論文の概要: How Privacy-Savvy Are Large Language Models? A Case Study on Compliance and Privacy Technical Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02375v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 01:51:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 20:41:08.411108
• Title: How Privacy-Savvy Are Large Language Models? A Case Study on Compliance and Privacy Technical Review
• Title（参考訳）: プライバシに精通した大規模言語モデル : コンプライアンスとプライバシ技術レビューを事例として
• Authors: Xichou Zhu, Yang Liu, Zhou Shen, Yi Liu, Min Li, Yujun Chen, Benzi John, Zhenzhen Ma, Tao Hu, Bolong Yang, Manman Wang, Zongxing Xie, Peng Liu, Dan Cai, Junhui Wang,
• Abstract要約: プライバシ情報抽出(PIE)、法および規制キーポイント検出(KPD)、質問応答(QA)などのプライバシー関連タスクにおいて、大規模言語モデルの性能を評価する。 本稿では, BERT, GPT-3.5, GPT-4, カスタムモデルなど, プライバシコンプライアンスチェックや技術プライバシレビューの実行能力について検討する。 LLMは、プライバシーレビューの自動化と規制上の相違点の特定を約束する一方で、法律標準の進化に完全に準拠する能力において、大きなギャップが持続している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.729270582777415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent advances in large language models (LLMs) have significantly expanded their applications across various fields such as language generation, summarization, and complex question answering. However, their application to privacy compliance and technical privacy reviews remains under-explored, raising critical concerns about their ability to adhere to global privacy standards and protect sensitive user data. This paper seeks to address this gap by providing a comprehensive case study evaluating LLMs' performance in privacy-related tasks such as privacy information extraction (PIE), legal and regulatory key point detection (KPD), and question answering (QA) with respect to privacy policies and data protection regulations. We introduce a Privacy Technical Review (PTR) framework, highlighting its role in mitigating privacy risks during the software development life-cycle. Through an empirical assessment, we investigate the capacity of several prominent LLMs, including BERT, GPT-3.5, GPT-4, and custom models, in executing privacy compliance checks and technical privacy reviews. Our experiments benchmark the models across multiple dimensions, focusing on their precision, recall, and F1-scores in extracting privacy-sensitive information and detecting key regulatory compliance points. While LLMs show promise in automating privacy reviews and identifying regulatory discrepancies, significant gaps persist in their ability to fully comply with evolving legal standards. We provide actionable recommendations for enhancing LLMs' capabilities in privacy compliance, emphasizing the need for robust model improvements and better integration with legal and regulatory requirements. This study underscores the growing importance of developing privacy-aware LLMs that can both support businesses in compliance efforts and safeguard user privacy rights.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、言語生成、要約、複雑な質問応答など、様々な分野に応用を拡大している。 しかし、プライバシコンプライアンスや技術的なプライバシレビューに対する彼らの適用は未定であり、グローバルなプライバシ標準に準拠し、機密性の高いユーザデータを保護する能力に関する重要な懸念を提起している。 本稿では、プライバシ情報抽出(PIE)、法的および規制的キーポイント検出(KPD)、質問応答(QA)などのプライバシー関連タスクにおけるLCMのパフォーマンスを評価する総合的なケーススタディを提供することにより、このギャップに対処することを目的とする。 我々はプライバシ技術レビュー(PTR)フレームワークを導入し、ソフトウェア開発ライフサイクルにおけるプライバシリスク軽減におけるその役割を強調した。 本稿では, BERT, GPT-3.5, GPT-4, カスタムモデルなど, プライバシコンプライアンスチェックや技術プライバシレビューの実行能力について検討する。 実験では,プライバシに敏感な情報を抽出し,重要な規制コンプライアンスポイントを検出する上で,モデルの精度,リコール,F1スコアに着目して,複数の次元にわたってモデルをベンチマークした。 LLMは、プライバシーレビューの自動化と規制上の相違点の特定を約束する一方で、法律標準の進化に完全に準拠する能力において、大きなギャップが持続している。 我々は、プライバシーコンプライアンスにおけるLCMの能力を高めるための実用的なレコメンデーションを提供し、堅牢なモデル改善の必要性を強調し、法的および規制上の要件との統合を改善します。 本研究は、コンプライアンスの取り組みとユーザプライバシの権利の保護を両立できる、プライバシを意識したLCMを開発することの重要性の高まりを浮き彫りにしている。

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