How Privacy-Savvy Are Large Language Models? A Case Study on Compliance and Privacy Technical Review

要約

大規模な言語モデル（LLMS）の最近の進歩により、言語生成、要約、複雑な質問応答など、さまざまな分野でアプリケーションが大幅に拡大しました。
ただし、プライバシーコンプライアンスと技術的なプライバシーレビューへの適用は引き続き未調査であり、グローバルなプライバシー基準を遵守し、機密のユーザーデータを保護する能力に関する重要な懸念を引き起こしています。
このペーパーでは、プライバシー情報抽出（PIE）、法律および規制のキーポイント検出（KPD）、および質問回答（QA）などのプライバシー関連のタスクにおけるLLMSのパフォーマンスを評価する包括的なケーススタディを提供することにより、このギャップに対処しようとしています。
プライバシーポリシーとデータ保護規制。
プライバシーテクニカルレビュー（PTR）フレームワークを紹介し、ソフトウェア開発ライフサイクル中のプライバシーリスクの緩和におけるその役割を強調します。
実証的評価を通じて、プライバシーコンプライアンスチェックと技術的プライバシーレビューの実行において、BERT、GPT-3.5、GPT-4、およびカスタムモデルを含むいくつかの著名なLLMの能力を調査します。
私たちの実験は、プライバシーに敏感な情報を抽出し、主要な規制コンプライアンスポイントの検出において、その精度、リコール、およびF1スコアに焦点を当てた複数の次元にわたってモデルをベンチマークします。
LLMSは、プライバシーレビューを自動化し、規制当局の矛盾を特定することで有望であるが、進化する法的基準に完全に準拠する能力に大きなギャップが続いている。
プライバシーコンプライアンスにおけるLLMSの機能を強化するための実用的な推奨事項を提供し、堅牢なモデルの改善の必要性と法的および規制要件とのより良い統合を強調します。
この調査では、コンプライアンスの取り組みでビジネスをサポートし、ユーザープライバシーの権利を保護できるプライバシー認識LLMを開発することの重要性の高まりを強調しています。

要約(オリジナル)

The recent advances in large language models (LLMs) have significantly expanded their applications across various fields such as language generation, summarization, and complex question answering. However, their application to privacy compliance and technical privacy reviews remains under-explored, raising critical concerns about their ability to adhere to global privacy standards and protect sensitive user data. This paper seeks to address this gap by providing a comprehensive case study evaluating LLMs’ performance in privacy-related tasks such as privacy information extraction (PIE), legal and regulatory key point detection (KPD), and question answering (QA) with respect to privacy policies and data protection regulations. We introduce a Privacy Technical Review (PTR) framework, highlighting its role in mitigating privacy risks during the software development life-cycle. Through an empirical assessment, we investigate the capacity of several prominent LLMs, including BERT, GPT-3.5, GPT-4, and custom models, in executing privacy compliance checks and technical privacy reviews. Our experiments benchmark the models across multiple dimensions, focusing on their precision, recall, and F1-scores in extracting privacy-sensitive information and detecting key regulatory compliance points. While LLMs show promise in automating privacy reviews and identifying regulatory discrepancies, significant gaps persist in their ability to fully comply with evolving legal standards. We provide actionable recommendations for enhancing LLMs’ capabilities in privacy compliance, emphasizing the need for robust model improvements and better integration with legal and regulatory requirements. This study underscores the growing importance of developing privacy-aware LLMs that can both support businesses in compliance efforts and safeguard user privacy rights.

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