EUデジタル市場法：ビッグテックからの返答「クソくらえ」 | p2ptk[.]org
以下の文章は、電子フロンティア財団の「Big Tech to EU: “Drop Dead”」という記事を翻訳したものである。 Electronic Frontier Foundation 欧州連合の新しいデジタル市場法（DMA）は複雑で多面的な規制だが、その本質は、一般市民がテクノロジーをコントロールしやすくすることにある。 DMAは、大手の「ゲートキーパー」テック企業に対し、サードパーティのアプリストアを認めるよう義務づけている。つまり、端末の所有者であるユーザは、端末にインストールするソフトウェアの提供者を自分で決められるようになるのだ。 別のルールでは、テックゲートキーパーが他のプラットフォームと相互運用可能なゲートウェイを提供することを義務づけている。これにより、あるチャットサービスの利用を止めて競合サービスに乗り換えても、以前のサービス上の人々とのつながりを維持できる（将来的に
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高木浩光＠自宅の日記 - Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた
■ Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた Anthropicの先日出たばかりのClaude 3（Opus）が、ChatGPTのGPT-4を超えてきたと聞いて、自分の原稿を解説させてみたところ、確かに革新的な進歩が見られる。もはや内容を「理解」しているようにしか見えない。GPT-4では、昨年11月に試した時には、そうは見えず、優れた文章読解補助ツールという感じでしかなかった。 一昨年のCafe JILIS「高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱」は、発表した当時、長すぎて読めないから誰か要約してという悲鳴があがっていた。その後、ChatGPTの登場で、その要約能力に期待されたが、冒頭のところしか要約してくれなかったり、薄い論点リストが出てくるだけで、その期待に応えられるものではなかった。 もっとも、GPT-4でも、質問力があ
政府情報システムにおける セキュリティ・バイ・デザインガイドライン
政府情報システムにおける セキュリティ・バイ・デザインガイドライン 2022（令和 4）年 6 月 30 日 デジタル庁 〔標準ガイドライン群ＩＤ〕 DS-200 〔キーワード〕 セキュリティ・バイ・デザイン、DevSecOps、システムライフサイクル保 護 〔概要〕 情報システムに対して効率的にセキュリティを確保するため、企画から運 用まで一貫したセキュリティ対策を実施する「セキュリティ・バイ・デザイ ン」の必要性が高まっている。本文書ではシステムライフサイクルにおける セキュリティ対策を俯瞰的に捉えるため、各工程でのセキュリティ・バイ・ デザインの実施内容を記載する。 併せてセキュリティ・バイ・デザインの実用性を確保するための関係者の 役割を定義する。 改定履歴 改定年月日 改定箇所 改定内容 2022年6月30日 - 初版決定 i 目次 １ はじめに ................
高木浩光＠自宅の日記 - 個人情報取扱事業者の個人情報に係る義務の対象は当該個人情報データベース等に係る個人情報と解される
まず、平成27年改正と令和2年改正で、「〇〇情報取扱事業者」という用語が増えた。全部で4つになった。これが令和3年改正で、用語定義が一箇所に集められ、見通しが良くなった。そこを抜粋すると以下である。 （定義） 第16条 この章及び第8章において「個人情報データベース等」とは、個人情報を含む情報の集合物であって、次に掲げるもの（……）をいう。 一 特定の個人情報を電子計算機を用いて検索することができるように体系的に構成したもの 二 前号に掲げるもののほか、特定の個人情報を容易に検索することができるように体系的に構成したものとして政令で定めるもの 2 この章及び第6章から第8章までにおいて「個人情報取扱事業者」とは、個人情報データベース等を事業の用に供している者をいう。ただし、次に掲げる者を除く。 （略） 5 この章、第6章及び第7章において「仮名加工情報取扱事業者」とは、仮名加工情報を含む情
高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱
（語り手）JILIS副理事長 高木 浩光 （聞き手）JILIS出版部 編集長 小泉 真由子 （撮影）宇壽山 貴久子 この1年、過去の海外文献を調査していたという高木浩光さん。これまでの研究の一部は情報法制レポート創刊号の特集として掲載されましたが、高木さんに言わせると「あれはまだ序の口」とのこと。本日お伺いする内容は近々高木さん自身が論文にされる予定とのことですが、まだ時間がかかりそうということで、急ぎ、インタビューとしてお話しいただくことになりました。なお、このインタビューは大変長くなっております。ぜひ、最後までお付き合いいただければと思いますが、時間のない方は、目次を参照していただき、気になるトピックからお読みください。 —— 今日は、高木さんがどうしても今すぐみなさんに伝えたいことがあるとのことで、インタビューでお話を聞くことになりました。 高木： はい、よろしくお願いします。話はと
Apple CEO「それならAndroidを買えばいい」iPhoneでは絶対に譲れないこと | AppBank
