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PeQES:一个用于隐私增强定量实证研究的平台

密码学与安全 2024-10-29 v1 计算机与社会

摘要

实证科学尤其是心理学,由于结果不可复现,以及在极少数情况下的可疑研究行为,正遭受方法论危机。预注册研究与原始数据集发布已成为有效的对策。然而,该方法仅代表一种概念性流程,且在某些情况下可能加剧与数据发布相关的隐私问题。我们建立了一种新颖的、隐私增强的预注册研究工作流。我们还介绍了相应的平台 PeQES,该平台从技术上强制恰当执行研究工作流,同时保护参与者数据免遭未授权使用或数据再利用。我们的 PeQES 原型证明了整体隐私增强工作流的可行性,且对实际研究的数据采集与数据分析仅引入可忽略的性能开销。利用可信计算机制,PeQES 是首个能够同时实现隐私增强研究、确保研究协议完整性并保障参与者数据保密性的平台。

关键词

引用

@article{arxiv.2103.05544,
  title  = {PeQES: A Platform for Privacy-enhanced Quantitative Empirical Studies},
  author = {Echo Meißner and Felix Engelmann and Frank Kargl and Benjamin Erb},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2103.05544},
  year   = {2024}
}

备注

To be published in the 36th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing (SAC '21)