利用真实世界语料库自动检测与分析数据实践
密码学与安全
2024-02-20 v1 机器学习
摘要
隐私政策对于告知用户数据实践至关重要，但其长度和复杂性往往阻碍用户阅读。在本文中，我们提出了一种自动化方法，以在不同细节层次上识别并可视化隐私政策中的数据实践。利用来自 ToS;DR 平台的众包标注，我们尝试了多种方法将政策摘录与预定义的数据实践描述进行匹配。我们进一步开展了一项案例研究，以在真实世界政策上评估我们的方法，展示了其在简化复杂政策方面的有效性。实验表明，我们的方法能够准确地将数据实践描述与政策摘录相匹配，从而促进向用户呈现简化的隐私信息。
引用
@article{arxiv.2402.11006,
title = {Automated Detection and Analysis of Data Practices Using A Real-World Corpus},
author = {Mukund Srinath and Pranav Venkit and Maria Badillo and Florian Schaub and C. Lee Giles and Shomir Wilson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.11006},
year = {2024}
}