Blockchain Technology and GDPR Compliance: A Comprehensive Applicability Model
محل انتشار: فصلنامه بین المللی وب پژوهی، دوره: 7، شماره: 2
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 140
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJWR-7-2_005
تاریخ نمایه سازی: 1 مهر 1403
چکیده مقاله:
This study investigates the potential of blockchain technology to support compliance with the General Data Protection Regulation (GDPR). By integrating blockchain's core features, such as transparency, immutability, and data encryption, with GDPR principles like data minimization and accuracy, the research develops a comprehensive applicability model. This model serves as a Reference Framework for evaluating blockchain systems' alignment with GDPR requirements. The study employs a meta-synthesis method and qualitative content analysis of ۶۷ articles, culminating in a detailed examination of ۳۱ selected articles. The findings reveal that blockchain technology can significantly enhance GDPR compliance, particularly in securing personal data and ensuring transparency. Importantly, the research introduces a novel model validated by a panel of ۱۳ experts, which identifies and prioritizes key areas where blockchain can effectively support GDPR requirements. This model provides valuable insights for policymakers, industry leaders, and technology developers, emphasizing blockchain's strategic role in enhancing data protection under GDPR.
کلیدواژه ها:
Blockchain Applications ، Blockchain Vs. GDPR ، Data Protection Regulation ، Meta-Synthesis ، Applicability Model ، Blockchain & GDPR Compliance
نویسندگان
Abouzar Arabsorkhi
Department of ICT security, Iran Telecommunications Research Institute, Tehran, Iran
Elham Khazaei
Department of IT Management, University of Tehran, Tehran, Iran,
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :