Your Signal, Their Data: An Empirical Privacy Analysis of Wireless-scanning SDKs in Android
Notice bibliographique
Résumé
Mobile apps frequently use Bluetooth Low Energy (BLE) and WiFi scanning permissions to discover nearby devices like peripherals and connect to WiFi Access Points (APs). However, wireless interfaces also serve as a covert proxy for geolocation data, enabling continuous user tracking and profiling. This includes technologies like BLE beacons, which are BLE devices broadcasting unique identifiers to determine devices' indoor physical locations; such beacons are easily found in shopping centres. Despite the widespread use of wireless scanning APIs and their potential for privacy abuse, the interplay between commercial mobile SDKs with wireless sensing and beaconing technologies remains largely unexplored. In this work, we conduct the first systematic analysis of 52 wireless-scanning SDKs, revealing their data collection practices and privacy risks. We develop a comprehensive analysis pipeline that enables us to detect beacon scanning capabilities, inject wireless events to trigger app behaviors, and monitor runtime execution on instrumented devices. Our findings show that 86% of apps integrating these SDKs collect at least one sensitive data type, including device and user identifiers such as AAID, email, along with GPS coordinates, WiFi and Bluetooth scan results. We uncover widespread SDK-to-SDK data sharing and evidence of ID bridging, where persistent and resettable identifiers are shared and synchronized within SDKs embedded in applications to potentially construct detailed mobility profiles, compromising user anonymity and enabling long-term tracking. We provide evidence of key actors engaging in these practices and conclude by proposing mitigation strategies such as stronger SDK sandboxing, stricter enforcement of platform policies, and improved transparency mechanisms to limit unauthorized tracking.
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 | 0,012 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».