Cross-border data transfer is vital for the digital economy by enabling data flow across different countries or regions. However, ensuring compliance with diverse data protection regulations during the transfer introduces significant complexities. Existing solutions either focus on a single legal framework or neglect real-time and concurrent processing demands, resulting in incomplete and inconsistent compliance management. To address this issue, we propose Cross-Border Compliance Management System (CBCMS), which not only enables the unified management of data processing policies across multiple jurisdictions to ensure compliance with various legal frameworks involved in cross-border data transfer, but also supports real-time and high-concurrency processing capabilities. We design Policy Definition Language (PDL) that supports the unified management of data processing policies, bridging the gap between natural language policies and machine-processable expressions, thereby allowing various legal frameworks to be seamlessly integrated into CBCMS. We present Compliance Policy Generation Model (CPGM), the core component of CBCMS, which generates compliant data processing policies with high accuracy, achieving up to 25.16% improvement in F1 score (reaching 97.32%) compared to rule-based baseline. CPGM achieves inference time in the order of milliseconds (6 to 13 ms), and keeps low latency even under high-load scenarios, demonstrating high real-time and concurrent performance. To our knowledge, CBCMS is the first system to support unified compliance management across jurisdictions while ensuring real-time and concurrent processing capabilities.


翻译:跨境数据传输通过实现数据在不同国家或地区间的流动,对数字经济至关重要。然而,在传输过程中确保遵守多样化的数据保护法规带来了显著的复杂性。现有解决方案要么仅关注单一法律框架,要么忽视了实时与并发处理需求,导致合规管理不完整且不一致。为解决这一问题,我们提出了跨境合规管理系统(CBCMS),该系统不仅支持跨多个司法管辖区的数据处理策略统一管理,以确保符合跨境数据传输所涉及的各种法律框架,还具备实时与高并发处理能力。我们设计了支持数据处理策略统一管理的策略定义语言(PDL),弥合了自然语言策略与机器可处理表达式之间的鸿沟,从而使多种法律框架能够无缝集成到CBCMS中。我们提出了CBCMS的核心组件——合规策略生成模型(CPGM),该模型能够高精度地生成合规的数据处理策略,与基于规则的基线方法相比,F1分数最高提升了25.16%(达到97.32%)。CPGM的推理时间在毫秒量级(6至13毫秒),即使在高负载场景下仍能保持低延迟,展现出优异的实时性与并发性能。据我们所知,CBCMS是首个在确保实时与并发处理能力的同时,支持跨司法管辖区统一合规管理的系统。

1
下载
关闭预览

相关内容

Processing 是一门开源编程语言和与之配套的集成开发环境(IDE)的名称。Processing 在电子艺术和视觉设计社区被用来教授编程基础,并运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
17+阅读 · 2021年7月18日
VIP会员
最新内容
人工智能赋能无人机:俄乌战争(万字长文)
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:56
国外海军作战管理系统与作战训练系统
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:16
美军条令《海军陆战队规划流程(2026版)》
专知会员服务
9+阅读 · 今天3:36
《压缩式分布式交互仿真标准》120页
专知会员服务
4+阅读 · 今天3:21
《电子战数据交换模型研究报告》
专知会员服务
6+阅读 · 今天3:13
《基于Transformer的异常舰船导航识别与跟踪》80页
《低数据领域军事目标检测模型研究》
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:37
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
专知会员服务
10+阅读 · 4月22日
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
8+阅读 · 4月22日
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员