Aiutare i piccoli sviluppatori di app con la conformità al GDPR

L'uso delle app mobili è aumentato tantissimo negli ultimi anni. Le aziende che creano queste app spesso dipendono dai dati degli utenti per cose come pubblicità mirate e servizi personalizzati. Le regole sulla privacy, come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR), sono importanti per guidare come le aziende gestiscono questi dati. Un requisito chiave del GDPR è che le aziende devono tenere un Registro delle Attività di Trattamento (ROPA). Questo registro include dettagli su come elaborano i dati, perché lo fanno e quali tipi di dati sono coinvolti.

Le piccole aziende che sviluppano app affrontano molte sfide nel cercare di seguire queste regole. Spesso hanno risorse limitate e scadenze serrate. Per aiutare questi sviluppatori a evitare multe, suggeriamo un metodo per creare sezioni di RoPA basate su esperienze reali degli utenti con l'app. Questo metodo utilizza modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per riassumere gli scenari degli utenti nei dettagli necessari per il RoPA.

#Contesto

#Registro delle Attività di Trattamento (RoPA)

Il RoPA è un documento che le aziende devono mantenere per mostrare come gestiscono i dati personali. Deve includere informazioni cruciali come chi è responsabile dei dati, perché i dati vengono trattati, con chi vengono condivisi e quali misure di sicurezza sono in atto.

Le piccole aziende, in particolare quelle con meno di 250 dipendenti, potrebbero non aver bisogno di tenere un RoPA se la loro elaborazione dati è a basso rischio. Tuttavia, "basso rischio" è spesso un termine vago e confuso, e molte piccole aziende trattano dati regolarmente. Non tenere un RoPA completo può portare a multe significative secondo le regole del GDPR. Per esempio, in casi in cui le aziende non hanno fornito la documentazione adeguata, hanno affrontato pesanti sanzioni.

#Le sfide per le piccole aziende sviluppatrici di app

I piccoli sviluppatori di app spesso faticano con i requisiti di conformità al GDPR. Molti mancano di risorse adeguate e non hanno accesso a esperti legali che li guidino nelle decisioni relative alla privacy. Inoltre, spesso c'è poca attenzione alla documentazione delle attività di trattamento dati durante il processo di sviluppo dell'app. Gli studi mostrano che gli sviluppatori, soprattutto nelle aziende più piccole, tendono a pensare alla privacy troppo tardi nel ciclo di sviluppo e non capiscono pienamente i concetti di privacy a cui devono attenersi.

#Soluzioni esistenti e limitazioni

La maggior parte degli sforzi attuali riguardanti il RoPA si concentra sull'imposizione di responsabilità attraverso basi di conoscenza e modelli semantici. Tuttavia, non si è prestata molta attenzione a come le aziende effettivamente creano questi registri. Alcuni studi hanno suggerito di utilizzare l'Architettura Aziendale (EA) per migliorare il processo di creazione del RoPA, ma molte piccole aziende non hanno le risorse per implementare questo approccio in modo efficace.

#Il framework proposto

Per supportare i piccoli sviluppatori di app nel mantenere il RoPA, proponiamo un framework che genera sezioni di RoPA da app mobili esistenti. Questo framework si basa su scenari forniti dagli utenti che dettagliamo le loro interazioni con l'app.

#Raccolta di scenari

Iniziamo raccogliendo scenari degli utenti che descrivono come usano l'app. Gli utenti sono invitati a inviare uno screenshot di uno schermo specifico dell'app e scrivere una descrizione della loro esperienza. Questa descrizione deve includere l'obiettivo che vogliono raggiungere, i passaggi compiuti per arrivarci e quali azioni sono state intraprese una volta arrivati.

#Identificazione dei concetti chiave

Ogni scenario utente può esprimere azioni, sentimenti o bisogni reali o desiderati. Durante la costruzione del RoPA, il nostro obiettivo principale è estrarre le interazioni chiave, i tipi di dati trattati, le finalità dell'uso dei dati e le parti coinvolte.

