なぜCensusプライバシー法は正確なデータのための重要な情報

ケサスデータは、民主主義のガバナンス、経済計画、および社会政策の背骨を形成します。10年ごとに(または一部の国で5つ)、世帯は法律によって要求され、詳細な個人情報(名前、年齢、職業、収入など)を提供する必要があります。回答者のプライバシーに対する堅牢な法的保護なしで、参加は、梅毒とデータ品質が苦しむ可能性があります。 政府は、個人を害から保護するだけでなく、政府が確実にリソースを割り当てることができるだけでなく、研究者が、これらの傾向を把握し、これらの市民が重要視するかどうかを判断し、これらの市民が重要視するかどうかを判断します。

過去1世紀以上、国は、識別可能な検閲データの開示を禁止するますます厳しい法律を制定しました。これらの法律は、匿名化、差分プライバシー、および制限されたアクセスプロトコルなどの技術的な対策によって強化されています。回答者が、その情報が機密のままであることを信頼する場合、彼らは正直に答える可能性がはるかに高まっています。この記事では、世界中のプライバシーを形づける法的枠組み、技術的な保護、および現代的な課題について調べています。

チェス・プライバシー・ローの歴史的発展

現代の検閲は、18世紀と19世紀の単純な頭の運動として発足しました。初期の検閲は、印刷された報告書に名前と住所を含む個人レベルのデータを頻繁に公表しました。政府がより詳細な社会経済情報を集め始めたように、プライバシーはアローズに懸念しています。米国は、例えば、検閲者が障害と個人的な資金に関する侵入質問を要求した19世紀後半にバックラッシュを経験しました。応答では、議会は18Fに法定法で最初の検閲を通過しました[F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F]] [F]] [F]] [F]] [F]] [F]] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F]] [F] [F]] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F

他の国は、同様の軌跡を辿りました。カナダは1918年に最初の統計法を制定し、1975年に施行された検閲の決定を下しました。この法は、1920年に英国で行われたCensus法は、第二次世界大戦後に強化された機密性条項を含んでいました。国連基本原則(1994年を抜粋)など、国際原則は統計機関が統計目的のためにデータを収集し、その結果を識別する統計的な情報を保護する必要があります。これらの法律は、これらの法律上の保護に値する権利を証明します。

今日、検閲された国は、個人を特定できる情報の不正な開示を犯す法律を整合しています。罰則は、その秘密の厳守を裏付けるために、断続的な罰金の範囲です。この公的な出版物から厳守への進化は、公衆のプライバシーに対するデータに対する公的な必要性のバランスをとっているのに大きな変化を反映しています。

国による主要な法的保護

米国: タイトル13とを超えて

米国検閲のプライバシーの角石は、米国法の13章である。この法律は、Census局が個人または事業を特定できる情報を公開することを妨げる。違反は、刑務所で最大5年間、および$ 250,000罰金で罰せられる。すべてのCensus局の従業員は、生涯のoathを上回る権利を取る必要があります。違反は、直ちに終了および執行機関に結果をもたらすことができます。また、法規制当局は、規制当局および規制当局からの規制を制限することができます。

タイトル13に加えて、 ] 機密情報保護と統計効率法 (CIPSEA) ] は、2002年の連邦全統計庁のプライバシー保護を強化します。 Census Bureauは、 ]] プライバシー法 および ]]] [2002 ] の電子政府法 [FLT:] および 市民のセキュリティ保護に関する法律に関する質問 [FLT: [FLT:] は、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、

欧州連合:GDPRおよび統計的例外

欧州連合では、 []一般データ保護規則(GDPR)[(規制(EU) 2016/679)は、検閲のための過層構造フレームワークを提供します。 検閲のGDPRの89条では、適切な保護措置が所定の場所にあるように、適切な保護措置が適切に保護された目的のために、適切な保護措置が実施されるように、適切な保護のための個人データを処理することができます。 偽造、集計、および厳格なアクセス制御。 EU諸国における国家の検閲法(連邦法)は、この法の規制を規制します。

