論文の概要: PrivacyAssist: A User-Centric Agent Framework for Detecting Privacy Inconsistencies in Android Apps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23248v1
• Date: Sat, 25 Apr 2026 10:58:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.226189
• Title: PrivacyAssist: A User-Centric Agent Framework for Detecting Privacy Inconsistencies in Android Apps
• Title（参考訳）: Privacy Assist: Androidアプリのプライバシ不整合を検出するユーザ中心エージェントフレームワーク
• Authors: Tran Thanh Lam Nguyen, Edoardo Di Tullio, Barbara Carminati, Elena Ferrari,
• Abstract要約: 本稿では,ユーザ・グラウンテッド・パーミッションと開発者が宣言した機密データ収集と共有の慣行の矛盾を検出するマルチエージェントLDMベースのプラットフォームであるPrivacyAssistを提案する。 私たちは200人のユーザと2,347のAndroidアプリでPrivacyAssistを評価し、許可されたパーミッションと宣言されたデータプラクティスの間に完全に一貫性があるアプリは16%しかありません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9892966978799635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mobile apps offer significant benefits, but their privacy protections often remain ineffective and confusing for users. While prior work mainly analyzes app privacy vulnerabilities, few approaches help users understand, set, and enforce their privacy preferences. This paper presents PrivacyAssist, a multi-agent LLM-based platform that detects inconsistencies between user-granted permissions and developers' declared sensitive data collection and sharing practices. Using Retrieval-Augmented Generation (RAG), PrivacyAssist provides concise explanations and real-time on-device warnings to support informed installation decisions. We evaluate PrivacyAssist with 200 users and 2,347 Android apps, finding that only 16% of apps are fully consistent between granted permissions and declared data practices.
• Abstract（参考訳）: モバイルアプリには大きなメリットがあるが、そのプライバシー保護はユーザにとって効果がなく、混乱することが多い。 以前の作業は主にアプリのプライバシの脆弱性を分析するが、ユーザのプライバシの好みを理解し、設定し、強制するアプローチはほとんどない。 本稿では,ユーザ・グラウンテッド・パーミッションと開発者が宣言した機密データ収集と共有の慣行の矛盾を検出するマルチエージェントLDMベースのプラットフォームであるPrivacyAssistを提案する。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)を使用して、PrivacyAssistは簡潔な説明とリアルタイムのオンデバイス警告を提供し、インフォメーション決定をサポートする。 私たちは200人のユーザと2,347のAndroidアプリでPrivacyAssistを評価し、許可されたパーミッションと宣言されたデータプラクティスの間に完全に一貫性があるアプリは16%しかありません。

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