Studying Permission Related Issues in Android Wearable Apps
Notice bibliographique
Résumé
Wearable devices are becoming increasingly popular; these devices host software that is known as wearable apps. Wearable apps could be packaged alongside handheld apps, hence they must be installed on the accompanying device (e.g., smartphone). This device dependency causes both apps to be also tightly coupled. Most importantly, when a wearable app is distributed by embedded it in a handheld app, Android Wear platform requires to include the wearable permission also in the handheld app which is error-prone. In this paper, we defined two permission issues related to wearable apps-namely permission mismatches and superfluous features. To study the permission related issues, we propose a technique to detect permission issues in wearable apps. We implement our technique in a tool called Permlyzer, which automatically detects these permission issues from an app's APK. We run Permlyzer on a dataset of 2,724 apps that have embedded wearable version and 339 standalone wearable app. Our result shows that I) 6% of wearable apps that request permissions are suffering from the permission mismatching problem; II) out of the apps that requires underlying features, 523 (52.4%) of handheld apps and 66 (80.5%) of standalone wearable apps have at least one superfluous feature; III) all the studied apps missed a declaration of underlying features for one or more of their permissions, which shows that developers may not know the mapping between the permissions they request and the hardware features. Additionally, in a survey of wearable app developers, all of the developers that responded mention that having a tool like Permlyzer, that detect permission related issues would be useful to them. Our results contribute to the understanding of permissions related issues in wearable apps, in particular, proposing a technique to detect permission mismatch and superfluous features.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».