Identificando Apps Maliciosos: Uma Preocupação de Privacidade
Aprenda a identificar apps móveis que podem invadir a privacidade.
― 6 min ler
Índice
- O Que São Apps Maliciosos?
- A Necessidade de Identificar Apps Maliciosos
- Como São Identificados os Apps Maliciosos?
- Coleta de Dados
- Busca por Palavras-Chave
- Amostragem de Avaliações
- Analisando Avaliações Alarmantes
- Diferentes Tipos de Experiências dos Revisores
- Entendendo as Preocupações dos Usuários
- A Importância da Educação
- O Processo de Identificação de Apps Maliciosos
- Criando uma Pontuação de Malicioso
- Rotulação de Verdadeiros Fundamentos
- Análise Adicional de Outros Apps
- Funcionalidades Maliciosas em Apps
- O Impacto dos Apps Maliciosos
- Responsabilidade dos Desenvolvedores
- Direções Futuras para Pesquisa
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
O crescimento dos apps móveis facilitou pra galera compartilhar informações e se conectar com os outros. Mas também traz riscos de Privacidade, onde alguns apps podem dar acesso indesejado a informações pessoais. Esse artigo mostra como alguns apps móveis podem usar suas funções de forma errada pra violar a privacidade e como identificar esses apps perigosos.
O Que São Apps Maliciosos?
Apps maliciosos permitem que os usuários acessem informações pessoais de outros sem consentimento. Esses apps podem ser usados pra espionar amigos, família ou até estranhos. Isso levanta sérias preocupações de privacidade pros indivíduos cujas informações estão sendo acessadas. Apps maliciosos podem existir por razões legítimas, mas também podem ser mal utilizados, tornando-se perigosos.
A Necessidade de Identificar Apps Maliciosos
Violação de privacidade pode causar estresse e danos às vítimas. Portanto, é essencial identificar esses apps maliciosos pra proteger os usuários. Destacar esses apps ajuda os usuários a tomarem decisões informadas, e os desenvolvedores podem modificar seus apps pra evitar o mau uso.
Como São Identificados os Apps Maliciosos?
Identificar apps maliciosos é complicado. Uma forma de fazer isso é analisar as Avaliações dos usuários. As avaliações costumam conter experiências reais e preocupações sobre como os apps funcionam. Esse artigo discute um método que usa avaliações pra avaliar os apps e determinar quais podem ser maliciosos.
Coleta de Dados
Um grande conjunto de dados é necessário pra identificar apps maliciosos de forma eficaz. Isso envolve coletar várias avaliações de apps de diferentes fontes. Nesse caso, a App Store da Apple forneceu mais de 11 milhões de avaliações pra analisar. O objetivo é encontrar avaliações que indiquem comportamentos maliciosos, como espionagem ou perseguição.
Busca por Palavras-Chave
Pra encontrar avaliações relevantes, são usadas palavras-chave específicas associadas a comportamentos maliciosos. Palavras como "espionar" e "perseguir" ajudam a localizar avaliações que possam indicar mau uso. No entanto, nem toda avaliação que contém essas palavras é válida; por isso, uma revisão cuidadosa das entradas selecionadas é necessária.
Amostragem de Avaliações
Dessa vasta coleção de avaliações, uma amostra é retirada pra análise detalhada. Essa amostra inclui avaliações que contêm pelo menos uma palavra-chave relacionada ao comportamento malicioso. Verificar manualmente cada avaliação não é realista, então uma abordagem direcionada é usada pra focar nas que provavelmente contêm evidências de mau uso.
Analisando Avaliações Alarmantes
Uma vez que as avaliações são amostradas, elas são analisadas quanto ao nível de alarmismo, que indica quão séria é a preocupação. Isso envolve determinar quão convincente é a avaliação e a gravidade do comportamento reportado. Avaliações que são mais convincentes e severas recebem notas mais altas.
Diferentes Tipos de Experiências dos Revisores
Nas avaliações coletadas, diferentes tipos de experiências de usuários são observadas. Alguns usuários são vítimas que compartilham sua angústia sobre estarem sendo monitorados. Outros podem ser abusadores que se gabam de usar o app pra espionagem. Além disso, algumas avaliações vêm de terceiros, que podem relatar o que outros estão fazendo.
