KCI등재
AI 기반 개인정보 침해평가 시스템 : 정부입법 및 의원입법안에 대한 NLP 활용 = An AI-based Personal Information Breach Assessment System: Utilizing Natural Language Processing Techniques for Government Legislative Drafts and Bills
저자
발행기관
학술지명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지(KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP))
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
545-554(10쪽)
DOI식별코드
제공처
The AI-based Personal Information Breach Assessment System was developed to support evaluators in breach assessment work using NLP techniques, such as named entity recognition, intent classification, document classification, and document summarization, for government legislative revision drafts and legislator bills. The existing breach assessment, which contains one paragraph, was more specifically divided into a new format that included revision content, review content, and review comment. The revised content in the new format is categorized by the purpose of personal information processing, the subject of the information, the personal information processor, and four types of personal information (general personal information, unique identification information, sensitive information, and video information). These were extracted from revision proposals using a named entity recognizer. This named entity recognizer was fine-tuned from the xlm-roberta-large pre-trained language model to identify a total of eight named entities. The micro F1-score for the eight named entities was 0.707, and among them, the micro F1-score for the four types of personal information was 0.737. The review contents in the new format, which includes legal compliance, the necessity of personal information processing, the inevitability of business processing, and the safety of information management, employs the intent classification technique, which is widely used in chatbots, and generates over 140 review opinions using slot tagging. The review opinions in the new format start by determining the breach status for each personal information. The breach determination classifier was trained on a CNN + Fasttext classification model, achieving a micro F1-score of 0.91. Despite the newly subdivided and revised format, the introduction of this AI system showed a significant enhancement in task efficiency, supporting the rapid execution of breach evaluations.
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