分析 Android Automotive OS 数据收集的隐私影响
密码学与安全
2024-09-25 v1
摘要
现代车辆已成为具有高度计算和传感器能力的系统，体现在高级驾驶辅助系统、车内娱乐以及自动驾驶功能上。它们通过各种嵌入式子系统收集和处理大量数据。其中一个重要参与者是 Android Automotive OS (AAOS)，该系统已集成到超过 10000 万辆车中，在车内娱乐市场占据主导地位。随着大量数据收集，隐私问题日益突出。这些系统收集的海量数据引发了关于信息存储、使用和保护方式的疑问，使制造商和消费者都将隐私置于关键位置。然而，针对车辆数据隐私的研究仍很少。本文聚焦于 AAOS 的隐私影响，考察数据收集的具体性质与范围，以及来自原始设备制造商 (OEM) 的隐私政策。我们开发了名为 PriDrive 的新型汽车隐私分析工具，该工具采用三种方法论：网络流量检查、以及针对来自不同 OEM 的基于根访问模拟器的 Android 镜像的静态和动态分析。这些方法论后续对评估收集的数据类型是否在 OEM 及第三方应用隐私政策中得到正确披露，以识别是否存在任何不符或违规情况。我们对三种不同的 OEM 平台进行评估，发现车速以约 25 Hz 的采样率收集。其他属性如型号信息、气候控制与空调、座椅数据等在车辆启动后 30 秒内的批处理中被收集。此外，某些车辆属性类型在其相应隐私政策中未被披露。例如，OEM A 的政策仅覆盖我们在静态分析中发现的 110 个车辆属性，或 13.02% 的属性。
引用
@article{arxiv.2409.15561,
title = {Analyzing Privacy Implications of Data Collection in Android Automotive OS},
author = {Bulut Gözübüyük and Brian Tang and Kang G. Shin and Mert D. Pesé},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.15561},
year = {2024}
}