論文の概要: Hybrid Privacy Policy-Code Consistency Check using Knowledge Graphs and LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11502v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 07:23:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-01 08:38:37.886258
• Title: Hybrid Privacy Policy-Code Consistency Check using Knowledge Graphs and LLMs
• Title（参考訳）: 知識グラフとLLMを用いたハイブリッドプライバシポリシ-コード一貫性チェック
• Authors: Zhenyu Mao, Xinxin Fan, Yifei Wang, Jacky Keung, Jialong Li,
• Abstract要約: 本稿では,知識グラフに基づく決定性チェックを統合して高い精度を確保するハイブリッド手法と,計算コストを抑えるために予備的意味解析にのみ使用される大規模言語モデルを提案する。 予備評価では、このハイブリッドアプローチは37.63%の精度向上、23.13%のF1スコア増加、93.5%のトークンの消費、87.3%の短縮を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.416847314845612
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing concern in user privacy misuse has accelerated research into checking consistencies between smartphone apps' declared privacy policies and their actual behaviors. Recent advances in Large Language Models (LLMs) have introduced promising techniques for semantic comparison, but these methods often suffer from low accuracies and expensive computational costs. To address this problem, this paper proposes a novel hybrid approach that integrates 1) knowledge graph-based deterministic checking to ensure higher accuracy, and 2) LLMs exclusively used for preliminary semantic analysis to save computational costs. Preliminary evaluation indicates this hybrid approach not only achieves 37.63% increase in precision and 23.13% increase F1-score but also consumes 93.5% less tokens and 87.3% shorter time.
• Abstract（参考訳）: ユーザプライバシの不正使用に対する懸念が高まり、スマートフォンアプリの宣言されたプライバシポリシと実際の動作の関連性を確認する研究が加速した。 近年のLarge Language Models (LLM) の進歩はセマンティック比較に有望な手法を導入しているが、これらの手法は低い精度と高価な計算コストに悩まされることが多い。 この問題に対処するために,本論文は統合された新しいハイブリッドアプローチを提案する。 1知識グラフに基づく高精度な決定性検査、及び 2) LLMは, 計算コストを抑えるために, 予備的意味解析にのみ使用される。 予備評価は、このハイブリッドアプローチが37.63%の精度向上と23.13%のF1スコア向上を達成するだけでなく、93.5%のトークンと87.3%の短い時間を消費していることを示している。

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