論文の概要: PriGen: Towards Automated Translation of Android Applications' Code to Privacy Captions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06509v1
• Date: Thu, 11 May 2023 01:14:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 09:03:34.913114
• Title: PriGen: Towards Automated Translation of Android Applications' Code to Privacy Captions
• Title（参考訳）: PriGen: Androidアプリケーションのコードからプライバシ容量への自動翻訳を目指す
• Authors: Vijayanta Jain, Sanonda Datta Gupta, Sepideh Ghanavati, Sai Teja Peddinti
• Abstract要約: PriGenは静的解析を使用して、機密情報を処理するAndroidアプリケーションのコードセグメントを識別する。 我々は,翻訳タスクの初期評価を$sim$300,000のコードセグメントに対して提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2534846356464815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mobile applications are required to give privacy notices to the users when they collect or share personal information. Creating consistent and concise privacy notices can be a challenging task for developers. Previous work has attempted to help developers create privacy notices through a questionnaire or predefined templates. In this paper, we propose a novel approach and a framework, called PriGen, that extends these prior work. PriGen uses static analysis to identify Android applications' code segments which process sensitive information (i.e. permission-requiring code segments) and then leverages a Neural Machine Translation model to translate them into privacy captions. We present the initial evaluation of our translation task for $\sim$300,000 code segments.
• Abstract（参考訳）: モバイルアプリケーションは、個人情報の収集や共有を行う際、ユーザにプライバシー通知を与える必要がある。 一貫性と簡潔なプライバシ通知を作成することは、開発者にとって難しい作業です。 これまでの研究は、開発者がアンケートや事前定義されたテンプレートを通じてプライバシー通知を作成するのに役立ってきた。 本稿では,これらの先行研究を拡張した新しいアプローチとフレームワーク,prigenを提案する。 PriGenは静的解析を使用して、機密情報(すなわちパーミッション要求コードセグメント)を処理するAndroidアプリケーションのコードセグメントを特定し、ニューラルネットワーク翻訳モデルを利用してプライバシキャプションに変換する。 我々は,30万ドルのコードセグメントに対して,翻訳タスクの初期評価を行う。

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