45、隐私设计中的模糊性与决策支持系统

隐私设计中的模糊性与决策支持系统

在当今数字化时代，个人数据的隐私保护变得至关重要。然而，在实际操作中，隐私设计面临着诸多模糊性和挑战。本文将探讨隐私设计中存在的问题，并介绍一种决策支持系统来解决这些问题。

隐私设计中的模糊性问题

• 第一类模糊性：同意撤销与数据删除
  • 同意撤销的复杂性 ：个人在撤销或更改初始同意时，不清楚这些更改是否会影响第三方。而且，同意撤销的含义会因数据保存的情况和目的而有所不同。
  • 数据删除的歧义 ：数据删除可能有多种含义，如使数据无用、打乱数据、从备份系统中删除或物理销毁硬盘等。不同人对删除的理解和技术实现方式存在差异。
  • 示例分析 ：以公司 X 为例，Mary 决定退出自愿的 SSC 服务并撤销对个人数据使用的同意。形式化表示如下：

{ mΟδ }
revoke( m, t, δ ) || delete( m, t, δ )
{(¬tLδ ∧ ¬tAδ ) ∧ ¬tPδ )}

在这个例子中，Mary 不仅撤销了第三方处理她数据的能力，还希望删除存储的数据。这里凸显了同意撤销和数据删除之间的区别，这也是数据主体常见的误解。
- 第二类模糊性：聚合、匿名性及其他冲突
- 数据聚合问题