The Google Play marketplace has introduced the Data Safety section to improve transparency regarding how mobile applications (apps) collect, share, and protect user data. This mechanism requires developers to disclose privacy and security-related practices. However, the reliability of these disclosures remains dependent on developer self-reporting, raising concerns about their accuracy. This study investigates the consistency between developer-reported Data Safety disclosures and observable privacy indicators extracted from Android Application Packages (APKs). An empirical analysis was conducted on a dataset of 41 mobile gaming apps. A static analysis approach was used to extract key privacy indicators from APK files, including device IDs, data sharing, personal information access, and location access. These indicators were systematically compared with the corresponding disclosures reported in the Google Play Data Safety labels using a structured consistency evaluation framework. The results revealed varying levels of agreement across privacy categories. Device ID disclosures demonstrated relatively high consistency (87.8%), whereas other indicators exhibited substantial mismatches. Location-related disclosures showed the highest inconsistency rate (56.1%), followed by personal information and data sharing. Comparative analysis between children-oriented and general-audience apps revealed similar mismatch patterns. Also, Chi-square statistical tests indicate that these differences are not statistically significant, suggesting that disclosure inconsistencies are not associated with app category but instead reflect broader ecosystem-level challenges. These findings highlight limitations in the reliability of current marketplace transparency mechanisms and emphasize the need for improved validation and verification approaches to ensure accurate privacy reporting in mobile app ecosystems.


翻译:摘要:Google Play市场引入“数据安全”板块,旨在提升移动应用收集、共享及保护用户数据方式的透明度。该机制要求开发者主动披露隐私与安全相关实践,然而其可靠性仍依赖于开发者的自主申报,这引发了对其准确性的担忧。本研究探讨了开发者申报的数据安全披露信息与从Android应用程序包(APK)中提取的可观察隐私指标之间的一致性。我们基于41款移动游戏应用的数据集开展实证分析,采用静态分析方法从APK文件中提取关键隐私指标,包括设备标识符、数据共享、个人信息访问及位置信息访问。通过结构化一致性评估框架,将这些指标与Google Play数据安全标签中披露的对应信息进行系统比较。结果显示,不同隐私类别的一致性水平存在差异:设备标识符披露的一致性相对较高(87.8%),而其他指标呈现显著偏差。位置相关披露的不一致率最高(56.1%),其次为个人信息与数据共享。面向儿童与面向普通受众的应用之间的对比分析揭示了相似的偏差模式。此外,卡方统计检验表明这些差异在统计上不显著,说明披露不一致性与应用类别无关,而是反映了更广泛的生态系统层面挑战。上述发现凸显当前市场透明度机制可靠性的局限性,并强调需改进验证与审核方法,以确保移动应用生态中隐私报告的准确性。

0
下载
关闭预览

相关内容

图学习隐私与安全问题研究综述
专知会员服务
31+阅读 · 2023年6月11日
数据安全市场研究报告(附报告),93页ppt
专知会员服务
57+阅读 · 2022年11月3日
《数据安全风险分析及应对策略研究(2022年)》
专知会员服务
44+阅读 · 2022年2月5日
数据价值释放与隐私保护计算应用研究报告,64页pdf
专知会员服务
42+阅读 · 2021年11月29日
移动应用(APP)个人信息保护白皮书
专知会员服务
17+阅读 · 2021年10月31日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年6月12日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年3月28日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年12月20日
「联邦学习隐私保护 」最新2022研究综述
专知
16+阅读 · 2022年4月1日
《人工智能安全测评白皮书》,99页pdf
专知
36+阅读 · 2022年2月26日
联邦学习安全与隐私保护研究综述
专知
12+阅读 · 2020年8月7日
【专题】美国隐私立法进展的总体分析
蚂蚁金服评论
11+阅读 · 2019年4月25日
区块链隐私保护研究综述——祝烈煌详解
计算机研究与发展
23+阅读 · 2018年11月28日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
边缘计算的军事应用
专知会员服务
4+阅读 · 8月9日
一种考虑资源机动性的武器目标分配混合算法
专知会员服务
8+阅读 · 8月8日
《多域冲突比较支持模型》60页
专知会员服务
13+阅读 · 8月7日
相关VIP内容
图学习隐私与安全问题研究综述
专知会员服务
31+阅读 · 2023年6月11日
数据安全市场研究报告(附报告),93页ppt
专知会员服务
57+阅读 · 2022年11月3日
《数据安全风险分析及应对策略研究(2022年)》
专知会员服务
44+阅读 · 2022年2月5日
数据价值释放与隐私保护计算应用研究报告,64页pdf
专知会员服务
42+阅读 · 2021年11月29日
移动应用(APP)个人信息保护白皮书
专知会员服务
17+阅读 · 2021年10月31日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年6月12日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年3月28日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年12月20日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员