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计算机科学 > 密码学与安全

arXiv:2507.16788 (cs)
[提交于 2025年7月22日 ]

标题: 法医分析:解决汽车行业中隐私挑战的框架

标题: AUTOPSY: A Framework for Tackling Privacy Challenges in the Automotive Industry

Authors:Sebastian Pape, Anis Bkakria, Maurice Heymann, Badreddine Chah, Abdeljalil Abbas-Turki, Sarah Syed-Winkler, Matthias Hiller, Reda Yaich
摘要: 在实施通用数据保护条例(GDPR)的情况下,所有领域都必须确保符合隐私法规。 然而,合规性并不一定意味着系统是隐私友好的,例如,获得用户的同意来处理他们的数据并不会提高系统的隐私友好性。 因此,AUTOPSY项目的目的是通过提供几个构建模块来支持汽车领域的隐私工程过程,这些模块在技术上提高了现代即联网和(部分)自动化车辆的隐私友好性。 本文介绍了AUTOPSY项目的结果:一个系统模型,用于识别应用隐私增强技术(PETs)的相关实体和位置;一个旨在对车辆的数据流进行更多控制的隐私管理器;一种基于GDPR原则的PET选择方法,以及一个用于汽车隐私的架构框架。 此外,我们为基于位置的服务构建了一个演示系统,以评估架构框架。
摘要: With the General Data Protection Regulation (GDPR) in place, all domains have to ensure compliance with privacy legislation. However, compliance does not necessarily result in a privacy-friendly system as for example getting users' consent to process their data does not improve the privacy-friendliness of the system. Therefore, the goal of the AUTOPSY project was to support the privacy engineering process in the automotive domain by providing several building blocks which technically improve the privacy-friendliness of modern, i.e., connected and (partially) automated vehicles. This paper presents the results of the AUTOPSY project: a system model to identify relevant entities and locations to apply privacy enhancing technologies (PETs); the privacy manager aiming at more control of the data flow from the vehicle, a PET selection approach based on GDPR principles, and an architectural framework for automotive privacy. Furthermore, we built a demonstrator for location-based services to evaluate the architectural framework.
评论: 19页,4图
主题: 密码学与安全 (cs.CR)
引用方式: arXiv:2507.16788 [cs.CR]
  (或者 arXiv:2507.16788v1 [cs.CR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.16788
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Sebastian Pape [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 7 月 22 日 17:32:20 UTC (1,457 KB)
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