Abstract-Med den snabba ökningen av molntjänster insamling och användning av användardata för att erbjuda personliga upplevelser, att se till att dessa tjänster uppfyller sina sekretesspolicyer har blivit en verksamhet som är nödvändig för att bygga användarnas förtroende. De flesta efterlevnadsinsatser inom industrin idag är dock beroende av manuella granskningsprocesser och revisioner som är utformade för att skydda användardata, och därför är resursintensiva och saknar täckning. I detta dokument presenterar vi vår erfarenhet bygga och driva ett system för att automatisera integritetspolicy efterlevnad kontroll i Bing. Centralt för utformningen av systemet är a) JURIDISKA EASE-ett språk som tillåter specificering av sekretesspolicyer som inför restriktioner för hur användardata hanteras; och b) GROK-en datainventering för Map-Reduce-liknande stora datasystem som spårar hur användardata strömmar mellan program. GROK kartlägger kod-nivå schema element till datatyper i Lawease, i huvudsak, kommentera befintliga program med informationsflöde typer med minimal mänsklig ingång. Kontrollen av efterlevnaden begränsas således till en analys av informationsflödet i stora datasystem. Systemet, bootstrappad av ett litet team, kontrollerar efterlevnad dagligen av miljontals rader av ständigt föränderlig källkod skriven av flera tusen utvecklare.
REF föreslår ett arbetsflöde för att upprätthålla sekretesspolicyer i big data system.
Bootstrapping Privacy Compliance in Big Data Systems
{'venue': '2014 IEEE Symposium on Security and Privacy', 'journal': '2014 IEEE Symposium on Security and Privacy', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}