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Identificare app sospette: un problema di privacy

Scopri come riconoscere le app mobili che potrebbero violare la privacy.

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Indice

La crescita delle app mobili ha reso più facile per gli utenti condividere informazioni e connettersi con gli altri. Ma porta anche rischi per la Privacy, dove alcune app possono portare a accessi indesiderati a informazioni personali. Questo articolo esplora come alcune app mobili possano abusare delle loro Funzionalità per violare la privacy e come identificare queste app a rischio.

Cosa Sono le App Maligne?

Le app maligne permettono agli utenti di accedere a informazioni personali di altri senza consenso. Queste app possono essere usate per spiare amici, familiari o anche sconosciuti. Questo solleva seri problemi di privacy per le persone le cui informazioni vengono rese accessibili. Le app maligne possono esistere per motivi legittimi, ma possono anche essere abusate, rendendole pericolose.

La Necessità di Identificare le App Maligne

Le violazioni della privacy possono causare disagio e danni alle vittime. Quindi, è fondamentale identificare queste app maligne per proteggere gli utenti. Mettere in evidenza queste app aiuta gli utenti a prendere decisioni informate e gli sviluppatori a modificare le loro app per evitare abusi.

Come Si Identificano le App Maligne?

Identificare le app maligne è complicato. Un modo per farlo è analizzare le Recensioni degli utenti. Le recensioni spesso contengono esperienze reali e preoccupazioni su come funzionano le app. Questo articolo discute un metodo che utilizza le recensioni per valutare le app e determinare quali potrebbero essere maligne.

Raccolta Dati

Serve un grande set di dati per identificare efficacemente le app maligne. Questo implica raccogliere molte recensioni di app da diverse fonti. In questo caso, l'Apple App Store ha fornito oltre 11 milioni di recensioni da analizzare. L'obiettivo è trovare recensioni che suggeriscano comportamenti maligni, come spionaggio o stalking.

Ricerca di Parole Chiave

Per trovare recensioni rilevanti, si usano parole chiave specifiche associate ai comportamenti maligni. Parole come "spia" e "insegui" aiutano a individuare recensioni che potrebbero indicare abusi. Tuttavia, non ogni recensione che contiene queste parole è valida; quindi, è necessario controllare attentamente le voci selezionate.

Campionamento delle Recensioni

Dalla vasta raccolta di recensioni, si preleva un campione per un'analisi dettagliata. Questo campione include recensioni che contengono almeno una parola chiave relativa a comportamenti maligni. Controllare manualmente ogni recensione non è realistico, quindi si usa un approccio mirato per concentrarsi su quelle più probabili contenere evidenze di abuso.

Analisi delle Recensioni Allarmanti

Una volta campionate le recensioni, vengono analizzate per il loro livello di allarmismo, che indica quanto sia seria la preoccupazione. Questo implica determinare quanto sia convincente la recensione e la gravità del comportamento segnalato. Le recensioni più convincenti e gravi ricevono punteggi più alti.

Diversi Tipi di Esperienze degli Utenti

Nelle recensioni raccolte, si osservano diversi tipi di esperienze degli utenti. Alcuni utenti sono vittime che condividono il loro disagio per essere monitorati. Altri potrebbero essere abusatori che si vantano di usare l'app per spionaggio. Inoltre, alcune recensioni provengono da terzi, che potrebbero riferire su ciò che fanno gli altri.

Comprendere le Preoccupazioni degli Utenti

Ciò che gli utenti esprimono nelle loro recensioni offre un'idea delle loro aspettative sulla privacy. Ad esempio, un genitore che usa un'app di tracciamento potrebbe non rendersi conto di quanto influisca sul senso di privacy del proprio bambino. Allo stesso modo, i bambini e gli amici potrebbero sentirsi a disagio per essere monitorati senza il loro consenso.

L'Importanza dell'Educazione

Identificando le app maligne e le loro funzionalità, utenti, sviluppatori e distributori possono intraprendere azioni per prevenire violazioni della privacy. È cruciale aumentare la consapevolezza su cosa costituisce un comportamento maligno e le sue implicazioni.

