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P2 Giving without Notifying: Assessing Compliance of Data Transmission in Android Apps

未经通知地提供:评估 Android 应用中数据传输的合规性
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 2/10 · 该论文属于程序分析与静态数据流分析在 Android 隐私合规中的应用,但未涉及 LLM/Agent、机器学习系统、浮点程序分析或贝叶斯程序分析,与用户画像中 PL 与 AI/LLM 交叉的核心方向不匹配。引用 0 inbox
Ming Fan, Jifei Shi, Yin Wang, Le Yu, Xicheng Zhang, Haijun Wang, Wuxia Jin, Ting Liu
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:面向 Android 应用数据传输合规性,针对现有检测效率低和忽略物理目的地的问题。

移动应用为满足业务需求常访问个人信息,带来隐私泄露担忧。已有合规检测方法通过检查程序代码与隐私政策之间的一致性来发现违规,但面临静态数据流分析工具效率低的问题,并且往往忽略数据实际传输的物理目的地。本文以“未经通知地提供”为切入点,关注 Android 应用数据传输的合规性评估,试图在代码与隐私政策一致性分析之外纳入物理传输目的地,并应对分析效率挑战。摘要未给出具体技术方案、实现细节与实验评估结果,因此无法进一步概述其方法创新与关键发现。

问题
移动应用常为业务需要访问个人信息,可能引发隐私泄露;现有合规检测方法检查代码与隐私政策是否一致,但存在静态数据流分析效率低、忽视物理传输目的地的问题。
方法
摘要未详述具体方法,仅表明该工作围绕 Android 应用数据传输合规性评估,针对现有方法效率低与忽略物理目的地的问题展开。
评估
摘要未提供评估方式与实验结果,无法从现有信息判断其评估设计。
原文摘要(Abstract)

Mobile apps often access personal information to meet business needs, raising concerns about privacy breaches. Compliance detection methods are proposed to check for inconsistencies between program code and privacy policies. However, existing methods face challenges with the low efficiency of static data flow analysis tools and often neglect physical data transmission destinations.

链接与引用

DOI 原文 ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot8365,
  title = {Giving without Notifying: Assessing Compliance of Data Transmission in Android Apps},
  author = {Ming Fan and Jifei Shi and Yin Wang and Le Yu and Xicheng Zhang and Haijun Wang and Wuxia Jin and Ting Liu},
  booktitle = {ASE},
  year = {2024},
  doi = {10.1145/3691620.3695528}
}