GDPRの主な原則は、censusのプライバシーに関連するものを含みます:データの最小化(必要なものだけを収集)、目的の制限(統計的な出力のためにのみデータを使用する)、ストレージの制限(目的が達成されるとデータを削除または匿名化)、および説明責任(アグリスは、コンプライアンスを実証しなければなりません)。 GDPRは、侵害の厳しい罰金を課します。最大€20百万または全体的な年間売上高の4%。 これは、国家統計機関(GDPR)が保護されるように強力なインセンティブを作成します。 [1]

カナダ: 統計法と長期のCensus

カナダの[ 統計法[:1] (R.S.C.、1985、C. S-19)は、カナダの統計情報の機密性を保証します。 個々のデータが解放されず、すべての従業員は秘密のoathを取らなければならないという行動状態は、罰金や懲罰の対象です。 違反は、特定の政府の状況を把握するために、規制当局の不適切な範囲で保護されたことを確認します。 政府は、政府の規制当局の規制当局の承認を十分に行なっていることを確認します。

イギリス:セノス法とONS法

英国では、 [Census Act 1920 が、当初は非補完のために罰金を科されたが、機密性の義務を築いた。 時間が経つにつれて、その義務は ]]によって強化された。 統計と登録サービス法 2007] は、英国統計局を確立し、個人検閲が、過去の記録として100年間保存されると宣言されている。 国家の記録は、非公開の記録と関連法 (S) 、および非公開法 (S) の記録に、および関連した。

オーストラリア: 合意と統計法と2016年のデータ論争

オーストラリアの[Censusと統計法1905[は、個人を特定する情報を公開するという不断を犯します。 オーストラリアの統計局(ABS)は、強力なプライバシーフレームワークを持っていますが、2016年Censusは、ABSが処理後にそれらを破壊するのではなく、最大4年間の名前とアドレスを保持することを発表したときに、主要な論争に直面しました[FLTFLT:]。 パブリック・アウトクリは、ABSが、ある程度のデータを公開した後に、その通知を強制的に破壊するために、ABSを強制的に拘束しました[FLTF]。

技術的および管理上の保護

法的保護は、単独で不十分です。 統計機関は、不慮または意図的なアイデンティティの開示を防ぐための技術的および管理方法の範囲を採用しています。

データ匿名化と集計

最も基本的な技術は、集計された形でのみデータを公開することです。 集計された形式にのみデータを公開するテーブル。 集計された領域(ブロック、トラクト、地区など)の割合は、個々の貢献を阻害する。 集計は、カテゴリが「テーブルの再構築」を介して識別を防ぐため、合計10人未満の応答がない場合、小数(例えば、カテゴリが10人未満の場合)を抑制する。 さらに、正確な年齢や収入などの変数は、トップコードまたは下位コードされたものであっても、特定のリンクを解除することができない場合に、特定の個人が特定の情報にアクセスできるかどうかを識別するかどうかを制限する可能性があります。

差分プライバシー

2020年、米国Census局は、デニアル・センサス処理の初めての「」]差分プライバシー」(DP)を採用しました。DPは、公開されたデータに慎重に校正された統計ノイズを追加して、全体的な精度を維持しながら個々のレコードを保護することを含みます。この局の実装は、ディスクロージャー・回避システムと呼ばれるもので、その厳格なプライバシー保証と批判の両方が、カナダの中小企業のリスクを調査するなど、さまざまなリスクを調査しています。

アクセス制御とセキュアなストレージ

生の検体マイクロデータは、インターネットから物理的に、論理的に分離された、分離された暗号化されたサーバーに保存されます。 特例のスワレン従業員のステータスを持つ唯一の獣医研究者は、承認された統計プロジェクトのためにマイクロデータにアクセスすることができます。 米国検体局のような代理店は、連邦統計研究データセンター(FSRDCs)を運営しています。承認された研究者は、物理的に安全、監視された環境でデータを分析することができます。 Census局の[F]システム(例:[FSRDCs])と[FSRDCs]を[F]、[F]、[F]、[FSRDCs]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[FSRDC]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[F]、[

監査およびコンプライアンス

統計機関は、定期的に内部および外部監査を受けています。 米国では、国家標準技術研究所(NIST)は、サイバーセキュリティ評価を実施し、インスペクターの事務局は、データ侵害を調査しています。 GDPRはデータ保護役員(DPO)を義務付け、処理活動の記録を維持するよう機関を必要とします。 多くの国には、苦情を調査し、制裁断を阻害できる独立したプライバシーコミッションもあります。 これらの過視組織は、単に法的な要件が重要でないことを保証しています。

