論文の概要: A Comprehensive Analysis of Evolving Permission Usage in Android Apps: Trends, Threats, and Ecosystem Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02008v1
• Date: Mon, 04 Aug 2025 02:54:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.154148
• Title: A Comprehensive Analysis of Evolving Permission Usage in Android Apps: Trends, Threats, and Ecosystem Insights
• Title（参考訳）: Androidアプリにおけるパーミッション利用の包括的分析:トレンド、脅威、エコシステムインサイト
• Authors: Ali Alkinoon, Trung Cuong Dang, Ahod Alghuried, Abdulaziz Alghamdi, Soohyeon Choi, Manar Mohaisen, An Wang, Saeed Salem, David Mohaisen,
• Abstract要約: 適切なパーミッション使用に関する公式なAndroidプラットフォーム資料にもかかわらず、それでも多くのパーミッション悪用ケースがある。 本研究は,Androidのパーミッション・ランドスケープを包括的に分析する。 良心と悪意のあるアプリケーションを区別することで、開発者の進化戦略を明らかにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.172402449557264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The proper use of Android app permissions is crucial to the success and security of these apps. Users must agree to permission requests when installing or running their apps. Despite official Android platform documentation on proper permission usage, there are still many cases of permission abuse. This study provides a comprehensive analysis of the Android permission landscape, highlighting trends and patterns in permission requests across various applications from the Google Play Store. By distinguishing between benign and malicious applications, we uncover developers' evolving strategies, with malicious apps increasingly requesting fewer permissions to evade detection, while benign apps request more to enhance functionality. In addition to examining permission trends across years and app features such as advertisements, in-app purchases, content ratings, and app sizes, we leverage association rule mining using the FP-Growth algorithm. This allows us to uncover frequent permission combinations across the entire dataset, specific years, and 16 app genres. The analysis reveals significant differences in permission usage patterns, providing a deeper understanding of co-occurring permissions and their implications for user privacy and app functionality. By categorizing permissions into high-level semantic groups and examining their application across distinct app categories, this study offers a structured approach to analyzing the dynamics within the Android ecosystem. The findings emphasize the importance of continuous monitoring, user education, and regulatory oversight to address permission misuse effectively.
• Abstract（参考訳）: Androidアプリのパーミッションの適切な使用は、これらのアプリの成功とセキュリティに不可欠である。 ユーザは、アプリをインストールしたり、走らせたりする際に、パーミッションリクエストに同意しなければならない。 適切なパーミッション使用に関する公式なAndroidプラットフォーム資料にもかかわらず、それでも多くのパーミッション悪用ケースがある。 この研究は、Google Play Storeからさまざまなアプリケーションにまたがるパーミッションリクエストのトレンドとパターンを、Androidのパーミッションランドスケープを包括的に分析する。 良質なアプリケーションと悪意のあるアプリケーションを区別することで、悪意のあるアプリが検出を回避する権限を減らし、良質なアプリが機能を強化するように要求するなど、開発者の進化戦略を明らかにすることができます。 広告,アプリ内購入,コンテンツ評価,アプリサイズなどのアプリ機能や,長年にわたるパーミッショントレンドの調査に加えて,FP-Growthアルゴリズムを用いたアソシエーションルールマイニングを活用している。 これにより、データセット全体、特定の年、および16のアプリジャンルにわたる頻繁なパーミッションの組み合わせを明らかにすることができます。 この分析では、パーミッションの使用パターンに大きな違いが示されており、パーミッションの共起と、ユーザプライバシとアプリ機能への影響についてより深く理解している。 パーミッションをハイレベルなセマンティクスグループに分類し、異なるアプリカテゴリにまたがってアプリケーションを調べることで、この研究はAndroidエコシステム内のダイナミクスを分析するための構造化されたアプローチを提供する。 本研究は, 継続的な監視, ユーザ教育, および許可誤用を効果的に対処するための規制監督の重要性を強調した。

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