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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 207 - 216 (10page)
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4차 산업혁명으로 인해 빅데이터가 구축됨에 따라 개인 맞춤형 서비스가 급증했다. 이로 인해 온라인 서비스에서 수집하는 개인정보의 양이 늘어났으며, 사용자들의 개인정보 유출 및 프라이버시 침해 우려가 높아졌다. 온라인 서비스 제공자들은 이용자들의 프라이버시 침해 우려를 해소하기 위해 개인정보 처리방침을 제공하고 있으나, 개인정보 처리방침은 길이가 길고 복잡하여 이용자가 직접 위험 항목을 파악하기 어려운 문제로 인해 오남용되는 경우가 많다. 따라서 자동으로 개인정보 처리방침이 안전한지 여부를 검사할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 종래의 블랙리스트 및 기계학습 기반의 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법은 확장이 어렵거나 접근성이 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 문제를 해결하기 위해 생성형 인공지능인 GPT-3.5 API를 이용한 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법을 제안한다. 새로운 환경에서도 분류 작업을 수행할 수 있고, 전문 지식이 없는 일반인이 쉽게 개인정보 처리방침을 검사할 수 있다는 가능성을 보인다. 실험에서는 블랙리스트 기반 개인정보 처리방침과 GPT 기반 개인정보 처리방침이 안전한 문장과 안전하지 않은 문장의 분류를 얼마나 정확하게 하는지와 분류에 소요된 시간을 측정했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 종래의 블랙리스트 기반 문장 안전성 검증 기법보다 평균적으로 10.34% 높은 정확도를 보였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 블랙리스트 기반 문장 안전성 검증 기법
Ⅳ. GPT 기반 문장 안전성 검증 기법
Ⅴ. 데이터셋
Ⅵ. 실험 결과 및 분석
Ⅶ. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
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J.A. Obar and A. Oeldorf-Hirsch, “The biggest lie on the Internet: Ignoring the privacy policies and terms of service policies of social networking services,” Information, Communication & Society, vol. 23, no. 1, pp. 128-147, Jul. 2018.
Gyeo-Cheol Lim, “Studying on commercial sales of personal information and conditions - Focused on the Home-Plus case of the Supreme Court,” Korea Legislation Research Institute, (52), pp. 273-301, May. 2017.
M. Jovanovic and M. Campbell, “Generative artificial intelligence: Trends and prospects,” Computer, vol. 55, no. 10, pp. 107-112, Oct. 2022.
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