論文の概要: Parajudica: An RDF-Based Reasoner and Metamodel for Multi-Framework Context-Dependent Data Compliance Assessments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05453v1
- Date: Fri, 05 Dec 2025 06:16:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-13 22:40:56.915937
- Title: Parajudica: An RDF-Based Reasoner and Metamodel for Multi-Framework Context-Dependent Data Compliance Assessments
- Title(参考訳): Parajudica: マルチフレームコンテキスト依存データコンプライアンスアセスメントのためのRDFベースの推論とメタモデル
- Authors: Luc Moreau, Alfred Rossi, Sophie Stalla-Bourdillon,
- Abstract要約: Parajudicaは、コンテキスト依存のデータコンプライアンス状態を評価するための、オープンでモジュール化されたRDF/SPARQLベースのルールシステムである。
我々は、既存の法律フレームワークや業界標準の適用を通じて、このリソースの実用性とメタモデルを伴うことを実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Motivated by the challenges of implementing policy-based data access control (PBAC) under multiple simultaneously applicable compliance frameworks, we present Parajudica, an open, modular, and extensible RDF/SPARQL-based rule system for evaluating context-dependent data compliance status. We demonstrate the utility of this resource and accompanying metamodel through application to existing legal frameworks and industry standards, offering insights for comparative framework analysis. Applications include compliance policy enforcement, compliance monitoring, data discovery, and risk assessment.
- Abstract(参考訳): ポリシーベースのデータアクセス制御(PBAC)を同時に適用可能な複数のコンプライアンスフレームワークで実装する上での課題に乗じて,コンテクストに依存したデータコンプライアンス状態を評価するための,オープンでモジュール化されたRDF/SPARQLベースのルールシステムであるParajudicaを提案する。
我々は、このリソースの有用性を実証し、既存の法律フレームワークや業界標準に適用することでメタモデルに付随し、比較フレームワーク分析の洞察を提供する。
アプリケーションは、コンプライアンスポリシーの施行、コンプライアンス監視、データ発見、リスクアセスメントを含む。
関連論文リスト
- Compliance Management for Federated Data Processing [1.3836910960262496]
フェデレートされたデータ処理(FDP)は、生データセットを集中化せずにセンシティブなデータの協調分析を可能にする、有望なアプローチを提供する。
本稿では、ポリシー・アズ・コード、ワークフローオーケストレーション、大規模言語モデル(LLM)を活用したコンプライアンス対応FDPフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-22T22:10:25Z) - Doc-PP: Document Policy Preservation Benchmark for Large Vision-Language Models [13.70855540464427]
我々は、厳密な非開示ポリシーの下で、異質な視覚的およびテキスト的要素の推論を必要とする実世界のレポートから構築された新しいベンチマークDoc-PPを紹介する。
モデルでは、複雑な合成によって答えが推測されなければならない場合や、モダリティにまたがって集約された場合、機密情報を頻繁にリークする。
政策検証から推論を分離する構造推論フレームワークであるDVAを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-07T13:45:39Z) - From Reports to Reality: Testing Consistency in Instagram's Digital Services Act Compliance Data [0.0]
デジタルサービス法(DSA)は、EUにおけるコンテンツモデレーションとプラットフォームガバナンスに関する規則を導入している。
本研究では,DSA要件の遵守について,Instagramを中心に検討した。
DSAコンプライアンスを評価するために,多レベル整合性フレームワークを開発し,適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-02T15:13:25Z) - Standard Applicability Judgment and Cross-jurisdictional Reasoning: A RAG-based Framework for Medical Device Compliance [3.439579933384111]
自由テキストデバイス記述を前提として、キュレートされたコーパスから候補標準を抽出し、大規模言語モデルを用いて、管轄範囲固有の適用性を推定する。
我々は,専門家による標準マッピングを用いた医療機器記述の国際ベンチマークデータセットを構築し,検索専用,ゼロショット,ルールベースラインに対するシステム評価を行った。
提案手法は, 分類精度73%, トップ5検索リコール87%を達成し, 関連する規制基準の特定に有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-23T11:04:58Z) - Position: Restructuring of Categories and Implementation of Guidelines Essential for VLM Adoption in Healthcare [5.9372801317341155]
視覚言語モデル(VLM)の開発には、明確で標準化されたレポーティングプロトコルが必要である。
従来の機械学習レポート標準と評価ガイドラインは、多相VLM研究に対応するために再構成されなければならない。
