プライバシーリスク評価を支援するツールチェーン

現代のスマートビルでは、使用の多くの側面をセンシング技術を使用して監視することができます。これにより、屋内快適性、エネルギー効率、空間利用などの多くのタスクに使用されるデータ駆動型アプリケーションが多数可能になります。オープンデータ共有は、ビルの運用を最適化するためのより堅牢なデータ駆動型アプリケーションを実現します。このようなデータ共有を実現するためには、建物内の居住者や運営組織に対して潜在的な倫理的およびプライバシーリスクを分析するためにプライバシーリスク評価を実施する必要があります。現代の機械学習技術の推論能力を特定することはますます困難になっています。例えば、CO2データセットから占有率を推定することなどです。本論文では、プライバシー評価の一部として使用できるオープンソースのオントロジーベースのツールチェーンを設計・実装します。このツールチェーンは、共有を検討しているデータセットのモデルを取り込み、プライバシーリスクレポートを作成します。私たちは、5つの実世界データセットを使用してツールチェーンを評価し、データキュレーターと分析を比較します。得られた結果は、ツールチェーンが人間のデータキュレーターよりも多くのリスクを特定できることを示しており、このようなツールがプライバシーリスク分析をサポートする必要があることを示しています。