論文の概要: Ecosystem-Driven Privacy Exposure in Mobile Gaming Apps: A Configuration-Aware Empirical Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25713v1
- Date: Mon, 25 May 2026 11:14:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-26 19:50:19.831303
- Title: Ecosystem-Driven Privacy Exposure in Mobile Gaming Apps: A Configuration-Aware Empirical Analysis
- Title(参考訳): モバイルゲームアプリにおけるエコシステム駆動型プライバシ露光:構成対応実証分析
- Authors: Bakheet Aljedaani,
- Abstract要約: 本研究は,Android モバイルゲームアプリにおけるプライバシ暴露に関する経験的評価を意識した構成を提示する。
Google Playエコシステムから収集された41の広くデプロイされたAndroidモバイルゲームアプリに対して,システマティックな静的解析が行われた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.40611352512781873
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Mobile gaming apps increasingly rely on third-party Software Development Kits SDKs for advertising, analytics, attribution, and user engagement, potentially introducing privacy exposure beyond traditional permission based risks. Existing studies have largely focused on permissions or isolated tracking behaviors, providing only a partial understanding of privacy exposure in modern mobile ecosystems. This study presents a configuration aware empirical assessment of privacy exposure in Android mobile gaming apps by examining permissions, manifest level configurations, exported components, and SDK ecosystem complexity across children-oriented and general-audience games. A systematic static analysis was conducted on 41 widely deployed Android mobile gaming apps collected from the Google Play ecosystem. The analysis incorporated SDK categorisation and statistical evaluation using Spearman correlation, Mann Whitney U, and Chi square testing. The results revealed that privacy exposure is strongly associated with ecosystem-level architectural decisions rather than permission requests alone. Child-oriented games frequently demonstrated exposure conditions comparable to general-audience apps despite sometimes requesting fewer sensitive permissions. Furthermore, larger and more diverse SDK ecosystems were significantly associated with elevated privacy exposure levels, while advertising-oriented SDKs showed strong association with high exposure classifications. These findings highlight the limitations of permission-centric assessment approaches and emphasize the importance of configuration aware and ecosystem-aware privacy evaluation methodologies for modern mobile software systems.
- Abstract(参考訳): モバイルゲームアプリはますます、広告、分析、属性、ユーザエンゲージメントのためのサードパーティのSoftware Development Kits SDKに依存している。
既存の研究は、パーミッションや独立した追跡行動に重点を置いており、現代のモバイルエコシステムにおけるプライバシーの露出に関する部分的理解のみを提供している。
本研究は,Android モバイルゲームアプリにおけるプライバシ暴露に関する経験的評価を,子ども指向ゲームと一般オーディエンスゲームにおけるパーミッション,マニフェストレベル設定,輸出コンポーネント,SDK エコシステムの複雑さを検証して評価する。
Google Playエコシステムから収集された41の広くデプロイされたAndroidモバイルゲームアプリに対して,システマティックな静的解析が行われた。
この分析は、スピアマン相関、マン・ホイットニーU、チ四角検定を用いたSDK分類と統計的評価を取り入れた。
その結果、プライバシの露出は、許可要求のみではなく、エコシステムレベルのアーキテクチャ決定と強く結びついていることが判明した。
子供指向ゲームは、時々機密性の高い許可を要求されないにもかかわらず、一般的なオーディエンスアプリに匹敵する露出条件をしばしば示していた。
さらに、より大きく多様なSDKエコシステムはプライバシの露出レベルの向上に大きく関連しており、広告指向のSDKは高露出の分類と強い関連性を示した。
これらの知見は、パーミッション中心のアセスメントアプローチの限界を強調し、現代のモバイルソフトウェアシステムにおける構成意識とエコシステム意識のプライバシ評価手法の重要性を強調した。
関連論文リスト
- An Empirical Analysis of Google Play Data Safety Disclosures: A Consistency Study of Privacy Indicators in Mobile Gaming Apps [0.40611352512781873]
本研究は,Android Application Packages (APKs) から抽出した開発者報告データ安全性開示と可観測性プライバシ指標との整合性について検討する。
その結果、プライバシーカテゴリーによってさまざまなレベルの合意が得られた。
これらの知見は、現在の市場透明性メカニズムの信頼性の限界を浮き彫りにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-25T04:50:21Z) - Beyond Permissions: An Empirical Static Analysis of Privacy and Security Risks in Children-Oriented and General-Audience Mobile Apps for Gaming [0.40611352512781873]
本研究は,モバイルゲームにおけるプライバシ露出の全体的静的評価に寄与する。
モバイルアプリケーションにおけるプライバシ・バイ・デザインのプラクティスを改善するために、開発者、プラットフォームプロバイダ、研究者に対して実行可能な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-11T14:06:03Z) - Benchmarking Knowledge-Extraction Attack and Defense on Retrieval-Augmented Generation [50.87199039334856]
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は知識集約型アプリケーションの基礎となっている。
近年の研究では、悪意あるクエリによって知識抽出攻撃が機密知識ベースコンテンツを回復できることが示されている。
本稿では,RAGシステムに対する知識抽出攻撃のための最初の体系的ベンチマークを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-10T01:27:46Z) - From Indoor to Open World: Revealing the Spatial Reasoning Gap in MLLMs [65.04549036809557]
我々は、ステレオカメラ、LiDAR、IMU/GPSセンサーで撮影された歩行者の視線映像から構築したベンチマークを紹介する。
このデータセットは、計量的に正確な3D情報を提供し、空間的推論質問の自動生成を可能にする。
評価の結果、構造化屋内ベンチマークで観測された性能向上は、オープンワールド環境では消滅することが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-22T18:58:12Z) - A Comprehensive Analysis of Evolving Permission Usage in Android Apps: Trends, Threats, and Ecosystem Insights [9.172402449557264]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-04T02:54:10Z) - Your Signal, Their Data: An Empirical Privacy Analysis of Wireless-scanning SDKs in Android [3.830984415546144]
モバイルアプリは、Bluetooth Low Energy(BLE)とWiFiスキャンパーミッションを使って、近くのデバイスを見つける。
無線インターフェースは位置情報データの隠蔽プロキシとしても機能し、継続的なユーザ追跡とプロファイリングを可能にする。
52個のワイヤレススキャンSDKのシステマティック分析を行い、データ収集のプラクティスとプライバシリスクを明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-19T14:15:02Z) - Assessing Privacy Compliance of Android Third-Party SDKs [16.975384208528972]
サードパーティのソフトウェア開発キット(SDK)は、Androidアプリ開発で広く採用されている。
この利便性は、ユーザのプライバシに敏感な情報への不正アクセスに関するかなりの懸念を引き起こす。
当社の研究では,AndroidサードパーティSDK間のユーザプライバシ保護を対象とする分析を行っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-16T15:44:43Z) - RoboSense: Large-scale Dataset and Benchmark for Egocentric Robot Perception and Navigation in Crowded and Unstructured Environments [62.5830455357187]
我々は3種類のセンサー(Camera, LiDAR, Fisheye)をベースとした自我中心型マルチセンサデータ収集プラットフォームを構築した。
大規模なマルチモーダルデータセットであるRoboSenseは、エゴセントリックなロボット知覚を促進するために構築されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-28T03:17:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。