Avançando a Análise da Política de Privacidade com Novos Métodos
Uma nova abordagem para analisar políticas de privacidade usando crowdsourcing e aprendizado ativo.
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Índice
Políticas de Privacidade são documentos importantes que explicam como as empresas coletam, usam e compartilham as informações pessoais das pessoas. Elas têm um papel fundamental em garantir que as empresas sigam as leis de privacidade, como a California Online Privacy Protection Act (CalOPPA) e o General Data Protection Regulation (GDPR). Essas leis exigem que as empresas informem os usuários sobre suas práticas de dados, garantindo transparência e responsabilidade.
Com o aumento do número de aplicativos e sites, também cresceu a necessidade de analisar essas políticas de privacidade. Entender o que está escrito nessas políticas pode ser complicado para os usuários, e está rolando uma pressão para criar ferramentas que ajudem tanto as empresas quanto os usuários a facilitar essa análise.
Desafios com Políticas de Privacidade
Um grande problema na criação de ferramentas precisas para analisar políticas de privacidade é conseguir dados bons o suficiente para treinar modelos de aprendizado de máquina. Coletar um grande conjunto de dados que cubra todos os tipos de situações de privacidade é caro e difícil. Muitos modelos existentes focam em tipos comuns de dados, como localização ou informações de contato, enquanto ignoram tipos menos comuns, como dados de saúde ou financeiros.
Além disso, quando anotadores treinados, como estudantes de direito, rotulam dados, os custos podem ser altos e a disponibilidade deles pode ser limitada. Isso cria uma barreira para obter um conjunto de dados equilibrado que inclua todas as categorias de dados necessárias.
Uma Nova Abordagem: Crowdsourcing e Aprendizado Ativo
Para enfrentar esses problemas, um novo método combina crowdsourcing e aprendizado ativo. O crowdsourcing junta muitos trabalhadores não treinados de plataformas como o Mechanical Turk da Amazon para rotular dados a um custo menor. O aprendizado ativo ajuda o modelo a aprender com menos exemplos, selecionando as amostras mais informativas para Rotulagem.
Ao dividir o processo de rotulagem em tarefas mais simples, anotadores não treinados podem fornecer informações valiosas que são quase tão confiáveis quanto as de anotadores treinados. Esse novo processo não só reduz custos, mas também permite um conjunto de dados maior e mais equilibrado.
O Processo de Rotulagem de Políticas de Privacidade
O novo método envolve várias etapas para garantir que as políticas de privacidade sejam rotuladas de forma precisa e eficiente. Primeiro, um scraper coleta dados de políticas de privacidade de diversos aplicativos Android. Esse processo filtra os dados para manter apenas os documentos relevantes e remove duplicatas.
Em seguida, uma ferramenta identifica automaticamente seções relevantes dentro dessas políticas de privacidade. Ao invés de fazer os anotadores lerem documentos inteiros, eles só trabalham em segmentos de texto específicos que provavelmente contêm informações úteis. Isso ajuda a melhorar a precisão dos rótulos, já que os anotadores se concentram em partes menores e mais manejáveis do texto.
Uma vez que os segmentos são identificados, anotadores do crowdsourcing os rotulam. Cada segmento é rotulado por categoria de dados, ação (como coletar ou compartilhar dados) e modo (como negação ou afirmação). Esse sistema de múltiplos rótulos captura a complexidade das políticas de privacidade melhor do que métodos anteriores.
Benefícios do Novo Método
O uso desse novo método oferece várias vantagens:
Eficiência de Custos: O crowdsourcing reduz o custo de rotulagem em comparação com anotadores treinados. Enquanto anotadores treinados podem ser caros e demorados, trabalhadores do crowdsourcing podem fazer o trabalho por uma fração do custo.
Maior Inclusividade: O novo método consegue rotular tipos de dados menos comuns mais facilmente. Como coleta dados de várias fontes, garante que categorias raras sejam representadas no conjunto de treinamento.
Precisão Melhorada: Usando aprendizado ativo, o método seleciona os segmentos mais informativos para rotulagem. Isso significa que o modelo pode alcançar alta precisão mesmo com menos amostras.