検閲精度のためのプライバシー保護の重要性

Trustは、検閲の通貨です。個人が自分のデータを統計目的のためにのみ使用し、政府機関(税務当局や警察など)または民間企業から安全に保つと、彼らは正確に参加し、応答する可能性が高いです。逆に、プライバシーが弱く見える場合は、回答を拒否したり、虚偽の情報を放棄したり、フォームを完全にスキップしたりすることができます。特に、過誤されたコミュニティの間で、過小数を率いる。

例えば、2020年米国Censusは、試みられた市民権の質問とCOVID-19の流行による異常な課題に直面しました。Census局は、市民権の問題が含まれていると推定した、非引用語句とヒスパニック集団の過半数が、より高い数のパーセンテージポイントであった。正確なデータは、公正な表現のために不可欠です:回帰席、連邦の資金調達式、および検疫地区はすべて検閲された検疫区は、検閲のカウントに依存しています。プライバシー保護は、単に合法性ではありません。

国際証拠は、このリンクをサポートしています。 カナダでは、自発的な長期の検閲率への切り替えは、94%から77%未満の詳細なトピックで低下する原因の応答速度を引き起こしました。 その結果、カナダの統計は、信頼できる小面積の推定値を生成することができないと、その信頼性は高くありませんでした。 プライバシーに関する懸念は、非責任で引用された主要な要因でした。 必須の再インスタンス - 強力な機密性保証 - 復元された高い応答速度に組み込まれています。 同様に、オランダでは、法律上の問題は、新しい情報ではなく、規制を規制しています。

チャレンジと論争

強い法律にもかかわらず、検閲のプライバシーは、政治的な干渉、技術変更、および誤った侵害から継続的な課題に直面しています。

2020年米国Census市民権の質問

2019年、トランプ政権は、2020年の検閲状況に関する質問を試みました。 反対者は、移民とヒスパニックの人口の重要な過小数を引き起こし、Census Bureauの憲法義務を「実際の列挙」する違反を犯すと議論しました。 最良の裁判所は、最終的に、行政の言及された正当性が前文的だったことを発見しました。 訴訟は、法的な保護機関の存在が、その法的保護機関が、そのコミュニティが、そのコミュニティが、そのコミュニティに要求したと関連した場合には、どのようにして、その法的に報じられたかを強調しました。

データ ブローチとセキュリティ リスク

システムが侵害に免疫がない。 2018年、統計カナダは、潜在的なCensus従業員の資格情報(非回答データ)を暴露するサイバーセキュリティ事件を認めた。 2016年のオーストラリアのCensusは、サービス拒否攻撃のためにシャットダウンされ、個人情報は、もともと述べたよりも長く保存されたことを認めた。 2020年に、英国のONSは、研究者がプロトコルの違反でマイクロデータにアクセスした可能性があると報告した(データ抽出の証拠が発見されていない)。 各事件は、即時、公開、報告、法的調査、および法的問題の報告、および法的問題の報告が必要である。

透明性と機密性のバランス

公開の権利間の固有の緊張があり、検閲の検閲と個々のプライバシーを保護する必要性を検証します。 統計機関は、独立した研究者が結果を再現するのに十分な情報を提供する必要がありますが、あまりにも多くの詳細(例えば、地理的な座標を持つマイクロデータ)を解放するというあまりにも多くの詳細を解放する必要があります。 合成データ(実質的なデータ統計特性を模倣する人工的に生成されたレコード)の使用は、新興ソリューションです。 代理店は、また、公開します “一般的なサンプル (マイクロデータとマイクロデータ) とプライバシーを保護します。 と 共同したデータ (統合されたデータ) と と 関連するデータを、 公開します。

国際協力・データ共有

シスス・データには、移住、健康、経済発展に関する研究のためのグローバル価値があります。国連の統計部門は、機密性を必要とする公式の統計による基準を推進しています。しかし、国境を超えたデータ共有は、国家の法律を尊重しなければなりません。EU-USデータプライバシー・フレームワーク(プライバシー・シールドへの成功)は、通常、商用ルールの転送から除外される、直接、検閲された統計データに適用されるものではありません。これらのデータは、将来のデータに関する規制や規制を制限することなく、国際的かつ安全に保護する目的で、国際的データ共有を禁止します。

