prikaz prve stranice dokumenta Automatizirana provjera sukladnosti politika privatnosti na webu s Općom uredbom o zaštiti podataka korištenjem strojnog učenja
No public access
master's thesis
Automatizirana provjera sukladnosti politika privatnosti na webu s Općom uredbom o zaštiti podataka korištenjem strojnog učenja
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. urn:nbn:hr:168:679581
Šeša, Rene
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Šeša, R. (2024). Automatizirana provjera sukladnosti politika privatnosti na webu s Općom uredbom o zaštiti podataka korištenjem strojnog učenja (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:679581

Šeša, Rene. "Automatizirana provjera sukladnosti politika privatnosti na webu s Općom uredbom o zaštiti podataka korištenjem strojnog učenja." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:679581

Šeša, Rene. "Automatizirana provjera sukladnosti politika privatnosti na webu s Općom uredbom o zaštiti podataka korištenjem strojnog učenja." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:679581

Šeša, R. (2024). 'Automatizirana provjera sukladnosti politika privatnosti na webu s Općom uredbom o zaštiti podataka korištenjem strojnog učenja', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 25 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:679581

Šeša R. Automatizirana provjera sukladnosti politika privatnosti na webu s Općom uredbom o zaštiti podataka korištenjem strojnog učenja [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2024 [cited 2024 December 25] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:679581

R. Šeša, "Automatizirana provjera sukladnosti politika privatnosti na webu s Općom uredbom o zaštiti podataka korištenjem strojnog učenja", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:679581

Metadata
TitleAutomatizirana provjera sukladnosti politika privatnosti na webu s Općom uredbom o zaštiti podataka korištenjem strojnog učenja
Title (english)Automated compliance check of website privacy policies with the general data protection regulation using machine learning
AuthorRene Šeša
MentorMarko Horvat (mentor)
Committee memberMarko Horvat (predsjednik povjerenstva)
Committee memberGordan Gledec (član povjerenstva)
Committee memberBoris Vrdoljak (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2024-09-09, Croatia
Abstract
U ovome radu istražuju se mogućnosti automatiziranja procesa provjere sukladnost politika privatnosti s Općom uredbom o zaštiti podataka korištenjem metoda strojnog učenja. Odabrano je 5 odredbi GDPR koje su pogodnih za analizu koje svaka politika privatnosti mora imati: kontakt voditelja obrade, pravo ispitanika na povlačenje privole, navedenu svrhu obrade podataka, navedenu kategoriju osobnih podataka koji se obrađuju te obavijest ispitaniku na pravo na brisanje i ispravak prikupljenih podataka. Prilikom prikupljanja politika privatnosti korištena je Python biblioteka Polipy. Za vektorsku reprezentaciju riječi korišteni su modeli OpenAI text-embedding-3-small i SPLADE++. Navedeni modeli su trenirani za engleski jezik pa je za prijevod teksta s hrvatskog jezika na engleski jezik korištena biblioteka Translators. Za klasifikaciju paragrafa politika privatnosti korištene su metode strojnog učenja: logistička regresija i linearna regresija. Na kraju je donesen zaključak na temelju dobivenih rezultati te su navedena daljnja razmatranja.
Abstract (english)
This paper explores the possibility of automating the process of checking privacy policy compliance with the General Data Protection Regulation by using machine learning methods. 5 parts of the GDPR were selected that are suitable for analysis and that every privacy policy needs to have: contact of the data controller, notification of the subject's right to withdraw the consent, specification of the purpose of data processing, specification of the category of personal data that is processed, and notification to the data subject of the right to delete and correct collected data. The Python library Polipy is used to collect privacy policies. OpenAI text-embedding-3-small and SPLADE++ models are used for text embedding. The mentioned models are trained for English language usage, so the Translators library is used to translate the text from Croatian to English. Machine learning methods are used to classify privacy policy paragraphs: logistic regression and linear regression. Ultimately, a conclusion was made based on the obtained results, and further considerations were given.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:679581
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2024-10-12 22:15:05