Javascript must be enabled to continue!
Unveiling and Controlling Online Tracking
View through CrossRef
Traçage en ligne : démystification et contrôle
Il n'est pas surprenant , compte tenu de smartphones commodité et l'utilité, pour voir leur adoption à grande échelle dans le monde entier . Les smartphones sont naturellement rassemblent un grand nombre de renseignements personnels que l'utilisateur communique , navigue sur le Web et fonctionne diverses applications . Ils sont équipés de GPS , NFC et les installations d'appareils photo numériques et les smartphones génèrent donc de nouvelles informations personnelles telles qu'elles sont utilisées . Comme ils sont presque toujours connectés à Internet , et sont à peine éteints, ils peuvent potentiellement révéler beaucoup d'informations sur les activités de leurs propriétaires. L'arrivée à proximité de la puce - montres et intelligents - lunettes va juste augmenter la quantité de renseignements personnels disponibles et les risques de fuite de confidentialité . Ce sujet est étroitement lié au projet Mobilitics qui est actuellement menée par l'Inria / Privatics et CNIL , l'autorité française de protection des données [ 1] [2 ] [3] . Par conséquent , le candidat bénéficiera des enquêtes qui sont en cours dans ce contexte, afin de comprendre la situation et les tendances. Le candidat devra également bénéficier de tous les outils de diagraphie et l'analyse que nous avons développées pour l'iOS et Android OS mobiles , ainsi que l' expérience acquise sur le sujet. Une autre question est l'arrivée de HTML5 base de systèmes d'exploitation mobiles , comme Firefox OS: il ouvre clairement de nouvelles directives qu'elle " utilise des normes ouvertes complètement et il n'y a pas de logiciel propriétaire ou technologie impliquée " ( Andreas Gal, Mozilla) . Mais quelles sont les implications d'un point de vie privée OS mobile de vue? C'est un sujet important à analyser. Au-delà de la compréhension de la situation , le candidat devra aussi explorer plusieurs directions afin d' améliorer le contrôle des appareils mobiles de la vie privée . Tout d'abord, une vie privée - par - approche de conception , lorsque cela est possible , est une excellente façon d'aborder le problème . Par exemple, la tendance actuelle est de plus en plus compter sur un nuage - Services basés , soit directement (par exemple , via Dropbox, Instagram , les réseaux sociaux ou services similaires ) , ou indirectement (par exemple , lorsqu'une sauvegarde du contact , calendrier, bases de données des comptes sont nécessaires ) . Mais en poussant des données sur les nuages - systèmes basés , quelque part sur Internet , est en totale contradiction avec nos considérations de confidentialité. Par conséquent, l'idée est d'analyser et d'expérimenter avec les services de cloud personnel (par exemple , owncloud , diaspora ) qui sont entièrement gérés par l'utilisateur. Ici, le but est de comprendre les possibilités, les opportunités et la facilité d'utilisation de ces systèmes , que ce soit en remplacement ou en association avec les services de cloud commerciales. Une autre direction est d' effectuer des analyses comportementales . En effet, afin de contrôler précisément les aspects de la vie privée , à un extrême , l'utilisateur peut avoir à interagir fortement avec l'appareil (par exemple , par le biais des pop-ups chaque fois une fuite potentielle de la vie privée est identifié ) , qui a un impact négatif sur la facilité d'utilisation de l'appareil . À l'autre extrême , le contrôle de la vie privée peut être simplifiée à l'extrême , dans l'espoir de ne pas trop interférer avec l'utilisateur, comme c'est le cas avec les autorisations statiques Android ou celui - Temps pop - up de iOS6 . Ce n'est pas non plus approprié , puisque l'utilisation de renseignements personnels une fois n'est pas comparable à l'utiliser chaque minute.
Title: Unveiling and Controlling Online Tracking
Description:
Traçage en ligne : démystification et contrôle
Il n'est pas surprenant , compte tenu de smartphones commodité et l'utilité, pour voir leur adoption à grande échelle dans le monde entier .
Les smartphones sont naturellement rassemblent un grand nombre de renseignements personnels que l'utilisateur communique , navigue sur le Web et fonctionne diverses applications .
Ils sont équipés de GPS , NFC et les installations d'appareils photo numériques et les smartphones génèrent donc de nouvelles informations personnelles telles qu'elles sont utilisées .
Comme ils sont presque toujours connectés à Internet , et sont à peine éteints, ils peuvent potentiellement révéler beaucoup d'informations sur les activités de leurs propriétaires.
L'arrivée à proximité de la puce - montres et intelligents - lunettes va juste augmenter la quantité de renseignements personnels disponibles et les risques de fuite de confidentialité .
Ce sujet est étroitement lié au projet Mobilitics qui est actuellement menée par l'Inria / Privatics et CNIL , l'autorité française de protection des données [ 1] [2 ] [3] .
Par conséquent , le candidat bénéficiera des enquêtes qui sont en cours dans ce contexte, afin de comprendre la situation et les tendances.
