PrivComp-KG : Leveraging Knowledge Graph and Large Language Models for Privacy Policy Compliance Verification

数据保护和隐私在数字时代变得越来越重要。许多公司依赖第三方供应商和服务提供商执行关键业务功能，包括数据处理和存储等任务。然而，这种依赖会引入潜在的漏洞，因为这些供应商的安全措施和实践可能并不总是符合监管机构期望的标准。企业通常需要确保遵守不断变化的监管规则，否则可能会受到法律处罚。由于这些规定的复杂性，解释和实施它们存在挑战。监管文件往往很长，需要大量的解释工作，而供应商起草的隐私政策通常缺乏完全合法合规所需的详细信息，导致存在歧义。为了确保对监管要求的简明解释以及组织隐私政策与相关规定的合规性，我们提出了一种基于大型语言模型（LLM）和语义网络的隐私合规方法。在本文中，我们开发了一种新颖的隐私政策合规验证知识图谱PrivComp-KG。它旨在高效地存储和检索有关隐私政策、监管框架和与隐私法律环境相关的领域特定知识的全面信息。使用检索增强生成技术，我们识别了隐私政策中与相应监管规则相对应的相关部分。这些有关个人隐私政策的信息被填充到PrivComp-KG中。结合领域上下文和规则，可以查询PrivComp-KG以检查每个供应商的隐私政策是否符合相关政策法规的合规性。我们通过验证各种组织的隐私政策文件，展示了PrivComp-KG的相关性。

如何确保企业的隐私政策与相关法规的合规性？

通过大型语言模型和语义Web的结合，开发一个隐私政策合规验证知识图谱（PrivComp-KG），并使用检索增强生成技术来识别隐私政策中与相关法规相对应的部分，以此来验证企业的隐私政策合规性。

论文提出了一个新的解决方案来确保企业的隐私政策合规性，使用了大型语言模型和语义Web技术。同时，开发了一个隐私政策合规验证知识图谱（PrivComp-KG），并使用检索增强生成技术来识别隐私政策中与相关法规相对应的部分。论文还通过实验验证了PrivComp-KG的有效性。

近期的相关研究包括《基于区块链的隐私保护技术综述》、《隐私保护技术综述》等。