論文の概要: Understanding Mobile App Reviews to Guide Misuse Audits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10795v2
• Date: Tue, 05 Nov 2024 21:56:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:20:11.156363
• Title: Understanding Mobile App Reviews to Guide Misuse Audits
• Title（参考訳）: モバイルアプリのレビューを誤解するオーディエンスをガイドする
• Authors: Vaibhav Garg, Hui Guo, Nirav Ajmeri, Saikath Bhattacharya, Munindar P. Singh,
• Abstract要約: アプリレビューを活用して、悪用可能なアプリとその誤用を可能にする機能を特定します。 虐待者や被害者の物語は、主に過去の誤用に焦点を当てているのに対し、第三者の物語は、主に誤用の可能性を示す物語を識別している。 合計156個の悪用可能なアプリが誤用を助長していることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.71313286969027
• License:
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 問題: 悪用可能なモバイルアプリが別のユーザ(悪用者)や傍観者(被害者)に対して、あるアプリユーザ(悪用者)によって誤用されるような、責任あるコンピューティングにおける課題に対処する。 本稿では,アプリケーションの不正使用監査を,実装へのアクセスなしに悪用可能かどうかを判断する手段として導入する。 メソッド: アプリレビューを活用して、悪用可能なアプリとその誤用を可能にする機能を特定します。 まず、アラームレビュー(誤用を報告する)を特定するための計算モデルを構築します。 次に、このモデルを用いて、悪用可能なアプリとその機能を特定します。 第3に、レビューのマニュアル検査を通じて検証する。 発見: 虐待者や被害者によるストーリーは、主に過去の誤用に焦点を当てているのに対し、第三者によるストーリーは、主に誤用の可能性を示すストーリーを識別している。 驚くべきことに、高い優位性を持つ言語を示す乱用者による肯定的なレビューも、誤用を明らかにしている。 合計156個の悪用可能なアプリが誤用を助長していることを確認した。 質的な分析に基づいて、4種類のエクスプロイト可能な機能を示すエクスプロイト可能なアプリを見つけました。 インプリケーション:本手法は,悪用可能なアプリとその機能を特定し,大量のアプリの不正使用監査を容易にする。

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