基于BERT文本分类模型的APP隐私政策完整性评价研究

[目的/意义]隐私泄露多发的原因之一在于部分APP隐私政策不够完整合规。APP隐私政策的完整性评价有助于推动隐私政策合规性研究，并揭示运营方收集和使用用户隐私的现状。[方法/过程]研究针对主流APP的隐私政策文本，利用Bert分类模型和L2归一化等方法计算得到其完整性得分，并从完整性的角度比对分析了不同类别和典型APP的隐私政策。[结果/结论]研究发现，Bert模型分类效果极佳，同时APP间隐私政策完整性差别较大。研究提出的隐私政策自动分类评价方法有助于隐私政策评价研究向自动化和智能化方向发展，并为隐私政策合法合规性研究提供了借鉴。