The Importance of ABAC to Big Data: Privacy and Context
Es gibt nur wenige Zweifel daran, dass «Big Data» ein immer wichtigeres Thema wird, da immer mehr unserer Daten digitalisiert werden. Grosse Organisationen haben das enorme Potential, welches die entsprechend riesigen Datenmengen haben, schnell realisiert. Technische Fortschritte bergen meist auch Diskussionspotential, so legen Big Data Analysen signifikant Probleme der Datenschutzgesetze offen und zeigen Analytikern ihre Verantwortlichkeit diesbezüglich auf. Der Artikel prüft die Datenschutzprobleme, die in Verbindung mit Big Data Analysen auftreten und untersucht, wie aufkommende eigenschaftsbasierte Zugriffskontrolltechnologien beim Schutz gegen unauthorisierten Zugriff auf persönliche Daten im Big Data Kontext mitwirken. (ah)
Table of contents
- 1. Introduction
- 2. Designing in Privacy and Security by Default: A proactive, POSITIVE-SUM Approach
- 3. The Evolving Data Landscape: Challenges to Privacy and Security
- 4. Logical Access Control: Expressing Privacy and Context
- 4.1. The use of roles in establishing entitlements
- 4.1.1. RBAC Example
- 4.2. The Attribute Approach
- 4.2.1. XACML - Data Loss Prevention
- 4.2.2. ABAC Example
- 4.3. Industry Examples and Use Cases
- 4.3.1. Government, Security and Classified Intelligence Documents
- 4.3.2. Health Care
- 4.3.3. Telecommunications Carriers
- 4.3.4. Insurance
- 4.3.5. Airlines
- 5. Conclusion
- 6. References
- 7. Privacy and Big Data Institute, Ryerson University
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