PEAK: Explainable Privacy Assistant through Automated Knowledge Extraction

要約

オンライン プライバシーの領域では、プライバシー アシスタントは、ユーザーがプライバシーを効果的に管理できるようにする上で極めて重要な役割を果たします。
最近の研究では、プライバシー侵害の検出やパーソナライズされたプライバシーの推奨などのタスクへの取り組みにおいて有望な進歩が示されていますが、ユーザーの普及にとって重要な側面は、意思決定プロセスの説明を提供するこれらのシステムの機能です。
このペーパーでは、プライバシーに関する決定の説明を生成するためのプライバシー アシスタントについて説明します。
プライバシー アシスタントは、潜在的なトピックの発見、説明カテゴリの特定、説明スキームの確立、自動説明の生成に重点を置いています。
ユーザーは生成された説明を使用して、プライバシー アシスタントの推奨事項を理解できます。
現実世界の画像のプライバシー データセットに関するユーザー調査では、生成された説明が便利で理解しやすいとユーザーが感じていることがわかりました。
さらに、生成された説明は、プライバシー アシスタント自身が意思決定を改善するために使用できます。
生成された説明を最先端のプライバシー アシスタントに組み込むことで、これをどのように実現できるかを示します。

要約(オリジナル)

In the realm of online privacy, privacy assistants play a pivotal role in empowering users to manage their privacy effectively. Although recent studies have shown promising progress in tackling tasks such as privacy violation detection and personalized privacy recommendations, a crucial aspect for widespread user adoption is the capability of these systems to provide explanations for their decision-making processes. This paper presents a privacy assistant for generating explanations for privacy decisions. The privacy assistant focuses on discovering latent topics, identifying explanation categories, establishing explanation schemes, and generating automated explanations. The generated explanations can be used by users to understand the recommendations of the privacy assistant. Our user study of real-world privacy dataset of images shows that users find the generated explanations useful and easy to understand. Additionally, the generated explanations can be used by privacy assistants themselves to improve their decision-making. We show how this can be realized by incorporating the generated explanations into a state-of-the-art privacy assistant.

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