LADFA: A Framework of Using Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation for Personal Data Flow Analysis in Privacy Policies

📄 arXiv: 2601.10413v1 📥 PDF

作者: Haiyue Yuan, Nikolay Matyunin, Ali Raza, Shujun Li

分类: cs.AI, cs.CR

发布日期: 2026-01-15

💡 一句话要点

LADFA：结合LLM与RAG的隐私政策个人数据流分析框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 隐私政策分析 大型语言模型 检索增强生成 个人数据流 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有隐私政策分析方法难以应对其复杂性和多样性，导致用户难以理解组织如何处理个人数据。
  2. LADFA框架结合LLM、RAG和定制知识库，从非结构化文本中提取个人数据流并构建数据流图。
  3. 案例研究表明，LADFA在汽车行业隐私政策分析中具有有效性和准确性，且具备良好的灵活性和可定制性。

📝 摘要（中文）

隐私政策旨在告知用户组织如何处理个人数据，涵盖数据收集、存储以及与第三方共享等多个方面。然而，由于冗长复杂的法律语言以及不同行业和组织间的不一致做法，用户通常难以完全理解隐私政策。为了实现隐私政策的自动化和大规模分析，许多研究人员探索了机器学习和自然语言处理技术，包括大型语言模型（LLM）的应用。本文提出LADFA框架，该框架结合了LLM、检索增强生成（RAG）以及从现有研究中定制的知识库，用于从隐私政策中提取个人数据流，构建个人数据流图，并进行数据流图分析以促进洞察发现。该框架包含预处理器、基于LLM的处理器和数据流后处理器。通过对汽车行业十个选定隐私政策的案例研究，验证了该方法的有效性和准确性。LADFA具有灵活性和可定制性，适用于隐私政策分析之外的各种文本分析任务。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法难以有效提取隐私政策中的个人数据流，因为隐私政策文本复杂、冗长，且不同组织和行业存在差异，使得自动化分析面临挑战。传统方法可能依赖于规则或简单的模式匹配，难以处理复杂的语言结构和上下文信息。

核心思路：LADFA的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语言理解和生成能力，结合检索增强生成（RAG）技术，以及一个基于现有研究定制的知识库，从而更准确地从隐私政策中提取个人数据流。RAG通过检索相关信息来增强LLM的生成能力，知识库则提供领域特定的知识，帮助LLM更好地理解隐私政策的术语和概念。

技术框架：LADFA框架包含三个主要模块：预处理器、基于LLM的处理器和数据流后处理器。预处理器负责对原始隐私政策文本进行清洗和格式化。基于LLM的处理器是核心模块，利用LLM和RAG技术提取个人数据流。数据流后处理器则负责构建个人数据流图，并进行数据流分析，以发现潜在的隐私风险或不合规行为。

关键创新：LADFA的关键创新在于将LLM、RAG和定制知识库相结合，用于个人数据流分析。与仅使用LLM的方法相比，RAG和知识库的引入可以显著提高数据提取的准确性和可靠性。此外，LADFA框架的设计具有灵活性和可定制性，可以适应不同类型和格式的隐私政策。

关键设计：LADFA框架中，RAG模块的关键设计在于如何构建和维护知识库，以及如何有效地检索相关信息。知识库的构建需要仔细分析现有研究和隐私政策，提取关键术语和概念。检索算法需要能够快速准确地找到与当前文本相关的知识。LLM的选择和微调也是关键，需要根据具体的任务和数据集进行优化。此外，数据流后处理器的设计需要考虑如何有效地表示和分析个人数据流图，以便发现有意义的洞察。

📊 实验亮点

该论文通过对汽车行业十个选定隐私政策的案例研究，验证了LADFA框架的有效性和准确性。虽然论文中没有提供具体的性能数据或与其他基线的详细对比，但案例研究表明LADFA能够有效地提取个人数据流并构建数据流图，为隐私政策分析提供有价值的洞察。

🎯 应用场景

LADFA可应用于自动化隐私合规性检查、隐私风险评估、用户隐私意识提升等领域。通过自动分析隐私政策，可以帮助企业识别潜在的隐私风险，确保其数据处理行为符合相关法规。同时，用户也可以利用该工具快速了解隐私政策的关键信息，从而更好地保护自己的个人数据。未来，该技术可扩展到其他类型的法律文本分析，例如服务条款、合同等。

📄 摘要（原文）

Privacy policies help inform people about organisations' personal data processing practices, covering different aspects such as data collection, data storage, and sharing of personal data with third parties. Privacy policies are often difficult for people to fully comprehend due to the lengthy and complex legal language used and inconsistent practices across different sectors and organisations. To help conduct automated and large-scale analyses of privacy policies, many researchers have studied applications of machine learning and natural language processing techniques, including large language models (LLMs). While a limited number of prior studies utilised LLMs for extracting personal data flows from privacy policies, our approach builds on this line of work by combining LLMs with retrieval-augmented generation (RAG) and a customised knowledge base derived from existing studies. This paper presents the development of LADFA, an end-to-end computational framework, which can process unstructured text in a given privacy policy, extract personal data flows and construct a personal data flow graph, and conduct analysis of the data flow graph to facilitate insight discovery. The framework consists of a pre-processor, an LLM-based processor, and a data flow post-processor. We demonstrated and validated the effectiveness and accuracy of the proposed approach by conducting a case study that involved examining ten selected privacy policies from the automotive industry. Moreover, it is worth noting that LADFA is designed to be flexible and customisable, making it suitable for a range of text-based analysis tasks beyond privacy policy analysis.