SYSTEMS AND METHODS FOR TRACKING DATA SHARED WITH THIRD PARTIES USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE-MACHINE LEARNING

• Main Authors: BACHELOR, Rod, BENNETT, Jeremy F, BONAT, Michelle, DAO, Tuan
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 14.04.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR

Systems, methods, and devices for tracking and managing data shared with third parties are disclosed. In one embodiment, a method including: retrieving data collection and usage policies of an entity; processing the data collection and usage policies with a natural language processing (NLP) model; generating, by the NLP model, predictive data collection and data usage attributes; generating a feature vector from the predictive data collection and data usage attributes; processing the feature vector with a graph neural network; storing data structured as a graph including the entity and the predictive data collection and data usage attributes; and processing the data structured as a graph with a classifier model that labels the entity as a first node in the data structured as a graph and predicts an edge to a second node in the data structured as a graph based on the predictive data collection and data usage attributes. La présente invention concerne des systèmes, des procédés et des dispositifs pour suivre et gérer des données partagées avec des tiers. Dans un mode de réalisation, un procédé consiste à : extraire des politiques de collecte et d'utilisation de données d'une entité; traiter les politiques de collecte et d'utilisation de données au moyen d'un modèle de traitement de langage naturel (NLP); générer, par le modèle NLP, des attributs prédictifs de collecte de données et d'utilisation de données; générer un vecteur caractéristique à partir des attributs prédictifs de collecte de données et d'utilisation de données; traiter le vecteur caractéristique au moyen d'un réseau neuronal de graphe; stocker des données structurées sous la forme d'un graphe comprenant l'entité et les attributs prédictifs de collecte de données et d'utilisation de données; et traiter les données structurées sous la forme d'un graphe au moyen d'un modèle de classificateur qui étiquette l'entité comme un premier nœud dans les données structurées sous la forme d'un graphe et prédit une arête vers un second nœud dans les données structurées sous la forme d'un graphe sur la base des attributs prédictifs de collecte de données et d'utilisation de données.