論文の概要: DAOnt: A Formal Ontology for EU Data Act Compliance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16386v1
- Date: Fri, 27 Mar 2026 10:03:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-04 02:32:13.95205
- Title: DAOnt: A Formal Ontology for EU Data Act Compliance
- Title(参考訳): DAOnt: EUデータ法準拠の形式的オントロジー
- Abstract要約: EUデータ法は、B2C、B2B、B2Gのコンテキスト間でのデータアクセスと共有を管理する規則を定めている。
本稿では,機械可読表現によるデータ共有契約の推論を可能にする,EUデータ法に関する包括的オントロジーを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.45671221781968324
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The EU Data Act establishes comprehensive rules governing data access and sharing across business-to-consumer (B2C), business-to-business (B2B), and business-to-government (B2G) contexts. This paper presents a comprehensive ontology for the EU Data Act, enabling reasoning over data sharing agreements through machine-readable representations. The DAOnt ontology reuses elements from three established ontologies, LKIF-Core, ODRL, and DPV, to capture the normative structure of the Data Act. The ontology captures the main concepts and relationships in the Regulation, and it also operationalises three articles to facilitate compliance checking: Article 4(1) (B2C user access rights), Article 8(6) (B2B trade secret exceptions) and Article 19(2)(a) (B2G competitive use prohibitions). The ontology supports compliance checking through SPARQL queries that return obligations, permissions, and prohibitions, allowing organisations to verify whether data-sharing agreements meet the requirements of the EU Data Act and to assess conditions such as FRAND obligations. By representing key legal concepts in RDF, our work helps bridge the gap between the legal provisions of the Data Act and their computational interpretation. The complete ontology, along with example instances and queries, is available online.
- Abstract(参考訳): EUデータ法は、B2C、B2B、B2Gのコンテキスト間でのデータアクセスと共有を管理する包括的なルールを定めている。
本稿では,機械可読表現によるデータ共有契約の推論を可能にする,EUデータ法に関する包括的オントロジーを提案する。
DAOntオントロジーは、LKIF-Core、ODRL、DPVの3つの確立したオントロジーから要素を再利用し、データ法の規範的構造を捉える。
第4条(1)(B2Cユーザアクセス権)、第8条(6)(B2B貿易秘密例外)、第19条(2)(a)(B2G競争利用禁止)の3条を運用している。
オントロジーは、義務、許可、禁止を返すSPARQLクエリによるコンプライアンスチェックをサポートし、データ共有契約がEUデータ法の要件を満たしているかどうかを検証し、FRAND義務のような条件を評価することができる。
RDFにおける重要な法的概念を表現することで、我々の研究は、データ法とそれらの計算的解釈との間のギャップを埋めるのに役立ちます。
完全なオントロジーとサンプルインスタンスとクエリはオンラインで公開されている。
関連論文リスト
- Adtech and Real-Time Bidding under European Data Protection Law [0.3634093556454098]
本稿では、リアルタイム入札(RTB)が欧州のデータ保護法とどの程度互換性があるかを分析する。
我々は、WebサイトパブリッシャーやRTB企業にとって、安全でない欧州のデータ保護法要件を満たすことは困難であり、おそらく不可能であることを示している。
RTBは構造的に欧州のデータ保護法との整合が難しいと結論付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-01T15:35:28Z) - PETLP: A Privacy-by-Design Pipeline for Social Media Data in AI Research [2.185322080975722]
PETLP(Privacy-by-Design Extract, Transform, Load, Present)は、法的保護を拡張パイプラインに直接組み込むコンプライアンスフレームワークである。
我々は,研究機関間で抽出権が根本的に異なることを実証する。
ソーシャルメディアデータに対して、真の匿名化が実現不可能な理由が示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-12T08:33:40Z) - 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) - A Law Reasoning Benchmark for LLM with Tree-Organized Structures including Factum Probandum, Evidence and Experiences [76.73731245899454]
本稿では,階層的なファクトラム,証拠,暗黙的な経験に富む透明な法理推論スキーマを提案する。
このスキーマにインスパイアされた課題は、テキストのケース記述を取り込み、最終決定を正当化する階層構造を出力する。
このベンチマークは、Intelligent Courtにおける透明で説明可能なAI支援法推論の道を開く」。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-02T10:26:54Z) - AnnoCaseLaw: A Richly-Annotated Dataset For Benchmarking Explainable Legal Judgment Prediction [56.797874973414636]
AnnoCaseLawは、アメリカ合衆国控訴裁判所の無視事件を慎重に注釈付けした471のデータセットである。
我々のデータセットは、より人間らしく説明可能な法的な判断予測モデルの基礎となる。
その結果、LJPは依然として厳しい課題であり、法的な前例の適用は特に困難であることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-28T19:14:48Z) - An Analysis of European Data and AI Regulations for Automotive Organizations [0.0]
本報告では、欧州連合の一連のデータおよびAI規制を要約し、自動車製造組織のマネージャに対して分析する。
特に、以前の法律にルーツを見出す方法など、規制の関連する考え方を強調します。
全体として、我々は欧州連合のデータ規制を、歴史的先例に根ざした波の集合として特徴づけ、自動車産業に重要な意味を持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-15T22:38:37Z) - Towards an Enforceable GDPR Specification [49.1574468325115]
プライバシ・バイ・デザイン(PbD)は、EUなどの現代的なプライバシー規制によって規定されている。
PbDを実現する1つの新しい技術は強制(RE)である
法律規定の正式な仕様を作成するための一連の要件と反復的な方法論を提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T09:38:51Z) - SAILER: Structure-aware Pre-trained Language Model for Legal Case
Retrieval [75.05173891207214]
判例検索は知的法体系において中心的な役割を果たす。
既存の言語モデルの多くは、異なる構造間の長距離依存関係を理解するのが難しい。
本稿では, LEgal ケース検索のための構造対応プレトランザクショナル言語モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-22T10:47:01Z) - Learning to Limit Data Collection via Scaling Laws: Data Minimization
Compliance in Practice [62.44110411199835]
我々は機械学習法における文献に基づいて、データとシステム性能を結びつけるデータ解釈に基づく収集を制限するフレームワークを提案する。
我々は、性能曲線微分に基づくデータ最小化基準を定式化し、有効かつ解釈可能な分数法法技術を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-16T19:59:01Z) - Second layer data governance for permissioned blockchains: the privacy
management challenge [58.720142291102135]
新型コロナウイルス(COVID-19)やエボラウイルス(エボラ出血熱)のようなパンデミックの状況では、医療データを共有することに関連する行動は、大規模な感染を避け、死亡者を減らすために重要である。
この意味において、許可されたブロックチェーン技術は、スマートコントラクトが管理する不変で統一された分散データベースを通じて、データのオーナシップ、透明性、セキュリティを提供する権利をユーザに与えるために登場します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T13:19:38Z) - Machine Understandable Policies and GDPR Compliance Checking [9.032680855473986]
SPECIAL H2020プロジェクトは、個人データ共有が、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、かつ、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、かつ、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、規制義務を定め、自動的に検証できる一連のツールを提供することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-24T09:41:47Z)
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。