Abstract-Många studier fokuserade på att upptäcka och mäta säkerhets- och integritetsrisker i samband med integreringen av reklambibliotek i mobilappar. Dessa studier visar konsekvent missbruk av befintliga annonsbibliotek. Men för att till fullo bedöma riskerna med en app som använder ett reklambibliotek, måste vi ta hänsyn inte bara till aktuella beteenden utan alla tillåtna beteenden som kan resultera i kompromiss av användardata sekretess. Ad-bibliotek på Android har potential för större datainsamling genom minst fyra större kanaler: att använda oskyddade API:er för att lära sig andra appars information på telefonen (t.ex. app-namn); att använda skyddade API:er via behörigheter som ärvts från värdappen för att få tillgång till känslig information (t.ex. Google och Facebook kontoinformation, geo platser), få tillgång till filer som värdappen lagrar i sin egen skyddsdomän, och observera användaringångar i värdappen. I detta arbete undersöker vi systematiskt reklambibliotekens potentiella räckvidd genom dessa kanaler. Vi utformar ett ramverk som heter Pluto som kan utnyttjas för att analysera en app och upptäcka om det exponerar riktad användardata-såsom kontaktinformation, intressen, demografi, medicinska tillstånd och så vidare - till ett opportunistiskt annonsbibliotek. Vi presenterar en prototyp implementering av Pluto, som förkroppsligar nya strategier för att använda naturligt språk bearbetning för att illustrera vad riktade data kan potentiellt läras från ett annonsnätverk med hjälp av filer och användaringångar. Pluto utnyttjar också modeller för maskininlärning och datautvinning för att avslöja vad reklamnätverk kan lära sig av listan över installerade appar. Vi validerar Pluto med en samling appar för vilka vi har fastställt grundläggande sanning om riktad data de kan avslöja, tillsammans med en datamängd som härrör från en undersökning som vi genomfört som ger grundsanning för riktad data och motsvarande listor över installerade appar för cirka 300 användare. Vi använder dessa för att visa att Pluto, och därmed även opportunistiska annonsnätverk, kan uppnå 75% återkallande och 80% precision för utvalda riktade data som kommer från app-filer och ingångar, och ännu bättre resultat för vissa riktade data baserat på listan över installerade appar. Pluto är det första verktyget som uppskattar risken med att integrera reklam i appar baserat på de fyra tillgängliga kanalerna och godtyckliga uppsättningar av riktad data.
Demetriou m.fl. REF utvecklade ett verktyg som kallas "Pluto" som kan användas för att analysera appar och upptäcka om de läcker riktad användardata.
Free for All! Assessing User Data Exposure to Advertising Libraries on Android
{'venue': 'NDSS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}