近年来,联邦贸易委员会(FTC)对科技行业进行了积极的审查,对虚拟现实、人工智能、在线市场和互联网服务提供商进行了调查。现在,在针对数据代理的最新案件中,联邦贸易委员会和法院可能会改变隐私损害的定义,引发大量诉讼,并可能破坏数据经济。
经合组织隐私准则于1980年首次通过,是第一套国际商定的隐私原则。它们以简洁、技术中立的语言构建,对经合组织成员国及其他国家的立法和政策产生了重大影响。2018年,经合组织启动了对《隐私准则》的全面审查,其中包括对遵守者的调查、一个特设专家组和几次研讨会,以探讨在不断发展的数字环境中隐私和个人数据保护的主要挑战。本报告介绍了审查结果,确认了《隐私准则》的持续重要性和相关性。然而,它也强调了持续存在和新出现的执行挑战,并提出了应对这些挑战的建议。
政策制定者和网络安全分析师应避免传递强调秘密开发的与密码分析相关的量子计算机可能即将或已经投入运行的风险的信息。已经有足够的理由升级我们的通信系统,以尽快抵御量子计算机的攻击。
许多平台出于多种目的部署从用户那里收集的数据。虽然有些对用户有利,但另一些对用户的隐私来说代价高昂。这些隐私成本的存在意味着平台可能需要保证如何以及在多大程度上为定向广告、个性化定价和向第三方销售等活动收集用户数据。在本文中,我们建立了一个多阶段模型,在该模型中,用户根据隐私保证来决定是否共享他们的数据。我们首先引入了一种新的掩码混洗机制,并证明了它是Pareto最优的——这意味着对于任何给定的关于底层公共参数的泄漏,它对用户数据的泄漏最小。然后,我们证明,在任何口罩洗牌机制下,都存在一种独特的平衡,在这种平衡中,隐私保障平衡了隐私成本和用户数据池的效用收益,用于评估健康风险或产品开发等目的。矛盾的是,我们发现,随着用户对汇集数据的价值增加,游戏的均衡会导致用户福利降低。这是因为平台利用这一变化来减少隐私保障,以至于用户效用下降(而在给定的机制下,用户效用会增加)。更引人注目的是,我们发现平台有动机选择系统性地不同于从用户角度来看最优的数据架构。特别是,我们确定了一类枢轴机制,将个人隐私与他人的选择联系起来,平台更喜欢实现这些机制,这些机制会让用户的境况明显恶化。
本文通过将数据隐私与隐藏行为漏洞的愿望联系起来,为消费者对数据隐私的偏好奠定了基础。与数字平台的数据共享提高了标准消费品的匹配效率,但也让有自制力问题的个人暴露在诱惑商品面前。这在数字时代创造了一种新的不平等形式——算法不平等。尽管数据隐私法规为消费者提供了选择退出数据共享的选择,但由于数据共享的外部性,这些法规无法完全保护弱势消费者。消费者之间的协调问题也可能导致消费者数据共享水平截然不同的多重均衡。我们的定量分析进一步表明,尽管数据是不可竞争的,有利于社会福利,但它也会加剧算法不平等。