Rótulos Mais Detalhados: O método permite rótulos detalhados que identificam ações específicas dentro das políticas de privacidade. Isso é importante porque diferentes declarações sobre a coleta de dados podem ter implicações significativas para os usuários.
Resultados e Descobertas
O treinamento no novo conjunto de dados mostrou resultados promissores. Os modelos alcançaram alta precisão em categorias de dados comuns e raras. Especificamente, o método forneceu uma precisão média que superou modelos anteriores treinados em conjuntos de dados menores.
O novo conjunto de dados, conhecido como Privacy Policy Corpus (CPPS), contém milhares de segmentos rotulados de cerca de 52.000 políticas de privacidade. Esse conjunto é o maior da sua espécie, proporcionando um recurso rico para futuras análises.
Uma das descobertas significativas foi que negações explícitas e outras declarações importantes da política são mais prevalentes do que se pensava anteriormente. Isso mostra que o processo de rotulagem captura uma visão melhor do que as empresas estão fazendo em relação aos dados dos usuários.
Desafios Restantes
Embora o novo método mostre grande potencial, ainda existem desafios a serem enfrentados. Por exemplo, a compreensão de certos termos e frases legais pode variar entre os anotadores, o que pode levar a uma rotulagem inconsistente. Algumas políticas de privacidade também contêm jargões que podem confundir os anotadores, resultando em rótulos incorretos.
Além disso, mesmo com a precisão aprimorada dos rótulos, a ambiguidade em alguns segmentos pode levar a desafios durante o processo de classificação. O método tenta gerenciar essas questões descartando segmentos que não atendem a um certo limite de concordância entre os anotadores.
Próximos Passos e Trabalho Futuro
Olhando para o futuro, existem várias áreas para mais pesquisa e desenvolvimento:
Melhorando as Instruções de Anotação: Criar instruções e diretrizes mais claras para os anotadores poderia melhorar a consistência e a precisão dos rótulos.
Expandindo para Outras Fontes de Dados: A abordagem do método pode ser adaptada para outros tipos de políticas de privacidade, como as de sites ou dispositivos de Internet das Coisas (IoT).
Treinando Modelos Mais Específicos: Desenvolver modelos que atendam a grupos de usuários ou tipos de aplicativos específicos poderia aumentar a relevância e a utilidade.
Abordando Mudanças Legais: Mudanças legais em andamento exigem que o sistema de análise permaneça atualizado, se adaptando a novas regulamentações e suas implicações para as políticas de privacidade.
Conclusão
As políticas de privacidade são essenciais para entender como os dados pessoais são tratados pelas empresas. Embora desafios permaneçam na análise desses documentos, a combinação de crowdsourcing e aprendizado ativo oferece um caminho promissor. Ao reduzir custos, aumentar a inclusividade e fornecer rotulagem detalhada, esse método pode melhorar significativamente como as políticas de privacidade são estudadas e entendidas. O futuro da análise de políticas de privacidade parece brilhante com a pesquisa e inovação contínuas nesse campo.
Título: Calpric: Inclusive and Fine-grain Labeling of Privacy Policies with Crowdsourcing and Active Learning
Resumo: A significant challenge to training accurate deep learning models on privacy policies is the cost and difficulty of obtaining a large and comprehensive set of training data. To address these challenges, we present Calpric , which combines automatic text selection and segmentation, active learning and the use of crowdsourced annotators to generate a large, balanced training set for privacy policies at low cost. Automated text selection and segmentation simplifies the labeling task, enabling untrained annotators from crowdsourcing platforms, like Amazon's Mechanical Turk, to be competitive with trained annotators, such as law students, and also reduces inter-annotator agreement, which decreases labeling cost. Having reliable labels for training enables the use of active learning, which uses fewer training samples to efficiently cover the input space, further reducing cost and improving class and data category balance in the data set. The combination of these techniques allows Calpric to produce models that are accurate over a wider range of data categories, and provide more detailed, fine-grain labels than previous work. Our crowdsourcing process enables Calpric to attain reliable labeled data at a cost of roughly $0.92-$1.71 per labeled text segment. Calpric 's training process also generates a labeled data set of 16K privacy policy text segments across 9 Data categories with balanced positive and negative samples.
Autores: Wenjun Qiu, David Lie, Lisa Austin
Última atualização: 2024-01-15 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2401.08038
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2401.08038
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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