$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 안드로이드 정적 분석을 활용한 개인정보 처리방침의 신뢰성 분석
Reliability Analysis of Privacy Policies Using Android Static Analysis 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on computer and communication systems 컴퓨터 및 통신 시스템, v.12 no.1, 2023년, pp.17 - 24  

정윤교 (공군사관학교 컴퓨터과학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

모바일 앱은 사용자의 편의를 위해 개인정보에 접근할 수 있는 권한을 자주 요청한다. 하지만 이에 따라 모바일 앱을 이용하는 동안 허용되지 않은 개인정보가 유출되는 문제가 많이 발생했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 구글 앱스토어에 등록된 앱은 개인정보 처리방침에 사용자의 개인정보를 앱에서 어떻게 활용하는지 명시하도록 했다. 하지만 앱이 수행하는 개인정보 수집 및 처리 과정이 개인정보 처리방침에 정확히 공개되어 있는지 확인하기 어려우며, 모바일 앱 사용자가 앱이 접근할 수 있는 개인정보에 대해 알기 위해서는 개인정보 처리방침에 의존해야만 한다. 본 연구에서는 개인정보 처리방침과 모바일 앱을 분석하여 개인정보 처리방침의 신뢰성을 확인하는 시스템을 제시한다. 먼저 개인정보 처리방침의 텍스트를 추출 및 분석하여 모바일 앱이 어떤 개인정보를 이용할 수 있다고 공개하는지 확인한다. 이후 안드로이드 정적 분석을 통해 앱이 접근할 수 있는 개인정보 분류를 확인하고, 두 결과를 비교하여 개인정보 처리방침을 신뢰할 수 있는지 분석한다. 실험을 위해 구글 앱스토어에 등록된 약 13,000개 안드로이드 앱의 패키지 파일과 부가정보를 수집한 뒤 분석할 수 있는 앱을 선정하기 위해 4가지 조건에 따라 전처리를 진행했다. 선정한 앱을 대상으로 텍스트 분석과 모바일 앱 분석을 진행하고, 이를 비교하여 모바일 앱은 개인정보 처리방침에 공개한 것보다 더욱 많은 개인정보에 접근할 수 있음을 증명한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Mobile apps frequently request permission to access sensitive data for user convenience. However, while using mobile applications, sensitive and personal data has been leaked even if users do not allow it. To deal with this problem, Google App Store has required developers to disclose how the mobile...

Keyword

표/그림 (12)

참고문헌 (33)

  1. L. A. Mutchler, J. P. Shim, and D. Ormond, "Exploratory study on users' behavior: smartphone usage," in Proceedings of Americas Conference on Information Systems, pp.418, 2011. 

  2. G. Jeon, M. Choi, S. Lee, J. H. Yi, and H. Cho, "Automated multi-layered bytecode generation for preventing sensitive information leaks from android applications," IEEE Access, Vol.9, pp.119578-119590, 2021. 

  3. S. Kim and J. Hur, "Mobile application privacy leak detection and security enhancement research," Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology, Vol.29, No.1, pp.195-203, 2019. 

  4. Google, User data policy [Internet], https://support.google.com/googleplay/android-developer/answer/10144311. 

  5. European Union, General Data Protection Regulation [Internet], https://gdpr-info.eu/. 

  6. State of California Department of Justice, California Consumer Privacy Act [Internet], https://oag.ca.gov/privacy/ccpa. 

  7. U.S. Congress legislation, American Data Privacy and Protection Act[Internet], https://www.congress.gov/bill/117th-congress/house-bill/8152 

  8. A. P. Felt, E. Chin, S. Hanna, D. Song, and D. Wagner, "Android permissions demystified," in Proceedings of the 18th ACM conference on Computer and communications security, pp.627-638, 2011. 

  9. K. W. Y. Au, Y. F. Zhou, Z. Huang, and D. Lie, "Pscout: Analyzing the android permission specification," in Proceedings of the 2012 ACM conference on Computer and Communications Security, pp.217-228, 2012. 

  10. D. Arp, M. Spreitzenbarth, M. Hubner, H. Gascon, K. Rieck, and C. Siemens, "Drebin: Effective and explainable detection of android malware in your pocket," in Proceeding of the Network and Distributed System Security Symposium, pp.23-26, 2014. 

