論文の概要: A Comprehensive Study on GDPR-Oriented Analysis of Privacy Policies: Taxonomy, Corpus and GDPR Concept Classifiers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04754v1
- Date: Mon, 7 Oct 2024 05:19:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 02:07:46.537057
- Title: A Comprehensive Study on GDPR-Oriented Analysis of Privacy Policies: Taxonomy, Corpus and GDPR Concept Classifiers
- Title（参考訳）: プライバシー政策のGDPR指向分析に関する総合的研究--分類学・コーパス・GDPR概念分類
- Authors: Peng Tang, Xin Li, Yuxin Chen, Weidong Qiu, Haochen Mei, Allison Holmes, Fenghua Li, Shujun Li,
- Abstract要約: 我々は、より完全な分類法を開発し、階層的な情報を持つラベル付きプライバシポリシーの最初のコーパスを作成し、プライバシポリシーのための概念分類器の最も包括的なパフォーマンス評価を行った。
本研究は, セグメントレベルでのトレーニングとテストセットの分割が適切でないこと, 階層的情報を考慮したことのメリット, 「一つのサイズがすべてに適合する」アプローチの限界, クロスコーパスの汎用性をテストすることの意義など, 新たな発見を導く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.770985160731122
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Machine learning based classifiers that take a privacy policy as the input and predict relevant concepts are useful in different applications such as (semi-)automated compliance analysis against requirements of the EU GDPR. In all past studies, such classifiers produce a concept label per segment (e.g., sentence or paragraph) and their performances were evaluated by using a dataset of labeled segments without considering the privacy policy they belong to. However, such an approach could overestimate the performance in real-world settings, where all segments in a new privacy policy are supposed to be unseen. Additionally, we also observed other research gaps, including the lack of a more complete GDPR taxonomy and the less consideration of hierarchical information in privacy policies. To fill such research gaps, we developed a more complete GDPR taxonomy, created the first corpus of labeled privacy policies with hierarchical information, and conducted the most comprehensive performance evaluation of GDPR concept classifiers for privacy policies. Our work leads to multiple novel findings, including the confirmed inappropriateness of splitting training and test sets at the segment level, the benefits of considering hierarchical information, and the limitations of the "one size fits all" approach, and the significance of testing cross-corpus generalizability.
- Abstract（参考訳）: プライバシポリシを入力として、関連する概念を予測するマシンラーニングベースの分類器は、EU GDPRの要件に対する(半自動コンプライアンス分析のような)異なるアプリケーションで有用である。
過去のすべての研究において、これらの分類器はセグメント毎の概念ラベル(例:文または段落)を作成し、それらの性能は、所属するプライバシポリシーを考慮せずにラベル付きセグメントのデータセットを用いて評価された。
しかし、そのようなアプローチは、新しいプライバシーポリシーのすべてのセグメントが見えないように、現実世界の環境でのパフォーマンスを過大評価する可能性がある。
さらに、より完全なGDPR分類の欠如や、プライバシーポリシーにおける階層的な情報の考慮の欠如など、他の研究のギャップも観察した。
このような研究ギャップを埋めるため、我々はより完全なGDPR分類法を開発し、階層的な情報を持つラベル付きプライバシポリシーの最初のコーパスを作成し、プライバシポリシーのためのGDPR概念分類器の最も包括的なパフォーマンス評価を行った。
本研究は, セグメントレベルでのトレーニングとテストセットの分割が適切でないこと, 階層的情報を考慮したことのメリット, 「一つのサイズがすべてに適合する」アプローチの限界, クロスコーパスの汎用性をテストすることの意義など, 新たな発見を導く。
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