面向APP应用的隐私合规的检测方法

面对严峻的个人信息保护监管态势,针对如何科学评估APP应用的隐私合规问题,提出了一种基于BERT-TextCNN分类模型的隐私合规检测方法。该方法充分考虑国内现有的法律法规,构建了一套完整的隐私合规测评指标体系,通过人工标注,建立了专业的隐私合规语料库,并通过该语料库训练BERT-TextCNN分类模型,以精准提取出APP应用隐私政策的合规要点。最终,采用该模型的预测结果进行隐私合规得分计算,以全面检测该APP应用可能存在的隐私合规风险点,保障其隐私政策的完整性。实验结果表明,该模型在高效、准确地提取隐私合规要点和检测APP应用的合规风险点方面表现卓越。这一创新性方法有望为企业和开发者防范监管通报的风险提供指导,同时为监管部门提供有益的参考,对于保障个人隐私权益具有积极的意义。