Intermediary Server-Based Privacy Models for Human in the Loop Environments

Abstract

O crescimento da importância da privacidade no mundo conectado de hoje é exponencial devido ao aumento das ameaças de acesso ilícito e recolha de informações pessoais. A proteção dos direitos de privacidade dos indivíduos tornou-se num ponto incontornável num cenário digital em desenvolvimento, devido ao aumento no número organizações e aplicações que recolhem, trocam e armazenam quantidades enormes de informação pessoal. O objetivo deste trabalho é investigar diversas questões de privacidade e segurança que as pessoas enfrentam nos tempos atuais. Além disso, pretende-se explorar e identificar abordagens alternativas sobre como melhorar a proteção de privacidade e segurança, e, ao mesmo tempo, analisar a função potencial, assim como a importância que um assistente de privacidade pessoal pode ter de forma a aumentar o conhecimento do utilizador. O trabalho implementado tenta melhorar a compreensão das diferentes questões e riscos que os utilizadores enfrentam quando procuram salvaguardar a sua privacidade, propondo também soluções práticas e concretas que os indivíduos podem adotar de forma a se sentirem em maior controlo sobre os seus dados e privacidade. Com a presença cada vez maior de tecnologias como a Internet das Coisas (IoT) e a Aprendizagem Computacional (ML) em diferentes áreas e dispositivos como smartwatches e casas inteligentes, torna-se relevante a necessidade de uma avaliação e identificação de potenciais riscos e soluções relativamente à privacidade e segurança dos dados e dos utilizadores.

The importance of privacy is ever growing in today's interconnected world due to the increased threat of illicit access and exploitation of personal information. The protection of individual privacy rights has become a crucial point in the development of the modern digital landscape since numerous organizations and applications are gathering, processing, storing and exchanging lots of data, and especially personal and private information. The main goal of this work is to thoroughly investigate various privacy and security issues that people face in contemporary times. Furthermore, it intends to explore and identify alternative privacy and security approaches, while analyzing the potential function and importance of new paradigms and solutions such as Personal Privacy Assistants have in increasing user knowledge about security and privacy. The implemented work attempts to improve the comprehension of the different issues and risks that users face while seeking to safeguard their privacy, it also proposes practical solutions that individuals can adopt to feel more in control and confident over how their data is handled resulting in more assured users regarding their privacy. With an ever increasing presence of advanced technologies like Internet of Things (IoT) and Machine Learning (ML) in areas such as wearable devices and smart homes, a necessity for an evaluation and identification of potential privacy and security concerns and solutions becomes even more relevant and important.