本稿では、VLM研究の分類フレームワークを提案し、対応する報告標準の概要を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-12T18:39:54Z) - SPoRt -- Safe Policy Ratio: Certified Training and Deployment of Task Policies in Model-Free RL [54.022106606140774]
本研究では,モデルフリーでエピソードな環境において,新しいタスク固有ポリシーの安全性特性に違反する確率に制約を課す理論的結果を示す。
この境界は、時間的に拡張された性質(安全性の他に)や堅牢な制御問題にも適用できる。
本研究は,このトレードオフを実証し,経験的違反率から得られる理論的境界と後続境界とを比較した実験結果である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-08T19:09:07Z) - Lawful and Accountable Personal Data Processing with GDPR-based Access and Usage Control in Distributed Systems [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-10T10:49:34Z) - Few-shot Policy (de)composition in Conversational Question Answering [54.259440408606515]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて数ショット設定でポリシーコンプライアンスを検出するニューラルシンボリックフレームワークを提案する。
提案手法は,回答すべきサブクエストを抽出し,文脈情報から真理値を割り当て,与えられたポリシーから論理文の集合を明示的に生成することで,政策コンプライアンスに関する会話に対して健全な理由を示す。
本手法は,PCDおよび会話機械読解ベンチマークであるShARCに適用し,タスク固有の微調整を伴わずに競合性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-20T08:40:15Z) - RAGEval: Scenario Specific RAG Evaluation Dataset Generation Framework [66.93260816493553]
本稿では,様々なシナリオにまたがってRAGシステムを評価するためのフレームワークであるRAGvalを紹介する。
事実の正確性に焦点をあてて,完全性,幻覚,不適切性の3つの新しい指標を提案する。
実験結果から, RAGEvalは, 生成した試料の明瞭度, 安全性, 適合性, 豊かさにおいて, ゼロショット法とワンショット法より優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-02T13:35:11Z) - Top-K Pairwise Ranking: Bridging the Gap Among Ranking-Based Measures for Multi-Label Classification [120.37051160567277]
本稿では,Top-K Pairwise Ranking(TKPR)という新しい尺度を提案する。
一連の分析により、TKPRは既存のランキングベースの尺度と互換性があることが示されている。
一方,データ依存縮約法という新しい手法に基づいて,提案手法の急激な一般化を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-09T09:36:37Z) - LLM4Rerank: LLM-based Auto-Reranking Framework for Recommendations [51.76373105981212]
リグレードはレコメンデーションシステムにおいて重要な要素であり、レコメンデーションアルゴリズムの出力を精査する上で重要な役割を果たす。
そこで我々は,様々な格付け基準をシームレスに統合する包括的格付けフレームワークを提案する。
カスタマイズ可能な入力機構も統合されており、言語モデルのフォーカスを特定の再配置のニーズに合わせることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-18T09:29:18Z) - Adversarial Model for Offline Reinforcement Learning [39.77825908168264]
モデルに基づくオフライン強化学習フレームワークであるAdversarial Model for Offline Reinforcement Learning (ARMOR)を提案する。
ARMORは、データカバレッジに関係なく、任意の参照ポリシーを改善するためのポリシーをしっかりと学習することができる。
ARMORは、最先端のオフラインモデルフリーとモデルベースRLアルゴリズムの両方で有能な性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-21T23:08:09Z) - Relational Action Bases: Formalization, Effective Safety Verification,
and Invariants (Extended Version) [67.99023219822564]
我々はリレーショナルアクションベース(RAB)の一般的な枠組みを紹介する。
RABは両方の制限を解除することで既存のモデルを一般化する。
データ対応ビジネスプロセスのベンチマークにおいて、このアプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-12T17:03:50Z) - An Automated Framework for Supporting Data-Governance Rule Compliance in
Decentralized MIMO Contexts [10.62414957574478]
Dr.Aidは、データフローグラフ上のデータガバナンスルールの自動コンプライアンスチェックのためのロジックベースのAIフレームワークである。
Dr.Aidはデータ・ルールとフロー・ルールをモデル化し、データ・フロー・グラフ上でのデータ・ルールの伝播、組み合わせ、修正、適用について推論してコンプライアンスをチェックする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-02T10:53:03Z) - Query Focused Multi-Document Summarization with Distant Supervision [88.39032981994535]
既存の作業は、クエリとテキストセグメント間の関連性を推定する検索スタイルの手法に大きく依存している。
本稿では,クエリに関連するセグメントを推定するための個別モジュールを導入した粗大なモデリングフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、標準QFSベンチマークにおいて、強力な比較システムよりも優れていることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-06T22:35:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。