Possibilité de liaison des contenus de communication : suivi des données divulguées à l’aide de l’Analyse formelle de concepts

Titre original en anglais : Linkability of communication contents: Keeping track of disclosed data using Formal Concept Analysis

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Stewart, M. E., Day, A., & Bertilsdotter Rosqvist, H. (2006). Linkability of communication contents: Keeping track of disclosed data using Formal Concept Analysis. Autism in Adulthood, 5(4), 345-346. https://doi.org/10.1089/aut.2023.29025.cfp

Date de publication: 01/01/2006 Ajout dans AutiHub: 04/07/2026 Type: Article Langue de l’article: Anglais
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3
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2 / 3 (66,7 %)
  1. Mary E. Stewart
  2. Anna Day *
  3. Hanna Bertilsdotter Rosqvist *

Résumé

Une personne concernée par la communication (la personne concernée par les données) doit suivre l’ensemble de ses données révélées afin de protéger son droit à l’autodétermination informationnelle. Cela est important lorsque des données vont être traitées de manière automatique et, en particulier, en cas de requêtes automatiques. Une personne concernée devrait donc être en mesure de reconnaître des décisions utiles concernant la divulgation de données, en utilisant uniquement des données qui lui sont disponibles. Dans le cadre de cette thèse, nous supposons qu’une personne concernée est capable de protéger ses contenus de communication et le contexte de communication correspondant contre un tiers en utilisant le chiffrement de bout en bout et des cascades de Mix. L’objectif est de développer un modèle permettant d’analyser la possibilité de liaison des contenus de communication à l’aide de l’Analyse formelle de concepts. Contrairement aux travaux antérieurs, seule la connaissance d’une personne concernée est utilisée pour cette analyse au lieu d’une vue globale de l’ensemble des contenus et du contexte de communication. Dans une première étape, la relation entre les données divulguées est explorée. Il est montré comment les données peuvent être regroupées par types et comment les implications de données peuvent être représentées. Dans une deuxième étape, le comportement, c’est-à-dire les actions et les réactions, de la personne concernée et de ses partenaires de communication est inclus dans cette analyse afin de trouver des ensembles de données critiques qui peuvent être utilisés pour identifier la personne concernée. Des exemples typiques sont utilisés pour vérifier cette analyse, suivis d’une conclusion sur les avantages et les inconvénients de cette méthode pour la mesure de l’anonymat et de la possibilité de liaison. Les résultats pourront être utilisés ultérieurement afin de développer une mesure de similarité pour les interfaces humain-ordinateur.

A person who is communication about (the data subject) has to keep track of all of his revealed data in order to protect his right of informational self-determination. This is important when data is going to be processed in an automatic manner and, in particular, in case of automatic inquiries. A data subject should, therefore, be enabled to recognize useful decisions with respect to data disclosure, only by using data which is available to him. For the scope of this thesis, we assume that a data subject is able to protect his communication contents and the corresponding communication context against a third party by using end-to-end encryption and Mix cascades. The objective is to develop a model for analyzing the linkability of communication contents by using Formal Concept Analysis. In contrast to previous work, only the knowledge of a data subject is used for this analysis instead of a global view on the entire communication contents and context. As a first step, the relation between disclosed data is explored. It is shown how data can be grouped by types and data implications can be represented. As a second step, behavior, i. e. actions and reactions, of the data subject and his communication partners is included in this analysis in order to find critical data sets which can be used to identify the data subject. Typical examples are used to verify this analysis, followed by a conclusion about pros and cons of this method for anonymity and linkability measurement. Results can be used, later on, in order to develop a similarity measure for human-computer interfaces.

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