Målet med integritetsmått är att mäta graden av integritet som användare åtnjuter i ett system och hur mycket skydd som erbjuds av integritetsfrämjande teknik. På så sätt bidrar integritetsmått till att förbättra användarnas integritet i den digitala världen. Mångfalden och komplexiteten i integritetsmåtten i litteraturen gör ett välgrundat val av mått utmanande. Som ett resultat, redundant nya mätvärden föreslås ofta, och integritetsstudier är ofta ojämförlig. I denna undersökning lindrar vi dessa problem genom att strukturera landskapet av integritetsmått. För detta förklarar och diskuterar vi ett urval av över åttio sekretessmått och inför en kategorisering baserad på den aspekt av integritet de mäter, deras nödvändiga indata, och den typ av data som behöver skyddas. Dessutom presenterar vi en metod för hur man väljer integritetsmått baserat på åtta frågor som hjälper till att identifiera rätt integritetsmått för ett givet scenario, och belysa ämnen där ytterligare arbete med integritetsmått behövs. Vår undersökning spänner över flera integritetsdomäner och kan förstås som en allmän ram för integritetsmätning.
Personuppgiftsmått, vars mål är att mäta graden av integritet som användare åtnjuter i ett system och den mängd skydd som erbjuds av integritetsfrämjande teknik REF, har lockat intresset för flera viktiga studier.
Technical Privacy Metrics: a Systematic Survey
{'venue': 'Isabel Wagner and David Eckhoff. 2018. Technical Privacy Metrics: a Systematic Survey. ACM Comput. Surv. 51, 3, Article 57 (June 2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}