Appekonomin är till stor del beroende av datainsamling som sin primära inkomstmodell. För att uppfylla rättsliga krav är apputvecklare ofta skyldiga att informera användarna om sina integritetsrutiner i sekretesspolicyer. Tidigare forskning har dock visat att många utvecklare inte korrekt avslöjar sina appars integritetsrutiner. Utvärdering av skillnader mellan appars kod och sekretesspolicyer gör det möjligt att identifiera potentiella problem med efterlevnad. I denna studie introducerar vi Mobile App Privacy System (MAPS) för att genomföra en omfattande sekretessräkning av Android-appar. Vi designade en pipeline för att hämta och analysera stora apppopulationer baserat på kodanalys och maskininlärningsteknik. I sin första applikation genomför vi en integritetsutvärdering för en uppsättning av 1.035.853 Android-appar från Google Play Store. Vi finner vida bevis på möjlig bristande efterlevnad. Många appar har inte en integritetspolicy till att börja med. Politik som finns är ofta tyst om de metoder som utförs av appar. Exempelvis har 12,1 % av apparna minst en platsrelaterad potentiell överensstämmelsefråga. Vi hoppas att vår omfattande analys kommer att motivera appbutiker, statliga tillsynsmyndigheter och apputvecklare att mer effektivt granska appar för potentiella efterlevnadsproblem.
Zimmeck m.fl. REF utformade ett verktyg för analys av sekretess genom kodanalys och teknik för maskininlärning.
MAPS: Scaling Privacy Compliance Analysis to a Million Apps
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings on Privacy Enhancing Technologies', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}