identifiziert werden können. Zum anderen ergibt sich der Nachteil, dass nur Verhaltensweisen erkannt werden können, die bereits zuvor von der NutzerIn selber ausgeübt wurden und somit in den Daten bereits enthalten sind. Im Vergleich dazu besteht bei serverseitiger Modellierung auf der Basis zahlreicher Personenprofile der Zugriff auf ein breiteres Spektrum an Verhaltensmustern und somit die Möglichkeit, diese Muster mit dem der NutzerIn abzugleichen, ohne dass dieses Verhalten bereits in ihren nutzerseitig generierten Daten abgelegt ist. Nichtsdestotrotz zeigt die Arbeit, welches Potential die nutzerseitige Modellierung bereithält - nicht nur in Bezug auf den größeren Schutz der Privatsphäre der NutzerInnen, sondern ebenso in Hinsicht auf den Einsatz von Methoden des verteilten Rechnens (distributed computing). Die Kombination von beidem, nutzerInnen- und serverseitiger Modellierung, könnte ein neuer und vielversprechender Pfad für datengetriebene Innovation darstellen. Neben der technologischen Perspektive werden die entwickelten Methoden einer kritischen Analyse unterzogen. Durch das Einbringen der nutzerseitigen Modellierung in Form von benutzerspezifischen künstlichen neuronalen Netzen trainieren die NutzerInnen ihre eigenen Algorithmen auf ihren mobilen Geräten. Diese spezifischen Algorithmen sind weniger stark von generalisierten Vorannahmen, Vorurteilen und möglichen Befangenheiten der EntwicklerInnen beeinflusst. Hierdurch haben NutzerInnen die Möglichkeit, vielfältigere und persönlichere Perspektiven auf ihre Daten und ihr Verhalten zu generieren. Dieses Konzept setzt Ideen der kritischen Kartographie fort, in welcher der Status Quo der Wahrnehmung und Repräsentation des Raumes hinterfragt werden. KW - Personal Data KW - mobile KW - machine learning KW - privacy KW - spatio-temporal KW - recommendation KW - behaviour KW - persönliche Informationen KW - Mobil KW - Machine Learning KW - Privatsphäre KW - raum-zeitlich KW - Empfehlungen KW - Verhalten Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-406696 ER - TY - JOUR A1 - Möllers, Norma Tamaria A1 - Hälterlein, Jens T1 - Privacy issues in public discourse the case of "smart" CCTV in Germany JF - Innovation : the European journal of social sciences N2 - In dealing with surveillance, scholars have widely agreed to refute privacy as an analytical concept and defining theme. Nonetheless, in public debates, surveillance technologies are still confronted with issues of privacy, and privacy therefore endures as an empirical subject of research on surveillance. Drawing from our analysis of public discourse of so-called smart closed-circuit television (CCTV) in Germany, we propose to use a sociology of knowledge perspective to analyze privacy in order to understand how it is socially constructed and negotiated. Our data comprise 117 documents, covering all publicly available documents between 2006 and 2010 that we were able to obtain. We found privacy to be the only form of critique in the struggle for the legitimate definition of smart CCTV. In this paper, we discuss the implications our preliminary findings have for the relationship between privacy issues and surveillance technology and conclude with suggestions of how this relationship might be further investigated as paradoxical, yet constitutive. KW - smart CCTV KW - video surveillance KW - privacy KW - data protection KW - sociology of knowledge KW - discourse analysis Y1 - 2013 U6 - https://doi.org/10.1080/13511610.2013.723396 SN - 1351-1610 VL - 26 IS - 1-2 SP - 57 EP - 70 PB - Routledge, Taylor & Francis Group CY - Abingdon ER - TY - BOOK ED - Neuhaus, Christian ED - Polze, Andreas T1 - Cloud security mechanisms N2 - Cloud computing has brought great benefits in cost and flexibility for provisioning services. The greatest challenge of cloud computing remains however the question of security. The current standard tools in access control mechanisms and cryptography can only partly solve the security challenges of cloud infrastructures. In the recent years of research in security and cryptography, novel mechanisms, protocols and algorithms have emerged that offer new ways to create secure services atop cloud infrastructures. This report provides introductions to a selection of security mechanisms that were part of the "Cloud Security Mechanisms" seminar in summer term 2013 at HPI. N2 - Cloud Computing hat deutliche Kostenersparnisse und verbesserte Flexibilität bei der Bereitstellung von Computer-Diensten ermöglicht. Allerdings bleiben Sicherheitsbedenken die größte Herausforderung bei der Nutzung von Cloud-Diensten. Die etablierten Mechanismen für Zugriffskontrolle und Verschlüsselungstechnik können die Herausforderungen und Probleme der Sicherheit von Cloud-Infrastrukturen nur teilweise lösen. In den letzten Jahren hat die Forschung jedoch neue Mechanismen, Protokolle und Algorithmen hervorgebracht, welche neue Möglichkeiten eröffnen die Sicherheit von Cloud-Anwendungen zu erhöhen. Dieser technische Bericht bietet Einführungen zu einigen dieser Mechanismen, welche im Seminar "Cloud Security Mechanisms" im Sommersemester 2013 am HPI behandelt wurden. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 87 KW - Cloud KW - Sicherheit KW - Privacy KW - Datenvertraulichkeit KW - Threshold Cryptography KW - Bitcoin KW - Homomorphe Verschlüsselung KW - Differential Privacy KW - cloud KW - security KW - privacy KW - confidentiality KW - threshold cryptography KW - bitcoin KW - homomorphic encryption KW - differential privacy Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-68168 SN - 978-3-86956-281-0 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 87 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Neuhaus, Christian A1 - Polze, Andreas A1 - Chowdhuryy, Mohammad M. R. T1 - Survey on healthcare IT systems : standards, regulations and security N2 - IT systems for healthcare are a complex and exciting field. One the one hand, there is a vast number of improvements and work alleviations that computers can bring to everyday healthcare. Some ways of treatment, diagnoses and organisational tasks were even made possible by computer usage in the first place. On the other hand, there are many factors that encumber computer usage and make development of IT systems for healthcare a challenging, sometimes even frustrating task. These factors are not solely technology-related, but just as well social or economical conditions. This report describes some of the idiosyncrasies of IT systems in the healthcare domain, with a special focus on legal regulations, standards and security. N2 - IT Systeme für Medizin und Gesundheitswesen sind ein komplexes und spannendes Feld. Auf der einen Seite stehen eine Vielzahl an Verbesserungen und Arbeitserleichterungen, die Computer zum medizinischen Alltag beitragen können. Einige Behandlungen, Diagnoseverfahren und organisatorische Aufgaben wurden durch Computer überhaupt erst möglich. Auf der anderen Seite gibt es eine Vielzahl an Fakturen, die Computerbenutzung im Gesundheitswesen erschweren und ihre Entwicklung zu einer herausfordernden, sogar frustrierenden Aufgabe machen können. Diese Faktoren sind nicht ausschließlich technischer Natur, sondern auch auf soziale und ökonomische Gegebenheiten zurückzuführen. Dieser Report beschreibt einige Besondenderheiten von IT Systemen im Gesundheitswesen, mit speziellem Fokus auf gesetzliche Rahmenbedingungen, Standards und Sicherheit. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 45 KW - EPA KW - Elektronische Patientenakte KW - Sicherheit KW - Privacy KW - Standards KW - Gesetze KW - EHR KW - electronic health record KW - security KW - privacy KW - standards KW - law Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-51463 SN - 978-3-86956-128-8 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -