Idag organisationer inte har bra sätt att koppla sina skriftliga sekretesspolicyer med genomförandet av dessa politik. För att hjälpa organisationer att ta itu med denna fråga, har vår humancentrerade forskning fokuserat på att förstå organisatoriska integritetshantering behov, och, baserat på dessa behov, skapa en användbar och effektiv policy arbetsbänk kallas SPARCLE. SPARCLE kommer att göra det möjligt för organisatoriska användare att ange policyer i naturligt språk, tolka policyer för att identifiera politiska element och sedan generera en maskinläsbar (XML) version av policyn. I framtiden kommer SPARCLE sedan att möjliggöra kartläggning av policyer till organisationens konfiguration och tillhandahålla revisions- och efterlevnadsverktyg för att säkerställa att policygenomförandet fungerar som avsett. I detta dokument presenterar vi de strategier som används i utformningen och genomförandet av den naturliga språk tolkning kapacitet som är en del av den funktionella versionen av SPARCLE författarverktyg. Vi har skapat en uppsättning grammatiker som kör på en ytlig parser som är utformade för att identifiera regelelement i sekretesspolicy regler. Vi presenterar empiriska användbarhetsutvärderingsdata från målorganisatoriska användare av SPARCLE-systemet och lyfter fram systemets tolkningsnoggrannhet med organisationernas sekretesspolicyer. Det framgångsrika genomförandet av tolkningsfunktionerna är ett viktigt steg mot vårt mål att tillhandahålla en användbar och effektiv metod för organisationer att länka den naturliga språkversionen av sekretesspolicyer till deras genomförande, och efterföljande verifiering genom efterlevnadsgranskning av efterlevnadsloggarna.
Ett exempel är SPARCLE Policy Workbench, som gör det möjligt för politiska yrkesverksamma att skriva sekretesspolicy på naturligt språk och tolkar politiken och omvandlar den till en genomförd politik REF.
An empirical study of natural language parsing of privacy policy rules using the SPARCLE policy workbench
{'venue': "SOUPS '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}