移动应用隐私权声明内容合规性检验方法

移动应用的隐私权声明作为用户与应用的协议条款,是用户信息采集前必须向用户披露的关键文档.近年来,国家出台多部政策法规明确要求移动应用需要配备清晰和规范的隐私权声明.然而,如今隐私权声明存在诸多问题,如缺失核心条目的披露、省略信息采集的目的和使用模糊的表述等.另一方面,随着法律条款数量增多,条款间要求各不相同,隐私权声明合规检验工作愈加繁重.提出一种移动应用隐私权声明的多标签分类方法,这一方法通过比较4部核心法律法规对隐私权声明的要求,总结梳理得到31类核心条目标签及特征.在该标签体系下,设计实现了一个隐私权声明语句的分类模型,该模型可以实现94%的条目分类准确率.基于该模型,结合句法结构解析和实体识别方法,在安卓应用和小程序场景中进行合规性检验,发现79%、63%和94%的隐私权声明分别存在条目缺失、目的省略和表述模糊问题.

基于混合型事件日志的模型合规性检验方法

信息系统记录的事件日志多为包含点事件和区间事件的混合型事件日志,针对现有合规性检验方法不能直接应用于此类事件日志的问题,提出一种对混合型事件日志及对应模型进行合规性检验的方法,从拟合度、精确度、和简洁度三个方面来衡量混合型事件日志及其对应的过程模型的契合程度,用户可对三个指标设置权重,求出一个综合的合规性指标。论文设计并实现一个原型工具,通过案例分析说明了算法的有效性。

个人信息保护影响评估制度的困境与反思

个人信息保护影响评估制度是一种事前合规检验,在当前大数据时代,对于制约个人信息处理者的行为,保护信息主体的个人信息安全具有关键性作用。当前,我国的个人信息保护影响评估制度的有关法律规定不够完善、适用范围过于广泛、缺乏中立的监管等,这些问题可能会影响评估的公正性。为了更好发挥制度功能,切实维护个人信息安全,需要有针对性的进行完善,包括建立“三方评估体系”、设定科学合理的执行程序等,只有及时有效的完善该制度,才能确保影响评估的公正客观,预防个人信息安全遭到侵害。

DECISION FUSION FOR WIRELESS SENSOR NETWORKS UNDER NAKAGAMI FADING CHANNELS

Decision fusion rules for Wireless Sensor Networks (WSNs) under Nakagami fading channels are investigated in this paper. Considering the application limitation of Likelihood Ratio Test fusion rule based on information of Channel Statistics using Series expansion (LRT-CSS),and the detection performance limitation of the Censoring based Mixed Fusion rule (CMF),a new LRT fusion rule based on information of channel statistics has been presented using Laplace approximation (LRT-CSL). Theoretical analysis and simulations show that the proposed fusion rule provides better detection performance than the Censoring based Mixed Fusion (CMF) and LRT-CSS fusion rules. Furthermore,compared with LRT-CSS fusion rule,the proposed fusion rule expands the application range of likelihood ratio test fusion rule.