Le candidat devra également bénéficier de tous les outils de diagraphie et l'analyse que nous avons développées pour l'iOS et Android OS mobiles , ainsi que l' expérience acquise sur le sujet.
Une autre question est l'arrivée de HTML5 base de systèmes d'exploitation mobiles , comme Firefox OS: il ouvre clairement de nouvelles directives qu'elle " utilise des normes ouvertes complètement et il n'y a pas de logiciel propriétaire ou technologie impliquée " ( Andreas Gal, Mozilla) .
Mais quelles sont les implications d'un point de vie privée OS mobile de vue? C'est un sujet important à analyser.
Au-delà de la compréhension de la situation , le candidat devra aussi explorer plusieurs directions afin d' améliorer le contrôle des appareils mobiles de la vie privée .
Tout d'abord, une vie privée - par - approche de conception , lorsque cela est possible , est une excellente façon d'aborder le problème .
Par exemple, la tendance actuelle est de plus en plus compter sur un nuage - Services basés , soit directement (par exemple , via Dropbox, Instagram , les réseaux sociaux ou services similaires ) , ou indirectement (par exemple , lorsqu'une sauvegarde du contact , calendrier, bases de données des comptes sont nécessaires ) .
Mais en poussant des données sur les nuages - systèmes basés , quelque part sur Internet , est en totale contradiction avec nos considérations de confidentialité.
Par conséquent, l'idée est d'analyser et d'expérimenter avec les services de cloud personnel (par exemple , owncloud , diaspora ) qui sont entièrement gérés par l'utilisateur.
Ici, le but est de comprendre les possibilités, les opportunités et la facilité d'utilisation de ces systèmes , que ce soit en remplacement ou en association avec les services de cloud commerciales.
Une autre direction est d' effectuer des analyses comportementales .
En effet, afin de contrôler précisément les aspects de la vie privée , à un extrême , l'utilisateur peut avoir à interagir fortement avec l'appareil (par exemple , par le biais des pop-ups chaque fois une fuite potentielle de la vie privée est identifié ) , qui a un impact négatif sur la facilité d'utilisation de l'appareil .
À l'autre extrême , le contrôle de la vie privée peut être simplifiée à l'extrême , dans l'espoir de ne pas trop interférer avec l'utilisateur, comme c'est le cas avec les autorisations statiques Android ou celui - Temps pop - up de iOS6 .
Ce n'est pas non plus approprié , puisque l'utilisation de renseignements personnels une fois n'est pas comparable à l'utiliser chaque minute.
Related Results
Is a Fitbit a Diary? Self-Tracking and Autobiography
Is a Fitbit a Diary? Self-Tracking and Autobiography
Data becomes something of a mirror in which people see themselves reflected. (Sorapure 270)In a 2014 essay for The New Yorker, the humourist David Sedaris recounts an obsession spu...
The role of procedural learning in stuttering
The role of procedural learning in stuttering
<p>This research study examined motor control and procedural learning abilities in the oral and manual motor systems of adults who stutter, using people with Parkinson's dise...
Visual tracking algorithm based on template updating and dual feature enhancement
Visual tracking algorithm based on template updating and dual feature enhancement
Aiming at the problem of tracking failure due to target deformation, flipping and occlusion in visual tracking, a template updating algorithm based on image structural similarity i...
A Long-Term Video Tracking Method for Group-Housed Pigs
A Long-Term Video Tracking Method for Group-Housed Pigs
Pig tracking provides strong support for refined management in pig farms. However, long and continuous multi-pig tracking is still extremely challenging due to occlusion, distortio...
MO‐FG‐BRD‐01: Real‐Time Imaging and Tracking Techniques for Intrafractional Motion Management: Introduction and KV Tracking
MO‐FG‐BRD‐01: Real‐Time Imaging and Tracking Techniques for Intrafractional Motion Management: Introduction and KV Tracking
Intrafraction target motion is a prominent complicating factor in the accurate targeting of radiation within the body. Methods compensating for target motion during treatment, such...
Initial Experience with Pediatrics Online Learning for Nonclinical Medical Students During the COVID-19 Pandemic
Initial Experience with Pediatrics Online Learning for Nonclinical Medical Students During the COVID-19 Pandemic
Abstract
Background: To minimize the risk of infection during the COVID-19 pandemic, the learning mode of universities in China has been adjusted, and the online learning o...
Multi-Complementary Model for Long-Term Tracking
Multi-Complementary Model for Long-Term Tracking
In recent years, video target tracking algorithms have been widely used. However, many tracking algorithms do not achieve satisfactory performance, especially when dealing with pro...
MO‐FG‐BRD‐00: Real‐Time Imaging and Tracking Techniques for Intrafractional Motion Management
MO‐FG‐BRD‐00: Real‐Time Imaging and Tracking Techniques for Intrafractional Motion Management
Intrafraction target motion is a prominent complicating factor in the accurate targeting of radiation within the body. Methods compensating for target motion during treatment, such...

