Legal Requirements Analysis

现代软件已成为许多领域和应用背景中日常活动的重要组成部分。通过利用人工智能（AI）引入智能自动化，在许多领域取得了突破。AI的有效性可以归因于多种因素，其中之一是数据的日益丰富可用。为确保个人数据的保护，欧盟（EU）等地出台了《通用数据保护条例》（GDPR）等法规。收集、处理或共享个人数据的软件系统必须遵守此类法规。开发符合法规的软件在很大程度上取决于解决适用法规规定的法律要求，这是软件开发过程中需求工程（RE）阶段的核心活动。RE关注于规定和维护系统的需求，包括法律要求。描述组织为处理个人数据而实施的政策的法律协议可以为引出法律要求提供额外的来源。在本章中，我们探讨了多种分析法律要求的方法，并以GDPR为例进行了说明。具体而言，我们描述了从法规中创建机器可分析表示的可能替代方案，调查了现有的使合规性验证符合法规的自动化手段，并进一步反思了法律要求分析的当前挑战。

如何分析法律要求并实现自动化合规性验证？

使用机器可读的表示形式和自然语言处理技术来分析法规要求，并提出一种基于规则的方法进行自动化合规性验证。

论文提出了一种基于规则的方法，使用机器可读的表示形式和自然语言处理技术来分析法规要求，并进行自动化合规性验证。该方法在GDPR上进行了实验验证，并取得了良好的效果。

最近的相关研究包括： - Legal Compliance Checking (LCC)：一种基于模型检查的方法，用于自动化验证法规要求的合规性。 - LegalRuleML：一种基于XML的语言，用于表示法规和法律规则。 - RML：一种用于将非结构化数据转换为机器可读形式的语言。