Entendendo as Preocupações dos Usuários
O que os usuários expressam em suas avaliações dá uma ideia das suas expectativas sobre privacidade. Por exemplo, um pai usando um app de rastreamento pode não perceber o quanto isso afeta a sensação de privacidade da criança. Da mesma forma, crianças e amigos podem se sentir desconfortáveis por estarem sendo monitorados sem seu consentimento.
A Importância da Educação
Ao identificar apps maliciosos e suas Funcionalidades, usuários, desenvolvedores e distribuidores podem agir pra prevenir violações de privacidade. É crucial aumentar a consciência sobre o que constitui um comportamento malicioso e suas implicações.
O Processo de Identificação de Apps Maliciosos
O processo de identificação consiste em várias etapas. Primeiro, as avaliações são avaliadas quanto ao alarmismo, depois os apps são pontuados com base na gravidade das avaliações. Notas altas indicam que um app provavelmente é malicioso. Esse sistema de pontuação pode ser útil pra lojas de apps priorizarem quais apps investigar mais a fundo.
Criando uma Pontuação de Malicioso
Cada app recebe uma pontuação de malicioso com base na soma do alarmismo das avaliações. Essa pontuação ajuda a identificar quais apps precisam de mais atenção. Um limite é estabelecido pra classificar apps como maliciosos ou não com base em suas pontuações.
Rotulação de Verdadeiros Fundamentos
Pra garantir a precisão, um método de rotulação de verdadeiros fundamentos é empregado. Isso inclui revisar manualmente as avaliações mais alarmantes pra conferir a precisão. Ao analisar cuidadosamente uma seleção de apps, pode-se confirmar se eles realmente têm funcionalidades maliciosas.
Análise Adicional de Outros Apps
Uma vez que os apps principais são examinados, conjuntos de dados adicionais podem ser explorados. Apps semelhantes que podem oferecer funcionalidades maliciosas podem ser identificados ao analisar avaliações de usuários. Isso permite compilar uma lista ampliada de potenciais apps maliciosos.
Funcionalidades Maliciosas em Apps
Funcionalidades maliciosas podem se manifestar de várias maneiras. Por exemplo, alguns apps podem rastrear a localização do usuário ou monitorar mensagens sem consentimento. Ao analisar padrões de uso nas avaliações, podemos descobrir essas funcionalidades.
O Impacto dos Apps Maliciosos
O mau uso de apps maliciosos pode levar ao sofrimento emocional das vítimas. Apps que são projetados pra segurança podem rapidamente se transformar em ferramentas de assédio ou invasão de privacidade. Portanto, entender o impacto total desses apps é vital tanto para usuários quanto para desenvolvedores.
Responsabilidade dos Desenvolvedores
Os desenvolvedores têm um papel crucial em garantir a segurança de seus apps. Revisões regulares e atualizações podem ajudar a minimizar o mau uso de funções que podem violar a privacidade dos usuários. Estar ciente de como os apps são percebidos pelos usuários também é importante pra melhorar as funcionalidades.
Direções Futuras para Pesquisa
A pesquisa sobre apps maliciosos está em andamento, e novos métodos sempre podem ser desenvolvidos. Esforços futuros poderiam se concentrar na automação da detecção de funcionalidades maliciosas com base no feedback dos usuários. Ampliar os conjuntos de dados pra incluir mais avaliações de apps de outras plataformas também aumentará a eficácia da identificação de apps maliciosos.
Conclusão
À medida que os apps móveis continuam a proliferar, o risco de violações de privacidade cresce. Estar ciente de apps maliciosos e suas funcionalidades pode proteger os usuários de danos. Ao analisar as avaliações dos usuários, podemos identificar melhor os apps que podem estar violando direitos de privacidade. Essa compreensão é crítica pra usuários, desenvolvedores e lojas de apps, garantindo que todos continuem informados e seguros em um ambiente digital.
Título: Understanding Mobile App Reviews to Guide Misuse Audits
Resumo: 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.
Autores: Vaibhav Garg, Hui Guo, Nirav Ajmeri, Saikath Bhattacharya, Munindar P. Singh
Última atualização: 2024-11-08 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2303.10795
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.10795
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.