面向 Android 应用隐私不一致检测的用户中心代理框架——PrivacyAssist
计算机视觉与模式识别
2026-04-28 v1
摘要
移动应用为用户提供了显著的便利，但其隐私保护往往不有效且令人困惑。虽然已有研究主要分析应用隐私漏洞，但缺乏帮助用户理解、设置和执行隐私偏好的方法。本文提出 PrivacyAssist，一个基于多智能体大语言模型（LLM）的平台，用于检测用户授权权限与开发者声明的敏感数据收集和共享实践之间的不一致性。通过检索增强生成（RAG），PrivacyAssist 提供简洁的解释和实时设备端警告，以支持知情的安装决策。我们使用 200 名用户和 2,347 个 Android 应用对 PrivacyAssist 进行评估，发现仅有 16% 的应用在授权权限与声明的数据实践之间完全一致。
引用
@article{arxiv.2604.23247,
title = {Micro-Expression-Aware Avatar Fingerprinting via Inter-Frame Feature Differencing},
author = {Masoumeh Chapariniya and Jean-Marc Odobez and Volker Dellwo and Teodora Vuković},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.23247},
year = {2026}
}
备注
Accepted to TrustFA Workshop, IEEE FG 2026