用于隐私政策完整性检查的 AI 自动化
密码学与安全
2021-10-06 v2 人工智能
软件工程
摘要
信息共享的技术进步引发了关于数据保护的担忧。隐私政策包含关于个人或软件系统(例如 Web 服务或应用)将如何处理个人数据的隐私相关要求。在欧洲,隐私政策须遵守《通用数据保护条例》(GDPR)。进行 GDPR 合规性检查的一个前提是,验证隐私政策的内容是否依据 GDPR 条款完整。不完整的隐私政策可能导致违规组织被处以巨额罚款,以及不完整的隐私相关软件规约。人工完整性检查既耗时又易出错。在本文中,我们提出基于 AI 的隐私政策完整性检查自动化。通过系统的定性方法,我们首先构建两个刻画 GDPR 隐私相关条款的产物,即一个概念模型与一组完整性准则。随后,我们通过结合自然语言处理与有监督机器学习,在这些产物之上开发了一个自动化解决方案。具体而言,我们识别隐私政策中与 GDPR 相关的信息内容,并随后依据完整性准则对其进行检查。为评估我们的方法,我们从基金行业收集了 234 份真实隐私政策。在一组 48 份未见的隐私政策上,我们的方法正确检测出了总计 334 项完整性准则违规中的 300 项,同时产生 23 个误报。因此该方法的精确率为 92.9%,召回率为 89.8%。与仅应用关键词搜索的基线相比,我们的方法在精确率上提升了 24.5%,在召回率上提升了 38%。
引用
@article{arxiv.2106.05688,
title = {AI-enabled Automation for Completeness Checking of Privacy Policies},
author = {Orlando Amaral and Sallam Abualhaija and Damiano Torre and Mehrdad Sabetzadeh and Lionel C. Briand},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.05688},
year = {2021}
}