論文の概要: SeePrivacy: Automated Contextual Privacy Policy Generation for Mobile Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01691v3
• Date: Sun, 9 Jul 2023 15:54:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 18:27:04.675619
• Title: SeePrivacy: Automated Contextual Privacy Policy Generation for Mobile Applications
• Title（参考訳）: SeePrivacy: モバイルアプリケーションのためのコンテキストプライバシポリシの自動生成
• Authors: Shidong Pan, Zhen Tao, Thong Hoang, Dawen Zhang, Zhenchang Xing, Xiwei Xu, Mark Staples, and David Lo
• Abstract要約: SeePrivacyは、モバイルアプリのコンテキストプライバシポリシを自動的に生成するように設計されている。 本手法は,モバイルGUI理解とプライバシポリシ文書解析を相乗的に組み合わせた手法である。 検索されたポリシーセグメントの96%は、そのコンテキストと正しく一致させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.186902172367173
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Privacy policies have become the most critical approach to safeguarding individuals' privacy and digital security. To enhance their presentation and readability, researchers propose the concept of contextual privacy policies (CPPs), aiming to fragment policies into shorter snippets and display them only in corresponding contexts. In this paper, we propose a novel multi-modal framework, namely SeePrivacy, designed to automatically generate contextual privacy policies for mobile apps. Our method synergistically combines mobile GUI understanding and privacy policy document analysis, yielding an impressive overall 83.6% coverage rate for privacy-related context detection and an accuracy of 0.92 in extracting corresponding policy segments. Remarkably, 96% of the retrieved policy segments can be correctly matched with their contexts. The user study shows SeePrivacy demonstrates excellent functionality and usability (4.5/5). Specifically, participants exhibit a greater willingness to read CPPs (4.1/5) compared to original privacy policies (2/5). Our solution effectively assists users in comprehending privacy notices, and this research establishes a solid foundation for further advancements and exploration.
• Abstract（参考訳）: プライバシーポリシーは個人のプライバシーとデジタルセキュリティを守るための最も重要なアプローチとなっている。 プレゼンテーションと可読性を高めるために、研究者はコンテキストプライバシポリシ(cpps)の概念を提案し、ポリシーを短いスニペットに断片化し、対応するコンテキストでのみ表示する。 本稿では,モバイルアプリのコンテキストプライバシポリシを自動的に生成するように設計された,新たなマルチモーダルフレームワークseeprivacyを提案する。 本手法は,モバイルguiの理解とプライバシーポリシー文書分析を相乗的に組み合わせ,プライバシー関連コンテキスト検出のための83.6%のカバー率と,対応するポリシーセグメントを抽出する際の精度0.92である。 驚くべきことに、検索されたポリシーセグメントの96%は、彼らのコンテキストと正しくマッチすることができる。 SeePrivacyは優れた機能とユーザビリティ(4.5/5)を示している。 具体的には、参加者はオリジナルのプライバシーポリシー(2/5)と比較してCPP(4.1/5)を読む意欲が強い。 弊社のソリューションは、ユーザのプライバシー通知の理解を効果的に支援し、この研究は、さらなる進歩と探索のための確かな基盤を確立する。

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