論文の概要: Real Time Reasoning in OWL2 for GDPR Compliance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05390v1
- Date: Wed, 15 Jan 2020 15:50:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-11 06:32:56.703230
- Title: Real Time Reasoning in OWL2 for GDPR Compliance
- Title（参考訳）: GDPR準拠のためのOWL2のリアルタイム推論
- Authors: P.A. Bonatti, L. Ioffredo, I. Petrova, L. Sauro, I. R. Siahaan
- Abstract要約: 我々は、新たな欧州データ保護規制に準拠する組織を支援するために、知識表現と推論技術をどのように利用できるかを示す。
この作業は、SPECIALと呼ばれるヨーロッパのH2020プロジェクトで実施されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper shows how knowledge representation and reasoning techniques can be
used to support organizations in complying with the GDPR, that is, the new
European data protection regulation. This work is carried out in a European
H2020 project called SPECIAL. Data usage policies, the consent of data
subjects, and selected fragments of the GDPR are encoded in a fragment of OWL2
called PL (policy language); compliance checking and policy validation are
reduced to subsumption checking and concept consistency checking. This work
proposes a satisfactory tradeoff between the expressiveness requirements on PL
posed by the GDPR, and the scalability requirements that arise from the use
cases provided by SPECIAL's industrial partners. Real-time compliance checking
is achieved by means of a specialized reasoner, called PLR, that leverages
knowledge compilation and structural subsumption techniques. The performance of
a prototype implementation of PLR is analyzed through systematic experiments,
and compared with the performance of other important reasoners. Moreover, we
show how PL and PLR can be extended to support richer ontologies, by means of
import-by-query techniques. PL and its integration with OWL2's profiles
constitute new tractable fragments of OWL2. We prove also some negative
results, concerning the intractability of unrestricted reasoning in PL, and the
limitations posed on ontology import.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,新たな欧州データ保護規制であるGDPRに準拠する組織を支援するために,知識表現と推論技術をどのように利用できるかを示す。
この作業は、欧州のh2020プロジェクト special で実施されている。
データ利用方針、データ主体の同意、GDPRの選択された断片は、PL (policy language)と呼ばれるOWL2の断片に符号化され、コンプライアンスチェックとポリシー検証は、サブクエストチェックと概念整合性チェックに還元される。
本研究は,GDPRによるPLの表現性要件と,SPECIALの産業パートナーによるユースケースから生じるスケーラビリティ要件との良好なトレードオフを提案する。
リアルタイムコンプライアンスチェックは、知識コンパイルと構造的仮定技術を活用したPLRと呼ばれる特殊な推論手法によって実現される。
PLRの試作実装の性能は系統的な実験によって分析され、他の重要な推論器の性能と比較される。
さらに,PL と PLR をどのように拡張して,よりリッチなオントロジーをサポートするかを示す。
PLとOWL2のプロファイルとの統合はOWL2の新しい抽出可能な断片を構成する。
また,PLにおける制約なし推論の難易度とオントロジーインポートに生じる制限について,いくつかの否定的な結果を示した。
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