Технология упрощает понимание длинных уведомлений о конфиденциальности, преобразуя их в машиночитаемые форматы

Прочитано: 304 раз(а)


Новая технология упрощает понимание длинных уведомлений о конфиденциальности, преобразуя их в машиночитаемые форматы.

Исследователь из Астонского университета предложил более удобный способ чтения многословных уведомлений о конфиденциальности веб-сайтов.

Команда под руководством доктора Витора Жезуса разработала систему, позволяющую ускорить и упростить их понимание путем преобразования в машиночитаемые форматы. Этот метод может позволить браузеру направлять пользователя по документу с помощью рекомендаций или выделения ключевых моментов.

Предоставление информации о конфиденциальности является одним из ключевых требований Общего регламента защиты данных Великобритании (GDPR) и Закона Великобритании о защите данных, но их выполнение может оказаться утомительным ручным процессом.

В 2012 году журнал The Atlantic подсчитал, что на внимательное чтение уведомлений о конфиденциальности потребуется 76 дней в году.

Уведомления о конфиденциальности позволяют людям узнать, что делается с их данными, как они будут храниться в безопасности, если они будут переданы кому-либо еще, и что с ними произойдет, когда они больше не будут нужны.

Однако документы написаны некомпьютерным, часто юридическим языком, поэтому в статье «Возможность структурированных машиночитаемых уведомлений о конфиденциальности» доктор Хесус и его команда исследовали возможность представления уведомлений о конфиденциальности в машиночитаемом формате.

Д-р Жезус сказал: «Уведомления необходимы для информирования общественности и подотчетности контролеров данных, однако они унаследовали прагматизм, который был разработан для различных контекстов, таких как лицензии на программное обеспечение, или для удовлетворения — возможно, не всегда необходимого — многословной полноты юридического договор.

«И есть дополнительные проблемы, связанные с обновлением уведомлений, еще одним требованием закона, и они часто передаются вне канала, например, по электронной почте, если учетная запись пользователя существует».

В период с августа по сентябрь 2022 года команда изучила уведомления о конфиденциальности 50 самых популярных веб-сайтов Великобритании: от глобальных организаций, таких как Google.com, до таких британских сайтов, как john-lewis.com. Чтобы быть репрезентативными, они охватили ряд областей, таких как онлайн-услуги, новости и мода.

Исследователи вручную определили видимую структуру уведомлений и отметили разделы с общей тематикой, а затем разработали схему нотации объектов JavaScript (JSON), которая позволила им проверять, комментировать и манипулировать документами.

Определив общую потенциальную структуру, они пересмотрели каждое уведомление, чтобы преобразовать его в формат, который был машиночитаемым, но не ставил под угрозу ни соблюдение законодательства, ни права отдельных лиц.

Хотя ранее уже проводилась работа по решению той же проблемы, команда Астонского университета сосредоточилась в первую очередь на автоматизации политик, а не на сборе и обработке данных.

Доктор Хесус, работающий в Университетском колледже инженерных и физических наук, сказал: «Наша исследовательская работа предлагает новый подход к давней проблеме взаимодействия людей и уведомлений о конфиденциальности в Интернете.

«Как показала литература, практика и даже искусство на протяжении более десяти лет, уведомления о конфиденциальности почти всегда игнорируются и «принимаются» без особого раздумья, главным образом потому, что непрактично и не удобно просто полагаться на чтение длинного текста. получить доступ, например, к новостному веб-сайту. Тем не менее, уведомления о конфиденциальности являются центральным элементом нашей цифровой жизни, часто предусмотрены законом и имеют ужасные, часто невидимые последствия».

Статья была опубликована и получила награду за лучшую статью на Международной конференции по поведенческим и социальным вычислениям в ноябре 2023 года, которая теперь индексируется в IEEE Xplore.

В настоящее время команда изучает, можно ли использовать ИИ для дальнейшего ускорения процесса путем предоставления пользователю рекомендаций на основе прошлых предпочтений.

Технология упрощает понимание длинных уведомлений о конфиденциальности, преобразуя их в машиночитаемые форматы



Новости партнеров