Per farlo in modo efficace, categorizziamo le azioni in tre gruppi:

1. Azioni Obiettivo: Questi verbi mostrano cosa l'utente vuole ottenere tramite l'app.
2. Azioni di Passo: Questi verbi dettagliano come l'utente interagisce con diverse parti dell'app.
3. Azioni di Pratica dei Dati: Questi verbi riguardano la raccolta e l'uso di diversi tipi di dati personali.

#Modelli di linguaggio controllato

Creiamo modelli strutturati per riassumere le azioni degli utenti in base alle categorie identificate. Ogni modello aiuta a riformulare le azioni dell'utente in una frase formale che rappresenta le azioni specifiche intraprese, insieme a quali dati sono coinvolti e altri dettagli rilevanti.

#Processo di Riassunto Estrattivo

Introduciamo un metodo di riassunto estrattivo che filtra i testi forniti dagli utenti per trovare e evidenziare le attività di trattamento. Questo metodo utilizza LLM per garantire che i riassunti siano accurati e chiari.

#LLM e le loro funzionalità

Negli ultimi tempi, gli LLM hanno cambiato il modo in cui gestiamo i compiti di elaborazione del linguaggio. Possono prendere in ingresso esempi e generare risposte che si adattano al contesto richiesto. Nel nostro caso, utilizziamo GPT-3.5 Turbo, un potente LLM, per estrarre i dettagli necessari del RoPA dagli scenari degli utenti.

#Progettazione dell'esperimento

Facciamo una serie di esperimenti per analizzare quanto bene l'LLM possa riassumere queste attività. Esploriamo come il numero di esempi forniti al modello influisce sulle sue prestazioni, quanto siano coerenti le sue uscite e se l'ordine degli esempi incida sui risultati.

Dividiamo i nostri scenari in tre set basati sul tipo di azione: azioni obiettivo, azioni di passo e azioni di pratica dei dati. Ogni set è ulteriormente suddiviso in dati di addestramento, validazione e test per capire come si comporta il modello.

#Risultati e scoperte

#Metriche di prestazione

Vengono utilizzate varie metriche per valutare quanto bene l'LLM estrae gli elementi cruciali dagli scenari. Metriche come il punteggio ROUGE aiutano a identificare quanto i riassunti generati siano allineati con i contenuti originali.

#Impatto del numero di esempi

Attraverso la nostra analisi, scopriamo che fornire più esempi migliora significativamente le prestazioni dell'LLM. Iniziando da un numero basso di esempi, osserviamo che le prestazioni migliorano costantemente man mano che il numero di esempi aumenta.

#Coerenza e sensibilità all'ordine

I nostri risultati indicano che l'LLM fornisce output coerenti anche quando lo stesso prompt viene ripetuto più volte. Tuttavia, l'ordine degli esempi non sembra avere un impatto significativo sulle prestazioni, suggerendo che purché venga fornito un numero sufficiente di esempi, l'ordine non conta molto.

#Valutazione manuale e scoperte

Una valutazione manuale ulteriore coinvolge il confronto tra riassunti scritti da umani e quelli prodotti dall'LLM. Questo aiuta a identificare eventuali discrepanze, come tipi di dati mancanti o verbi errati nei riassunti generati.

Durante questo confronto, abbiamo codificato vari motivi per le discrepanze, il che ha permesso un'analisi approfondita di dove le prestazioni dell'LLM potrebbero essere migliorate.

#Conclusione

In sintesi, il nostro framework mostra promesse nell'aiutare le piccole aziende sviluppatrici di app a soddisfare le esigenze di conformità al GDPR generando segmenti di RoPA basati su scenari degli utenti. La capacità di riassumere efficacemente le interazioni degli utenti utilizzando LLM come GPT-3.5 Turbo riduce il carico sui sviluppatori, aiutandoli a evitare potenziali multe.

#Lavoro futuro

Prevediamo di migliorare il nostro framework includendo processi per identificare e etichettare i verbi di azione negli scenari degli utenti. Inoltre, miriamo a esplorare come l'uso di diversi LLM o metodi di fine-tuning potrebbe migliorare i risultati. Ulteriori studi sono necessari per testare il nostro framework in contesti reali, valutando la sua praticità ed efficacia per le aziende più piccole.

Affrontando queste questioni, speriamo di fornire un sistema di supporto più robusto per i piccoli sviluppatori di app che affrontano le sfide della conformità al GDPR.