暴力に対する執行と罰

コンプライアンスを確保するため、国は、検閲された検疫データを不正に開示するための厳しい罰則を課します。

  • 米国:]5年以内の懲罰とタイトル13の違反ごとに$ 250,000罰金
  • 欧州連合:[]]GDPRの下、最大€20百万または4%のグローバル年間売上高; 個人会員の州は統計機密性侵害の犯罪罰を追加することができます。
  • カナダ:]]最大5,000ドル(補助)または100,000ドル、および3年(予測可能犯罪)の罰金。
  • 英国:]:Census Orderの下、ペナルティは非コンプライアンスのために最大£1,000罰金を含みます。 違法な開示のために、統計および登録サービス法に基づく最大2年間の懲罰。
  • オーストラリア:] 不正な開示のために最大$ 21,600(ペナルティ単位)の罰金; ABSは、従業員に対して懲戒処分を受ける可能性があります。

これらの罰則は、検閲のデータを違法に取得する従業員と第三者(ハッカーやジャーナリストを含む)の両方に適用されます。 それにもかかわらず、予防措置はまれであり、堅牢な技術的な制御の必要性を強調して、最初の場所で漏れを防ぐことができます。

今後の方向性

チェスプライバシーは静的ではありません。いくつかの傾向は、次の世代の保護を形作ります。

  • []米国[]を超えて、特定のプライバシーを強調表示し、開示リスクを定量化し、バインドする正式なDP保証を採用する可能性が高い。 問題は、騒々しい統計の特性に関するデータユーザーを教育するであろう。
  • [管理データ統合] – 多くの国(オランダ、北欧諸国)は、従来のフォームではなく、既にレジスタを使用します。 これは、回答者に対する負担を軽減し、政府データベース間でデータをリンクするためのプライバシー懸念を提起します。 法的枠組みは、統計目的のために管理データの二次使用をカバーするために進化しなければなりません。
  • ブロックチェーンと分散型レジャー - 実験システムは、個人がデータ使用の同意を制御することができますが、スケーラビリティとセキュリティはオープン質問のままです。
  • ストロンガーの執行と公共通信 – エージェントは、特に情報不信の時代、既存の保護に関する公的な教育に投資する必要があります。 透明性レポート、プライバシー監査、およびユーザーフレンドリーなデータ引用は、信頼を再構築するのに役立ちます。
  • 法的アップデート – 技術の変更として、 “特定情報”の法的定義は、生体測定値、推論リスク、およびデータ連携ベクトルを含む拡張を必要とする場合があります。

政策立案者は、AIトレーニング、憎悪犯罪マッピング、およびグループを不利にstigmatizeする可能性のあるその他のアプリケーションのための検閲されたデータの使用の倫理的影響を考慮する必要があります。 2020年代は統計的機密性原則のテストの10年になります。

コンテンツ

検閲された人に対する法的保護は、単なる法的な正式性ではありません。これは、検閲の完全性に基礎的です。米国におけるタイトル13から欧州のGDPR、カナダ、オーストラリア、英国における統計法まで、個人情報が個人に対して使用されないという拘束力のある約束を作成します。このような差別的なプライバシー、匿名化、および厳格なアクセス管理は、これらの法的規制を規制し、これらの法律は、適切な措置を講じ、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な方法で、または適切な

しかし、課題は永続的です。 透明性と機密性の間の政治的干渉、データ侵害、および緊張は一定の警戒を必要とします。 将来の改革は、罰を強化し、法的定義を近代化し、合成データや安全なマルチパーティの計算などの高度なプライバシー技術を採用しなければなりません。 最終的に、検閲者は、強力な法律を記述し、代理店はそれらを厳格に実行し、公共は、すべての人口が、より複雑な約束を把握するのに十分な情報を維持しなければなりません。 これまで以上に、検閲されたプライバシーは、より複雑な約束が、より明確に決定されるかどうかを把握する必要があります。