  11. I. M. Almomani and A. A. Khayer, "A comprehensive analysis of the android permissions system," IEEE Access, Vol.8, pp.216671-216688, 2020. 

  12. Z. Wu and S. U.-J. Lee, "Forgotten permission usages: An empirical study on app description based android app analysis," Journal of the Korea Society of Computer and Information, Vol.26, No.6, pp.107-113, 2021. 

  13. J. Gamba, M. Rashed, A. Razaghpanah, J. Tapiador, and N. Vallina-Rodriguez, "An analysis of pre-installed android software," in Proceeding of IEEE Symposium on Security and Privacy, pp.1039-1055, 2020. 

  14. A. M. McDonald and L. F. Cranor, "The cost of reading privacy policies," Isjlp, Vol.4, pp.543, 2008. 

  15. S. Wilson et al., "The creation and analysis of a website privacy policy corpus," in Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp.1330-1340, 2016. 

  16. S. Zimmeck et al., "Maps: Scaling privacy compliance analysis to a million apps," in Proceedings on Privacy Enhancing Technologies, pp.66-86, 2019. 

  17. F. Liu, S. Wilson, P. Story, S. Zimmeck, and N. Sadeh, "Towards automatic classification of privacy policy text," School of Computer Science Carnegie Mellon University, 2018. 

  18. T. Libert, "An automated approach to auditing disclosure of third-party data collection in website privacy policies," in Proceedings of the 2018 World Wide Web Conference, pp.207-216, 

  19. I. Paek, J. Oh, and K. Lee, "A study on the methods for ensuring the transparency of the privacy policies in android environment: based on General Data Protection Regulation," Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology, Vol.29, No.6, pp.1477-1489, 2019. 

  20. Leontiadis. I, Efstratiou. C, Picone. M, and Mascolo. C, "Don't kill my ads! balancing privacy in an ad-supported mobile application market." in Proceedings of the Twelfth Workshop on Mobile Computing Systems & Applications, pp.1-6, 2012. 

  21. M. Backes, S. Bugiel, and E. Derr, "Reliable third-party library detection in android and its security applications," in Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, pp.356-367, 2016. 

  22. M. I. Gordon, D. Kim, J. Perkins, L. Gilham, N. Nguyen, and M. Rinard, "Information-flow analysis of android applications in droidsafe," in Proceeding of the Network and Distributed System Security Symposium, pp.110, 2015 

  23. F. Wei, S. Roy, and X. Ou, "Amandroid: A precise and general inter-component data flow analysis framework for security vetting of android apps," ACM Transactions on Privacy and Security, Vol.21, No.3, pp.1-32, 

  24. Y. Pan, X. Ge, C. Fang, and Y. Fan, "A systematic literature review of android malware detection using static analysis," IEEE Access, Vol.8, pp.116363-116379, 2020. 

  25. W. Enck et al., "Taintdroid: an information-flow tracking system for realtime privacy monitoring on smartphones," ACM Transactions on Computer Systems, Vol.32, No.2, pp.1-29, 2014. 

  26. A. Razaghpanah et al., "Haystack: A multi-purpose mobile vantage point in user space," arXiv preprint arXiv:1510.014 19, 2015. 

  27. J. Ren, M. Lindorfer, D. J. Dubois, A. Rao, D. Choffnes, and N. Vallina-Rodriguez, "Bug fixes, improvements,... and privacy leaks: A longitudinal study of pii leaks across android app versions," in Proceeding of the Network and Distributed System Security Symposium, 2018. 

  28. J. Ahn, H. Yoon, and S. Jung, "An enhancement scheme of dynamic analysis for evasive android malware," Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology, Vol.29, No.3, pp.519-529, 2019. 

  29. Android Privacy Analysis, Dataset of privacy policy and mobile app analysis [Internet], https://android-privacy.github.io/ 

  30. Mozilla, Readability.js [Internet], https://github.com/moz illa/readability. 

  31. Anthony Desnos, Androguard documentation [Internet], https://androguard.readthedocs.io. 

  32. Google, The Privacy Sandbox [Internet], https://privacysan dbox.com. 

  33. Y. Jung, "Reliability analysis of privacy policies based on android static analysis," in Proceedings of the Annual Spring Conference of Korea Information Processing Society Conference (KIPS), Vol.29, pp.221-224, 2022. 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로