論文の概要: Toward the Cure of Privacy Policy Reading Phobia: Automated Generation
of Privacy Nutrition Labels From Privacy Policies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10923v1
- Date: Mon, 19 Jun 2023 13:33:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 19:27:24.837378
- Title: Toward the Cure of Privacy Policy Reading Phobia: Automated Generation
of Privacy Nutrition Labels From Privacy Policies
- Title（参考訳）: 恐怖症を読み取るプライバシー政策の危機に向けて:プライバシー政策からプライバシー栄養ラベルの自動生成
- Authors: Shidong Pan, Thong Hoang, Dawen Zhang, Zhenchang Xing, Xiwei Xu,
Qinghua Lu, and Mark Staples
- Abstract要約: プライバシーポリシーからプライバシー栄養ラベルを自動的に生成できる最初のフレームワークを提案する。
Google Play App StoreのData Safety Reportに関する私たちの真実のアプリケーションに基づいて、当社のフレームワークは、サードパーティのデータ収集プラクティスの生成において、0.75F1スコアを達成しています。
また、市場における地平の真実と保護されたプライバシーの栄養ラベルの矛盾を分析し、我々のフレームワークは90.1%の未解決の問題を検出することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.180437130066323
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Software applications have become an omnipresent part of modern society. The
consequent privacy policies of these applications play a significant role in
informing customers how their personal information is collected, stored, and
used. However, customers rarely read and often fail to understand privacy
policies because of the ``Privacy Policy Reading Phobia'' (PPRP). To tackle
this emerging challenge, we propose the first framework that can automatically
generate privacy nutrition labels from privacy policies. Based on our ground
truth applications about the Data Safety Report from the Google Play app store,
our framework achieves a 0.75 F1-score on generating first-party data
collection practices and an average of 0.93 F1-score on general security
practices. We also analyse the inconsistencies between ground truth and curated
privacy nutrition labels on the market, and our framework can detect 90.1%
under-claim issues. Our framework demonstrates decent generalizability across
different privacy nutrition label formats, such as Google's Data Safety Report
and Apple's App Privacy Details.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアアプリケーションは現代社会のあらゆる部分を占めている。
これらのアプリケーションの一連のプライバシーポリシーは、顧客の個人情報の収集、保存、使用方法を伝える上で重要な役割を果たす。
しかし、顧客は‘privacy policy reading phobia’(pprp)のため、めったに読まれず、しばしばプライバシーポリシーを理解することができない。
この課題に対処するために、プライバシーポリシーからプライバシー栄養ラベルを自動的に生成できる最初のフレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,Google Play App StoreのData Safety Reportに関する私たちの真実のアプリケーションに基づいて,サードパーティのデータ収集プラクティスの生成に関する0.75F1スコア,一般的なセキュリティプラクティスに関する平均0.93F1スコアを達成しています。
また、市場における地平の真実と保護されたプライバシー栄養ラベルの矛盾を分析し、我々のフレームワークは90.1%の未解決の問題を検出することができる。
当社のフレームワークは,GoogleのData Safety ReportやAppleのApp Privacy detailsなど,さまざまなプライバシ栄養ラベルフォーマットに対して,適切な汎用性を示している。
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