Apps and devices (mobile devices, web browsers, IoT, VR, voice assistants, etc.) routinely collect user data, and send them to first- and third-party servers through the network. Recently, there is a lot of interest in (1) auditing the actual data collection practices of those systems; and also in (2) checking the consistency of those practices against the statements made in the corresponding privacy policies. In this paper, we argue that the contextual integrity (CI) tuple can be the basic building block for defining and implementing such an auditing framework. We elaborate on the special case where the tuple is partially extracted from the network traffic generated by the end-device of interest, and partially from the corresponding privacy policies using natural language processing (NLP) techniques. Along the way, we discuss related bodies of work and representative examples that fit into that framework. More generally, we believe that CI can be the building block not only for auditing at the edge, but also for specifying privacy policies and system APIs. We also discuss limitations and directions for future work.


翻译:应用程序和设备(移动设备、Web浏览器、物联网(IoT)、虚拟现实(VR)、语音助手等)常规收集用户数据,并通过网络将其发送到一级和三级方服务器。最近,人们对(1)审核这些系统的实际数据收集实践和(2)检查这些实践是否与相应的隐私政策声明一致产生了很大的兴趣。在本文中,我们认为上下文完整性(CI)元组可以成为定义和实现这种审计框架的基本构建块。我们详细阐述了这种情况,其中元组部分从所关心的端设备生成的网络流量中部分抽取,部分使用自然语言处理(NLP)技术从相应的隐私政策中提取。同时,我们讨论了相关的研究工作和适用于该框架的代表性示例。更一般地说,我们认为CI不仅可以成为边缘端的审计构建块,也可以成为指定隐私政策和系统API的构建块。我们还讨论了局限性和未来工作的方向。

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