利用大型语言模型检测迷你应用代码中的隐私泄露

迷你应用（mini-apps）是嵌入更大型应用或平台中的紧凑型软件程序，提供特定功能，无需单独安装。它们通常基于网页或云主机，通过 web 浏览器或移动应用提供聚焦服务。它们的简单性、速度和集成能力使其成为消息平台、社交媒体网络、电子商务站点和各种数字环境的有价值补充。微信小程序作为中国领先 messaging 应用 的重要特征， exemplifies 这一趋势，为用户提供无需额外下载的无缝服务集合。依托微信广泛的用户基础和支付基础设施，小程序实现了高效交易并搭建了线上线下体验的桥梁，塑造了中国的数字格局。本文研究在微信小程序中使用大型语言模型（LLM）检测隐私违规的潜力。鉴于迷你应用的广泛使用和日益增长的隐私关注，本研究旨在确定LLM是否能够有效识别该生态系统中隐私泄露的实例。通过详尽的分析和实验，旨在突出LLM在保护微信小程序用户隐私和安全方面的效果，从而为更安全的数字格局做出贡献。