論文の概要: Legal Requirements Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13871v3
- Date: Sat, 17 Feb 2024 11:55:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 04:33:33.073480
- Title: Legal Requirements Analysis
- Title（参考訳）: 法的要件分析
- Authors: Sallam Abualhaija and Marcello Ceci and Lionel Briand
- Abstract要約: 法的な要件を解析し,その表現を例示する様々な手法について検討する。
機械分析可能な表現を規則から作成する代替案について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3349787245442966
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern software has been an integral part of everyday activities in many
disciplines and application contexts. Introducing intelligent automation by
leveraging artificial intelligence (AI) led to break-throughs in many fields.
The effectiveness of AI can be attributed to several factors, among which is
the increasing availability of data. Regulations such as the general data
protection regulation (GDPR) in the European Union (EU) are introduced to
ensure the protection of personal data. Software systems that collect, process,
or share personal data are subject to compliance with such regulations.
Developing compliant software depends heavily on addressing legal requirements
stipulated in applicable regulations, a central activity in the requirements
engineering (RE) phase of the software development process. RE is concerned
with specifying and maintaining requirements of a system-to-be, including legal
requirements. Legal agreements which describe the policies organizations
implement for processing personal data can provide an additional source to
regulations for eliciting legal requirements. In this chapter, we explore a
variety of methods for analyzing legal requirements and exemplify them on GDPR.
Specifically, we describe possible alternatives for creating machine-analyzable
representations from regulations, survey the existing automated means for
enabling compliance verification against regulations, and further reflect on
the current challenges of legal requirements analysis.
- Abstract（参考訳）: 現代のソフトウェアは多くの分野やアプリケーションコンテキストにおいて日常的な活動の不可欠な部分です。
人工知能(AI)を活用したインテリジェントオートメーションの導入は、多くの分野でブレークスルーにつながった。
aiの有効性は、データの可用性の増加など、いくつかの要因によって引き起こされる可能性がある。
欧州連合(EU)におけるGDPR(General Data Protection Regulation)などの規制は、個人データの保護を保証するために導入されている。
個人データを収集、処理、共有するソフトウェアシステムは、そのような規則に従っている。
コンプライアンスソフトウェアの開発は、ソフトウェア開発プロセスの要件工学(re)フェーズにおける中心的な活動である、適用規則に規定された法的要件の対処に大きく依存する。
REは、法的要件を含むシステム・トゥ・ビーの要件を特定し維持することに関心がある。
個人データ処理のために組織が実施する政策を記述した法的合意は、法的要件を付与するための規制に付加的な情報源を提供することができる。
本章では、法的要件を分析し、GDPR上でそれらを実証する様々な方法について考察する。
具体的には、規制から機械分析可能な表現を作成するための代替案について述べ、規制に対するコンプライアンス検証を可能にする既存の自動化手段を調査し、法的要件分析の現在の課題をさらに反映する。
関連論文リスト
- RegNLP in Action: Facilitating Compliance Through Automated Information Retrieval and Answer Generation [51.998738311700095]
その長さ、複雑さ、頻繁な更新を特徴とする規制文書は解釈が難しい。
RegNLPは、規制規則と義務のアクセスと解釈を簡素化することを目的とした、多分野のサブフィールドである。
ObliQAデータセットには、Abu Dhabi Global Markets (ADGM) からの27,869の質問が含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-09T14:44:19Z) - LegiLM: A Fine-Tuned Legal Language Model for Data Compliance [5.256747140296861]
LegiLMは、データや情報コンプライアンスに関するコンサルティングに特化した、新しい法的言語モデルである。
特定のアクションやイベントがデータセキュリティとプライバシ規則に違反しているかどうかを自動的に評価するように調整されている。
LegiLMは、データ規制違反の検出、健全な法的正当性の提供、必要なコンプライアンス修正の推奨に優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-09T02:06:52Z) - InternLM-Law: An Open Source Chinese Legal Large Language Model [72.2589401309848]
InternLM-Lawは、中国法に関する様々な法的クエリに対処するための特殊なLLMである。
われわれは、中国法域に100万以上のクエリを含むデータセットを慎重に構築する。
InternLM-LawはLawBench上で最高の平均性能を達成し、20サブタスク中13サブタスクでGPT-4を含む最先端モデルを上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-21T06:19:03Z) - Rethinking Legal Compliance Automation: Opportunities with Large Language Models [2.9088208525097365]
我々は、(テキスト)法的アーティファクトの試験は、まず文よりも広い文脈で行うべきであると論じる。
これらの制約に対処するために,コンプライアンス分析手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-22T17:10:27Z) - Towards an Enforceable GDPR Specification [49.1574468325115]
プライバシ・バイ・デザイン(PbD)は、EUなどの現代的なプライバシー規制によって規定されている。
PbDを実現する1つの新しい技術は強制(RE)である
法律規定の正式な仕様を作成するための一連の要件と反復的な方法論を提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-27T09:38:51Z) - A Multi-solution Study on GDPR AI-enabled Completeness Checking of DPAs [3.1002416427168304]
一般データ保護規則(DPA、General Data Protection Regulation)は、個人データが保護されたまま処理を規制するデータ処理契約(DPA)を必要とする。
したがって、前提条件に従ってDPAの完全性を確認することは、要求が完全であることを保証するために不可欠である。
本稿では,規定事項に対するDPAの完全性チェックに対処する自動化戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-23T10:05:52Z) - The risks of risk-based AI regulation: taking liability seriously [46.90451304069951]
AIの開発と規制は、重要な段階に達したようだ。
一部の専門家は、GPT-4よりも強力なAIシステムのトレーニングに関するモラトリアムを求めている。
本稿では、最も先進的な法的提案である欧州連合のAI法について分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-03T12:51:37Z) - A Research Agenda for Artificial Intelligence in the Field of Flexible
Production Systems [53.47496941841855]
生産会社は、需要変動や要求の変化に対して生産制御を迅速に適応することに関して、問題に直面します。
サービスという意味で生産機能をカプセル化することを目的とした制御手法は,サイバー物理生産システムの柔軟性を高めるために有望であることが示されている。
しかし、そのようなアプローチの既存の課題は、要求された機能と提供された機能の間に直接(統語的)一致がない場合に、一連の要求に対して提供された機能に基づいて生産計画を見つけることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-31T14:38:31Z) - Distributed Machine Learning and the Semblance of Trust [66.1227776348216]
フェデレートラーニング(FL)により、データ所有者はデータを共有することなく、データガバナンスを維持し、モデルトレーニングをローカルで行うことができる。
FLと関連する技術は、しばしばプライバシー保護と表現される。
この用語が適切でない理由を説明し、プライバシの形式的定義を念頭に設計されていないプロトコルに対する過度な信頼に関連するリスクを概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-21T08:44:05Z)
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。