論文の概要: Fast Compliance Checking with General Vocabularies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06322v1
- Date: Thu, 16 Jan 2020 09:08:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-11 00:23:03.638422
- Title: Fast Compliance Checking with General Vocabularies
- Title(参考訳): 一般語彙を用いた高速コンプライアンスチェック
- Authors: P. A. Bonatti, L. Ioffredo, I. M. Petrova, L. Sauro
- Abstract要約: データ保護ポリシーを表すOWL2プロファイルを導入する。
この言語では、企業のデータ利用ポリシーを、データ対象者の同意に従ってチェックすることができる。
IBQ推論を利用して、ポリシー言語と語彙言語の特殊推論を統合します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We address the problem of complying with the GDPR while processing and
transferring personal data on the web. For this purpose we introduce an
extensible profile of OWL2 for representing data protection policies. With this
language, a company's data usage policy can be checked for compliance with data
subjects' consent and with a formalized fragment of the GDPR by means of
subsumption queries. The outer structure of the policies is restricted in order
to make compliance checking highly scalable, as required when processing
high-frequency data streams or large data volumes. However, the vocabularies
for specifying policy properties can be chosen rather freely from expressive
Horn fragments of OWL2. We exploit IBQ reasoning to integrate specialized
reasoners for the policy language and the vocabulary's language. Our
experiments show that this approach significantly improves performance.
- Abstract(参考訳): 我々は、個人データをウェブ上で処理・転送しながらGDPRに準拠する問題に対処する。
この目的のために、データ保護ポリシーを表現するためにOWL2の拡張可能なプロファイルを導入する。
この言語により、企業のデータ利用ポリシーは、データ対象者の同意、およびGDPRの形式化された断片をサブスクライブクエリによってチェックすることができる。
ポリシーの外部構造は、高周波データストリームや大規模なデータボリュームを処理する場合に必要となるように、コンプライアンスチェックを高度にスケーラブルにするために制限されている。
しかし、ポリシー特性を特定する語彙はOWL2の表現的なホーン断片からかなり自由に選択できる。
IBQ推論を利用して、ポリシー言語と語彙言語の特殊推論を統合します。
実験の結果,本手法は性能を著しく向上させることがわかった。
関連論文リスト
- Improving Retrieval in Theme-specific Applications using a Corpus
Topical Taxonomy [52.426623750562335]
ToTER (Topical Taxonomy Enhanced Retrieval) フレームワークを紹介する。
ToTERは、クエリとドキュメントの中心的なトピックを分類学のガイダンスで識別し、そのトピックの関連性を利用して、欠落したコンテキストを補う。
プラグイン・アンド・プレイのフレームワークとして、ToTERは様々なPLMベースのレトリバーを強化するために柔軟に使用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T02:34:54Z) - SILO Language Models: Isolating Legal Risk In a Nonparametric Datastore [125.06066299987106]
推論中にこのリスクパフォーマンストレードオフを管理する新しい言語モデルであるSILOを提案する。
SILOは(1)オープンライセンスコーパス(OLC)上でパラメトリックLMをトレーニングすることで構築されます。
データストアへのアクセスはドメインのパフォーマンスを大幅に改善し、PileでトレーニングされたLMでパフォーマンスギャップの90%を閉じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-08T17:58:15Z) - Exploring Consequences of Privacy Policies with Narrative Generation via
Answer Set Programming [0.0]
プライバシポリシの形式化にAnswer Set Programming(ASP)を使用するフレームワークを提案する。
ASP.NETは、エンドユーザがアクターの観点からポリシーの結果を前方にシミュレートすることを可能にする。
本稿では,健康保険の可搬性と説明責任法(Health Insurance Portability and Accountability Act)の事例を通じて,様々な方法でシステムを利用する方法を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-13T16:44:46Z) - Retrieval Enhanced Data Augmentation for Question Answering on Privacy
Policies [74.01792675564218]
本研究では,ラベルのないポリシー文書から関連するテキストセグメントを抽出する検索モデルに基づくデータ拡張フレームワークを開発する。
拡張データの多様性と品質を改善するために,複数の事前学習言語モデル(LM)を活用し,ノイズ低減フィルタモデルでそれらをカスケードする。
PrivacyQAベンチマークの強化データを使用して、既存のベースラインを大きなマージン(10% F1)に高め、新しい最先端のF1スコアを50%達成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-19T15:45:23Z) - Privacy Policy Question Answering Assistant: A Query-Guided Extractive
Summarization Approach [18.51811191325837]
入力されたユーザクエリに応答して要約を抽出する自動プライバシポリシ質問応答アシスタントを提案する。
なぜなら、ユーザーはプライバシーに関する質問を、ポリシーの法的言語とは全く異なる言語で表現するからだ。
当社のパイプラインでは,プライバシQAデータセットのユーザクエリの89%に対して,回答を見つけています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-29T18:00:09Z) - Cross-Policy Compliance Detection via Question Answering [13.373804837863155]
本稿では,政策コンプライアンス検出を質問応答に分解することで解決することを提案する。
このアプローチにより,特にクロス政治設定において,精度が向上することが実証された。
ポリシーコンプライアンスが決定できない場合、シナリオから欠落した情報を明示的に特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-08T15:47:41Z) - Reasoning Over Virtual Knowledge Bases With Open Predicate Relations [85.19305347984515]
Open Predicate Query Language (OPQL) を紹介します。
OPQLは、テキストから完全にトレーニングされた仮想知識ベース(VKB)を構築する方法である。
OPQLは2つの異なるKB推論タスクにおいて、以前のVKBメソッドよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-14T01:29:54Z) - SDA: Improving Text Generation with Self Data Augmentation [88.24594090105899]
自動データ拡張のための自己模倣学習フェーズを組み込むことにより,標準最大確率推定(MLE)パラダイムを改善することを提案する。
既存の文レベルの拡張戦略とは異なり,本手法はより汎用的で,任意のMLEベースの訓練手順に容易に適応できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-02T01:15:57Z) - PolicyQA: A Reading Comprehension Dataset for Privacy Policies [77.79102359580702]
既存のWebサイトプライバシポリシ115のコーパスから算出した,25,017の理解スタイルの例を含むデータセットであるPolicyQAを提案する。
既存の2つのニューラルQAモデルを評価し、厳密な分析を行い、ポリシQAが提供する利点と課題を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T09:04:58Z) - Real Time Reasoning in OWL2 for GDPR Compliance [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-15T15:50:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。