論文の概要: A First Look at Privacy Risks of Android Task-executable Voice Assistant Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23680v1
- Date: Sun, 28 Sep 2025 06:47:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.37217
- Title: A First Look at Privacy Risks of Android Task-executable Voice Assistant Applications
- Title（参考訳）: Androidタスク実行可能な音声アシスタントアプリケーションのプライバシリスクに関する一考察
- Authors: Shidong Pan, Yikai Ge, Xiaoyu Sun,
- Abstract要約: 本稿では,Androidタスク実行可能なVAアプリケーションにおけるプライバシーリスクに関する,ユーザ中心の総合的研究について述べる。
プライバシーラベル、ポリシー、マニフェストファイルを含む6つのソースで、プライバシー宣言をクロスチェックします。
1)Alexaスキルのような統合されたミニアプリが不十分に表現されているメガアプリにおけるプライバシーの不正開示、2)アプリケーション間インタラクションによる特権エスカレーション、3)Androidの通信メカニズムを利用してユーザの同意を回避し、(3)Googleのシステムアプリケーションの悪用により、アプリが危険な許可の宣言を避けることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.865294888425256
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With the development of foundation AI technologies, task-executable voice assistants (VAs) have become more popular, enhancing user convenience and expanding device functionality. Android task-executable VAs are applications that are capable of understanding complex tasks and performing corresponding operations. Given their prevalence and great autonomy, there is no existing work examine the privacy risks within the voice assistants from the task-execution pattern in a holistic manner. To fill this research gap, this paper presents a user-centric comprehensive empirical study on privacy risks in Android task-executable VA applications. We collect ten mainstream VAs as our research target and analyze their operational characteristics. We then cross-check their privacy declarations across six sources, including privacy labels, policies, and manifest files, and our findings reveal widespread inconsistencies. Moreover, we uncover three significant privacy threat models: (1) privacy misdisclosure in mega apps, where integrated mini apps such as Alexa skills are inadequately represented; (2) privilege escalation via inter-application interactions, which exploit Android's communication mechanisms to bypass user consent; and (3) abuse of Google system applications, enabling apps to evade the declaration of dangerous permissions. Our study contributes actionable recommendations for practitioners and underscores broader relevance of these privacy risks to emerging autonomous AI agents.
- Abstract（参考訳）: 基礎となるAI技術の発展に伴い、タスク実行可能な音声アシスタント(VA)が普及し、ユーザの利便性を高め、デバイス機能を拡張する。
Androidタスク実行可能なVAは、複雑なタスクを理解し、対応する操作を実行することができるアプリケーションである。
その頻度と大きな自律性を考えると、タスク実行パターンから音声アシスタント内のプライバシーリスクを総合的に調査する作業は存在しない。
本研究のギャップを埋めるために,Androidタスク実行可能なVAアプリケーションにおけるプライバシーリスクに関する,ユーザ中心の総合的な実証的研究を提案する。
研究対象として10の主流VAを収集し,その運用特性を分析した。
次に、プライバシーラベル、ポリシー、マニフェストファイルを含む6つのソースで、プライバシー宣言を相互にチェックします。
さらに、(1)Alexaスキルのような統合されたミニアプリが不十分なメガアプリにおけるプライバシーの不正開示、(2)アプリケーション間インタラクションによる特権エスカレーション、(3)Googleのシステムアプリケーションの悪用により、アプリが危険な許可の宣言を避けることができる。
我々の研究は、実践者に対して実行可能なレコメンデーションを提供し、これらのプライバシーリスクを、新興の自律AIエージェントに幅広い関連性を示す。
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