論文の概要: Embedding with Large Language Models for Classification of HIPAA Safeguard Compliance Rules
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20664v2
- Date: Thu, 07 Nov 2024 21:18:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 14:52:39.656564
- Title: Embedding with Large Language Models for Classification of HIPAA Safeguard Compliance Rules
- Title（参考訳）: HIPAA Safeguard Compliance Rules の分類のための大規模言語モデルを用いた埋め込み
- Authors: Md Abdur Rahman, Md Abdul Barek, ABM Kamrul Islam Riad, Md Mostafizur Rahman, Md Bajlur Rashid, Smita Ambedkar, Md Raihan Miaa, Fan Wu, Alfredo Cuzzocrea, Sheikh Iqbal Ahamed,
- Abstract要約: コードパターン処理における従来のWord2Vec埋め込みの限界を特定します。
この問題を克服するために、データセットの属性にコンテキスト化された埋め込みを提供する多言語BERTを採用しています。
その結果,ロジスティック回帰は99.95%の精度で,分類を著しく向上させることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.871808381472344
- License:
- Abstract: Although software developers of mHealth apps are responsible for protecting patient data and adhering to strict privacy and security requirements, many of them lack awareness of HIPAA regulations and struggle to distinguish between HIPAA rules categories. Therefore, providing guidance of HIPAA rules patterns classification is essential for developing secured applications for Google Play Store. In this work, we identified the limitations of traditional Word2Vec embeddings in processing code patterns. To address this, we adopt multilingual BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) which offers contextualized embeddings to the attributes of dataset to overcome the issues. Therefore, we applied this BERT to our dataset for embedding code patterns and then uses these embedded code to various machine learning approaches. Our results demonstrate that the models significantly enhances classification performance, with Logistic Regression achieving a remarkable accuracy of 99.95\%. Additionally, we obtained high accuracy from Support Vector Machine (99.79\%), Random Forest (99.73\%), and Naive Bayes (95.93\%), outperforming existing approaches. This work underscores the effectiveness and showcases its potential for secure application development.
- Abstract（参考訳）: mHealthアプリのソフトウェア開発者は、患者のデータ保護と厳格なプライバシとセキュリティ要件の遵守に責任を負っているが、その多くはHIPAA規則に対する認識がなく、HIPAAルールのカテゴリを区別するのに苦労している。
したがって、Google Play Storeのセキュアなアプリケーションを開発するためには、HIPAAルールパターン分類のガイダンスを提供することが不可欠である。
本研究では,コードパターン処理における従来のWord2Vec埋め込みの限界を特定した。
この問題に対処するために,多言語BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)を採用し,データセットの属性にコンテキスト化された埋め込みを提供することで問題を克服する。
そこで、このBERTを私たちのデータセットに適用して、コードパターンを埋め込み、その埋め込みコードをさまざまな機械学習アプローチに利用した。
その結果,ロジスティック回帰は99.95 %の精度を達成し,分類性能を著しく向上させることが示された。
さらに,Support Vector Machine (99.79\%),Random Forest (99.73\%),Naive Bayes (95.93\%)から高い精度を得られた。
この研究は、その効果を浮き彫りにして、セキュアなアプリケーション開発の可能性を示している。
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