論文の概要: Toward an Android Static Analysis Approach for Data Protection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07889v1
- Date: Mon, 12 Feb 2024 18:52:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-13 12:53:28.356154
- Title: Toward an Android Static Analysis Approach for Data Protection
- Title（参考訳）: データ保護のためのAndroid静的解析アプローチに向けて
- Authors: Mugdha Khedkar and Eric Bodden
- Abstract要約: この論文は,Androidアプリにおけるデータ保護の説明の必要性を動機付けている。
データ分析は、ソースコード内の個人データソースを認識する。
開発者はデータ操作やデータ操作に関する重要な質問に答えることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.785051236155595
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Android applications collecting data from users must protect it according to
the current legal frameworks. Such data protection has become even more
important since the European Union rolled out the General Data Protection
Regulation (GDPR). Since app developers are not legal experts, they find it
difficult to write privacy-aware source code. Moreover, they have limited tool
support to reason about data protection throughout their app development
process.
This paper motivates the need for a static analysis approach to diagnose and
explain data protection in Android apps. The analysis will recognize personal
data sources in the source code, and aims to further examine the data flow
originating from these sources. App developers can then address key questions
about data manipulation, derived data, and the presence of technical measures.
Despite challenges, we explore to what extent one can realize this analysis
through static taint analysis, a common method for identifying security
vulnerabilities. This is a first step towards designing a tool-based approach
that aids app developers and assessors in ensuring data protection in Android
apps, based on automated static program analysis.
- Abstract（参考訳）: ユーザからデータを収集するandroidアプリケーションは,現行の法的フレームワークに従って保護する必要がある。
このようなデータ保護は、欧州連合がGDPR(General Data Protection Regulation)を施行して以来、さらに重要になっている。
アプリ開発者は法律の専門家ではないので、プライバシーを意識したソースコードを書くのは難しい。
さらに、アプリ開発プロセス全体でデータ保護を判断するためのツールサポートも限定されている。
本稿では,Androidアプリのデータ保護を診断し,説明するための静的解析アプローチの必要性を示唆する。
分析は、ソースコード内の個人データソースを認識し、これらのソースに由来するデータフローをさらに調査することを目的としている。
アプリケーション開発者は、データ操作、派生データ、および技術的措置の存在に関する重要な質問に答えることができる。
課題にも拘わらず、セキュリティ脆弱性を識別する一般的な方法である静的なテナント分析によって、この分析がどこまで実現できるかを探る。
これは、自動静的プログラム分析に基づいて、Androidアプリのデータ保護を保証するために、アプリ開発者やアセスタを支援するツールベースのアプローチを設計する最初のステップである。
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