論文の概要: Lawful and Accountable Personal Data Processing with GDPR-based Access and Usage Control in Distributed Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07172v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 10:49:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:52:44.439209
• Title: Lawful and Accountable Personal Data Processing with GDPR-based Access and Usage Control in Distributed Systems
• Title（参考訳）: GDPRに基づく分散システムのアクセスと利用制御による合法かつ説明可能な個人データ処理
• Authors: L. Thomas van Binsbergen, Marten C. Steketee, Milen G. Kebede, Heleen L. Janssen, Tom M. van Engers,
• Abstract要約: 本稿では,データ処理活動の合法性に関する法的議論を確立するための,自動規範推論のためのケースジェネリック手法を提案する。 議論は、プライバシーの専門家によるケース固有の法的資格に基づいて確立され、人間をループに導く。 GPDRから抽出した要求に対して、結果のシステムは設計され、批判的に評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Compliance with the GDPR privacy regulation places a significant burden on organisations regarding the handling of personal data. The perceived efforts and risks of complying with the GDPR further increase when data processing activities span across organisational boundaries, as is the case in both small-scale data sharing settings and in large-scale international data spaces. This paper addresses these concerns by proposing a case-generic method for automated normative reasoning that establishes legal arguments for the lawfulness of data processing activities. The arguments are established on the basis of case-specific legal qualifications made by privacy experts, bringing the human in the loop. The obtained expert system promotes transparency and accountability, remains adaptable to extended or altered interpretations of the GDPR, and integrates into novel or existing distributed data processing systems. This result is achieved by defining a formal ontology and semantics for automated normative reasoning based on an analysis of the purpose-limitation principle of the GDPR. The ontology and semantics are implemented in eFLINT, a domain-specific language for specifying and reasoning with norms. The XACML architecture standard, applicable to both access and usage control, is extended, demonstrating how GDPR-based normative reasoning can integrate into (existing, distributed) systems for data processing. The resulting system is designed and critically assessed in reference to requirements extracted from the GPDR.
• Abstract（参考訳）: GDPRのプライバシー規制の遵守は、個人データの取り扱いに関して、組織に重大な負担を課す。 GDPRに従っているという認識とリスクは、小規模のデータ共有設定や大規模国際データ空間の場合と同様に、組織の境界を越えてデータ処理活動を行うときにさらに増加する。 本稿では,データ処理活動の合法性に関する法的議論を確立するための,自動規範推論のためのケースジェネリック手法を提案する。 議論は、プライバシーの専門家によるケース固有の法的資格に基づいて確立され、人間をループに導く。 得られた専門家システムは透明性と説明責任を促進し、GDPRの拡張または変更された解釈に適応し、新規または既存の分散データ処理システムに統合する。 この結果は、GDPRの目的限界原理の分析に基づいて、自動規範推論のための公式なオントロジーと意味論を定義することによって達成される。 オントロジーとセマンティクスは、標準を指定および推論するためのドメイン固有の言語であるeFLINTで実装されている。 アクセス制御と使用制御の両方に適用可能なXACMLアーキテクチャ標準が拡張され、GDPRベースの規範推論がデータ処理のための(既存の分散された)システムにどのように統合できるかが示されている。 結果のシステムはGPDRから抽出された要求に対して設計され、批判的に評価される。

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