SkillScanner: Garantire la Conformità nelle App Vocali

Gli Assistenti Vocali Personali (VPA) come Amazon Alexa sono cresciuti rapidamente, permettendo agli sviluppatori di creare migliaia di applicazioni vocali, o "competenze." Anche se questa apertura invita all'innovazione, porta anche a problemi come le violazioni delle politiche nelle competenze, che possono danneggiare gli utenti. Per affrontare questo, abbiamo sviluppato uno strumento chiamato SkillScanner, che rileva potenziali violazioni delle politiche durante la fase di sviluppo.

#Contesto

La piattaforma Amazon Alexa ha linee guida severe che gli sviluppatori devono seguire mentre creano competenze. Queste linee guida includono protezioni della Privacy e standard di contenuto. Ad esempio, le competenze non devono raccogliere informazioni personali senza una politica sulla privacy o chiedere contenuti inappropriati. Nonostante queste linee guida, molte competenze sulla piattaforma violano queste regole.

#Il Problema delle Violazioni delle Politiche

Molti sviluppatori non sono a conoscenza delle politiche specifiche da seguire quando creano competenze. Il nostro studio sugli utenti ha mostrato che c'è un significativo divario tra i requisiti stabiliti da Amazon e le pratiche effettive degli sviluppatori. Di conseguenza, le competenze che violano queste politiche spesso arrivano nello store delle competenze, portando a potenziali rischi per gli utenti.

#Risultati dello Studio sugli Utenti

Abbiamo condotto uno studio sugli utenti con sviluppatori di competenze per capire la loro consapevolezza riguardo ai requisiti delle politiche Amazon. I risultati erano preoccupanti. Mentre la maggior parte degli sviluppatori dichiarava di conoscere le politiche, molti non riuscivano a identificare effettive violazioni nelle competenze. Questo ha evidenziato la necessità di una formazione e di strumenti migliori per aiutare gli sviluppatori a comprendere e rispettare queste politiche.

#Introduzione a SkillScanner

SkillScanner è progettato per aiutare gli sviluppatori terzi a identificare potenziali violazioni delle politiche nelle loro competenze prima che vengano pubblicate. Utilizzando tecniche di analisi statica, può esaminare il codice e segnalare problemi relativi alle linee guida sulla privacy e sul contenuto.

#Panoramica del Sistema

SkillScanner funziona localmente sui computer degli sviluppatori, permettendo loro di analizzare il proprio codice senza esporre informazioni riservate. Questo strumento si concentra sul rilevamento di violazioni relative ai requisiti di privacy e alle Linee guida sui contenuti.

#Analisi delle Attività di Raccolta Dati

Una delle funzioni principali di SkillScanner è rilevare le attività di raccolta dati. Le competenze possono raccogliere dati degli utenti in due modi: attraverso conversazioni o richiedendo permessi. Lo strumento identifica queste attività nel codice della competenza, tracciando come vengono utilizzati i dati raccolti.

#Raccolta Dati Conversazionale

Spesso le competenze chiedono agli utenti informazioni personali durante le interazioni. SkillScanner esamina il codice back-end per richieste di raccolta dati, come "Qual è il tuo nome?" Se una competenza richiede dati, controlla anche se ci sono slot corrispondenti nel codice front-end progettati per gestire queste richieste.

#Raccolta Dati Basata su Permessi

Oltre alle richieste conversazionali, le competenze possono raccogliere informazioni chiedendo permessi per accedere ai dati degli utenti. SkillScanner identifica queste richieste di permessi nel codice e verifica se i dati richiesti vengono effettivamente utilizzati dalla competenza.

#Analisi del Flusso di Dati

Una volta identificate le attività di raccolta dati, SkillScanner esegue un'analisi del flusso di dati. Questo processo comporta il tracciamento di come i dati utente raccolti vengono utilizzati nel codice back-end della competenza. L'obiettivo è garantire che i dati vengano utilizzati in modo appropriato e rilevare eventuali incoerenze nel modo in cui vengono raccolti e utilizzati.

#Violazioni della Privacy

La privacy è una preoccupazione importante nello sviluppo delle competenze. SkillScanner verifica se le competenze forniscono politiche sulla privacy valide e se queste politiche corrispondono alle pratiche effettive dei dati della competenza. Identifica anche i casi in cui le competenze richiedono più permessi di quanti ne necessitino, violando il principio del minimo privilegio.

#Conformità alle Linee Guida sui Contenuti

Oltre alla privacy, SkillScanner analizza le competenze per la conformità alle linee guida sui contenuti. Questo include controllare contenuti inappropriati, pubblicità ingannevole e assicurarsi che le competenze non chiedano esplicitamente agli utenti valutazioni positive. Lo strumento utilizza vari metodi per valutare se il contenuto fornito dalle competenze rispetta gli standard di Amazon.

#Rilevamento delle Incoerenze

SkillScanner cerca anche incoerenze tra il codice front-end e back-end delle competenze. Ad esempio, se una competenza raccoglie dati degli utenti nel codice back-end ma non ha un'intenzione corrispondente nel codice front-end per elaborare quei dati, la competenza potrebbe non funzionare correttamente. Lo strumento aiuta gli sviluppatori a identificare questi potenziali bug presto nel processo di sviluppo.

#Valutazione di SkillScanner

Per valutare l'efficacia di SkillScanner, lo abbiamo testato su una collezione di competenze open-source da GitHub. La valutazione mirava a rispondere a tre domande principali:

1. Quanto efficacemente SkillScanner cattura comportamenti sensibili di raccolta e utilizzo dei dati nelle competenze?
2. Quanto bene identifica le violazioni delle politiche nelle competenze open-source?
3. Quali sono le principali ragioni delle violazioni simili delle politiche trovate in diverse competenze?

#Raccolta e Analisi di Competenze Open-Source

Abbiamo raccolto un totale di 2.451 competenze open-source e abbiamo effettuato un'analisi per vedere quante contenevano richieste di raccolta dati sensibili. Abbiamo identificato che un numero significativo di competenze chiede informazioni personali come nomi, compleanni e posizioni. I risultati hanno mostrato che molte competenze non hanno una gestione appropriata per questi dati nel codice front-end.

#Conclusione

Con la crescita delle applicazioni vocali, diventa sempre più importante assicurarsi che queste competenze seguano le linee guida stabilite da piattaforme come Amazon Alexa. SkillScanner è uno strumento fondamentale per aiutare gli sviluppatori a rispettare queste politiche, riducendo le possibilità di violazioni e migliorando la sicurezza degli utenti. Identificando potenziali problemi presto nella fase di sviluppo, SkillScanner contribuisce a un ecosistema più sano per le applicazioni vocali, beneficiando alla fine sia gli sviluppatori che gli utenti.

#Lavori Futuri

Puntiamo a continuare a migliorare SkillScanner espandendo le sue capacità e affinando i suoi metodi di rilevamento. Inoltre, pianifichiamo di lavorare a stretto contatto con la comunità degli sviluppatori per aumentare la consapevolezza riguardo alla conformità alle politiche e alle migliori pratiche per creare applicazioni vocali sicure ed efficaci.

In sintesi, SkillScanner è un passo cruciale per mantenere l'integrità e la sicurezza delle applicazioni vocali su piattaforme come Amazon Alexa. Aiutando gli sviluppatori a rispettare le politiche, possiamo creare un'esperienza migliore per gli utenti e favorire la fiducia nella tecnologia vocale.