Il Processo di Identificazione delle App Maligne

Il processo di identificazione consiste in diversi passaggi. In primo luogo, le recensioni vengono valutate per l'allarmismo, poi le app vengono classificate in base alla gravità delle recensioni. Punteggi alti indicano che un'app è probabilmente maligna. Questo sistema di punteggio può essere utile per gli app store per dare priorità alle app da indagare ulteriormente.

Creazione di un Punteggio Maligno

Ogni app riceve un punteggio maligno in base alla combinazione dell'allarmismo delle recensioni. Questo punteggio aiuta a identificare quali app necessitano di ulteriori controlli. Viene stabilita una soglia per classificare le app come maligne o non maligne in base ai loro punteggi.

Etichettatura della Verità Fondamentale

Per garantire l'accuratezza, viene impiegato un metodo di etichettatura della verità fondamentale. Questo include la revisione manuale delle recensioni più allarmanti per la loro accuratezza. Verificando attentamente una selezione di app, si può confermare se abbiano veramente funzionalità maligne.

Ulteriore Analisi di App Extra

Una volta esaminate le app principali, è possibile esplorare dataset aggiuntivi. App simili che potrebbero offrire funzionalità maligne possono essere identificate esaminando le recensioni degli utenti. Questo consente di compilare un elenco esteso di potenziali app maligne.

Funzionalità Maligne nelle App

Le funzionalità maligne possono manifestarsi in vari modi. Ad esempio, alcune app possono tracciare la posizione di un utente o monitorare messaggi senza consenso. Analizzando i modelli di utilizzo nelle recensioni, possiamo scoprire queste funzionalità.

L'Impatto delle App Maligne

L'abuso delle app maligne può portare a un disagio emotivo per le vittime. Le app progettate per la sicurezza possono trasformarsi rapidamente in strumenti di molestia o invasione della privacy. Quindi, comprendere il pieno impatto di queste app è vitale sia per gli utenti che per gli sviluppatori.

Responsabilità degli Sviluppatori

Gli sviluppatori hanno un ruolo cruciale nel garantire la sicurezza delle loro app. Revisioni e aggiornamenti regolari possono aiutare a ridurre l'abuso delle funzionalità che potrebbero violare la privacy degli utenti. Essere consapevoli di come le app vengono percepite dagli utenti è anche importante per migliorare le funzionalità.

Direzioni Future per la Ricerca

La ricerca sulle app maligne è in corso e possono sempre essere sviluppati nuovi metodi. Gli sforzi futuri potrebbero concentrarsi sull'automazione della rilevazione delle funzionalità maligne basate sul feedback degli utenti. Espandere i dataset per includere più recensioni di app da altre piattaforme migliorerà anche l'efficacia dell'identificazione delle app maligne.

Conclusione

Con la continua proliferazione delle app mobili, il rischio di violazioni della privacy cresce. Essere consapevoli delle app maligne e delle loro funzionalità può proteggere gli utenti dal danno. Analizzando le recensioni degli utenti, possiamo meglio identificare le app che potrebbero violare i diritti di privacy. Questa comprensione è critica per utenti, sviluppatori e app store, assicurando che tutti rimangano informati e sicuri in un panorama digitale.

Fonte originale

Titolo: Understanding Mobile App Reviews to Guide Misuse Audits

Estratto: Problem: We address the challenge in responsible computing where an exploitable mobile app is misused by one app user (an abuser) against another user or bystander (victim). We introduce the idea of a misuse audit of apps as a way of determining if they are exploitable without access to their implementation. Method: We leverage app reviews to identify exploitable apps and their functionalities that enable misuse. First, we build a computational model to identify alarming reviews (which report misuse). Second, using the model, we identify exploitable apps and their functionalities. Third, we validate them through manual inspection of reviews. Findings: Stories by abusers and victims mostly focus on past misuses, whereas stories by third parties mostly identify stories indicating the potential for misuse. Surprisingly, positive reviews by abusers, which exhibit language with high dominance, also reveal misuses. In total, we confirmed 156 exploitable apps facilitating the misuse. Based on our qualitative analysis, we found exploitable apps exhibiting four types of exploitable functionalities. Implications: Our method can help identify exploitable apps and their functionalities, facilitating misuse audits of a large pool of apps.

Autori: Vaibhav Garg, Hui Guo, Nirav Ajmeri, Saikath Bhattacharya, Munindar P. Singh

Ultimo aggiornamento: 2024-11-08 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2303.10795

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.10795

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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