» iPhoneからイヤホンジャックが消えた3つの理由 iPhoneでは、App Storeを経由せずにアプリをインストールすることはできません。Appleはこれを許可するべきだ、という意見もありますが、Appleのティム・クックCEOは以前のインタビューで「それならAndroidを買えばいい」と強く否定しました。 クックCEOは先日、国際的なプライバシーサミット「IAPP Global Privacy Summit 2022」で基調講演を行い、これについて再び言及。Appleの真意が見えるスピーチ内容となっています。 *Category：テクノロジー Technology｜*Source：Cult Of Mac ,International Association of Privacy Professionals ,MacRumors AppleがiPhoneでの「アプリのサイドローディ
「非倫理的」なAI訓練データセット、削除するだけでは不十分
人工知能（AI）の訓練用にはかつて、ネット上のデータを許可なく集められたものが使われた。後に批判され、データセットを撤回する例が相次いだがが、撤回するだけでは問題の解決にはならない。 by Karen Hao2021.08.23 39 3 19 2016年、マイクロソフトは、顔認識の進歩に拍車をかけることを期待して、世界最大の顔データベースを公開した。「MS-Celeb-1M」と呼ぶこのデータベースには、10万人の有名人の顔を撮影した1000万枚の画像が入っていた。しかし「有名人」といっても、その定義は曖昧なものだった。 3年後、研究者のアダム・ハーベイ（Adam Harvey）とジュール・ラプラス（Jules LaPlace）がこのデータセットを精査したところ、ジャーナリスト、アーティスト、活動家、学者など、仕事のためにネット上で活動している多くの一般人が見つかった。彼らはみな、データベ
Engadget | Technology News & Reviews
Some Apple users say they’ve been mysteriously locked out of their accounts
Facebook restricts APIs, axes old Instagram platform amidst scandals | TechCrunch
Facebook restricts APIs, axes old Instagram platform amidst scandals Facebook is entering a tough transition period where it won’t take chances around data privacy in the wake of the Cambridge Analytica fiasco, CTO Mike Schroepfer tells TechCrunch. That’s why it’s moving up the shut down of part of the Instagram API. It’s significantly limiting data available from or requiring approval for access
Federated Learning: Challenges, Methods, and Future Directions
Figure 1: An example of federated learning for the task of next-word prediction on mobile phones. Devices communicate with a central server periodically to learn a global model. Federated learning helps preserve user privacy and reduce strain on the network by keeping data localized. What is federated learning? How does it differ from traditional large-scale machine learning, distributed optimizat
Privacy-preserving Data Mining in Industry: Practical Challenges and Lessons Learned
Preserving privacy of users is a key requirement of web-scale data mining applications and systems such as web search, recommender systems, crowdsourced platforms, and analytics applications, and has witnessed a renewed focus in light of recent data breaches and new regulations such as GDPR. In this tutorial, we will first present an overview of privacy breaches over the last two decades and the l
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生成AI、リスク管理早く - 日本経済新聞
AppleCEO、巨大IT規制に懸念 「消費者にリスク」 - 日本経済新聞
Google、ネット広告の絞り込みで新技術 批判に対応 - 日本経済新聞
De-identification of Electronic Health Records using NLP
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Facebook–Cambridge Analytica data scandal - Wikipedia
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