AI-driven Personalized Privacy Assistants: a Systematic Literature Review

要約

近年、AIに基づいたいくつかのパーソナライズされたアシスタントが、ユーザーがプライバシー関連の決定を下すのを支援するために研究および開発されています。
これらのAI駆動型のパーソナライズされたプライバシーアシスタント（AI駆動型PPA）は、さまざまなプライバシー決定要求でしばしばオーバーロードするオンライン環境で個人データについて意思決定に苦労する可能性があるユーザーに大きな利点を提供できます。
これまでのところ、AI駆動型PPAの新たなトピックを体系的に調査した研究はありません。その基礎となる技術、アーキテクチャ、機能（決定タイプ、または決定の正確性など）を分類しています。
このギャップを埋めるために、科学文献に見られる既存のソリューションをマッピングするための系統的文献レビュー（SLR）を提示します。
近年（2013-2025）に数百のユニークな研究論文を上映し、41の含まれる論文から分類を構築しました。
その結果、このSLRは、出版物、貢献、方法論的品質、およびその他の定量的洞察の観点から、AI駆動のPPAに関する既存の研究のいくつかの側面をレビューします。
さらに、AI駆動型PPAの包括的な分類を提供し、建築の選択、システムのコンテキスト、使用済みのAIの種類、データソース、決定の種類、意思決定の制御などを掘り下げます。
SLRに基づいて、研究のギャップと課題をさらに強調し、AI主導のPPAの設計と開発に関する推奨事項と、将来の研究の道を策定します。

要約(オリジナル)

In recent years, several personalized assistants based on AI have been researched and developed to help users make privacy-related decisions. These AI-driven Personalized Privacy Assistants (AI-driven PPAs) can provide significant benefits for users, who might otherwise struggle with making decisions about their personal data in online environments that often overload them with different privacy decision requests. So far, no studies have systematically investigated the emerging topic of AI-driven PPAs, classifying their underlying technologies, architecture and features, including decision types or the accuracy of their decisions. To fill this gap, we present a Systematic Literature Review (SLR) to map the existing solutions found in the scientific literature, which allows reasoning about existing approaches and open challenges for this research field. We screened several hundred unique research papers over the recent years (2013-2025), constructing a classification from 41 included papers. As a result, this SLR reviews several aspects of existing research on AI-driven PPAs in terms of types of publications, contributions, methodological quality, and other quantitative insights. Furthermore, we provide a comprehensive classification for AI-driven PPAs, delving into their architectural choices, system contexts, types of AI used, data sources, types of decisions, and control over decisions, among other facets. Based on our SLR, we further underline the research gaps and challenges and formulate recommendations for the design and development of AI-driven PPAs as well as avenues for future research.

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