アプリケーションのプライバシーコンプライアンスを確認するにはどうすればよいですか?

まず第一に、1 つ明確にする必要があるのは、現在の関連規制です: 市場またはさまざまなプラットフォームに提出されるすべてのAPP はプライバシーコンプライアンステストを受ける必要があり、このテスト (セルフテストとプラットフォームテスト) に合格したものだけが、他に審査ルールに違反していないコンテンツが前提とされている場合にのみ、アプリを正常に起動できますアプリがプライバシーコンプライアンステストに合格しない場合、アプリは拒否され、店頭に置くことができなくなります。修正が完了した後でのみ、APP を店頭に置くことができます。

したがって、基本的にすべてのアプリは正式に販売される前に、プライバシーコンプライアンステストを受ける必要があります。

一般的に、検出されるポイントには次のようなポイントが含まれます。

1.個人情報の不正収集

2. 範囲を超えて個人情報を収集する場合

3.個人情報の不正利用

4. アプリが頻繁かつ過度に許可を要求する

5. アプリが頻繁に自動的に起動する、または起動に関連付けられる

全体のプロセスは基本的に次のとおりです。

画像.png

現在、関連する評価レポートを提供している団体が数多く出回っていますので、ざっくりと調べてコードに関わる部分を整理してみましたので、皆様の参考になれば幸いです。

基本的なコード例

これにはコード部分が含まれ、主に検出情報の特定と脅威の場所の分析が行われます。次に、これら 2 つの部分の基本コードを見てみましょう。

検出情報の特定

機密情報を含むコードのスキャンについては、以下を参照してください。

import re

def sensitive_info_scan(text):
    # 正则表达式模式，用于匹配可能的敏感信息，这里以手机号码为例
    pattern = r"\b\d{11}\b"  # 匹配11位数字
    
    # 扫描文本并返回匹配的结果
    matches = re.findall(pattern, text)
    return matches

# 示例文本
text = "用户的个人信息：手机号码：13812345678，身份证号码：320123198001010001。"

# 执行敏感信息扫描
matches = sensitive_info_scan(text)

# 输出匹配的结果
if matches:
    print("发现敏感信息：")
    for match in matches:
        print(match)
else:
    print("未发现敏感信息。")

上記は、正規表現パターンを使用して携帯電話番号などの潜在的な機密情報を照合する方法を示す非常に基本的なコードです。実際、検出プロセス中に、必要に応じて正規表現パターンをカスタマイズして、銀行口座番号や電子メールアドレスなど、さまざまな種類の機密情報と一致させることができます。

脅威の位置分析

脅威ポジショニング分析は、規制要件、業界要件、企業要件に基づいて収集されたアプリデータ情報を分析し、AI サンドボックス検出 + 専門家によるレビューを通じて、業界で蓄積された経験と組み合わせて、ポジショニングをモデリングし、分析結果の精度を包括的に保証します。業界の専門組織の評価方法は、より複雑かつ準拠するものになるでしょうが、以下に示す内容はより普遍的なものであり、単なる説明にすぎません。

まずコードに直接アクセスして、それを分析しましょう。

def threat_analysis(data_flow):
    threats = []
    
    # 检查非授权访问威胁
    if not is_authorized_access(data_flow):
        threats.append("Unauthorized access detected.")
    
    # 检查数据泄露威胁
    if is_data_exposed(data_flow):
        threats.append("Data exposure detected.")
    
    # 检查数据篡改威胁
    if is_data_tampered(data_flow):
        threats.append("Data tampering detected.")
    
    # 返回检测到的威胁
    return threats

# 示例数据流
data_flow = {
    "source": "Data Collection",
    "processing": ["Data Storage", "Data Processing"],
    "destination": "Data Analysis"
}

# 执行威胁分析
detected_threats = threat_analysis(data_flow)

# 输出检测到的威胁
if detected_threats:
    print("Detected threats:")
    for threat in detected_threats:
        print(threat)
else:
    print("No threats detected.")

具体的なプロセスは基本的に次のとおりです。

現在主流のメーカーが採用しているAIサンドボックス検出もお試しいただけます。ただし、AI サンドボックスの実装には通常、複雑なアーキテクチャとアルゴリズムが含まれるため、簡単な例を使用して、AI サンドボックスを使用して悪意のあるコードを検出する方法を示します (現在人気のあるオープンソース AI サンドボックスツールである Cuckoo Sandbox を使用)。

from cuckoo.api import CuckooAPI

def analyze_file(file_path):
    # 连接到Cuckoo沙箱
    cuckoo = CuckooAPI()

    # 提交文件进行分析
    task_id = cuckoo.submit_file(file_path)

    # 获取分析结果
    analysis = cuckoo.get_task(task_id)

    # 输出分析报告
    print("Analysis Report:")
    print("-------------")
    print(analysis["info"]["score"])
    print(analysis["info"]["category"])
    print(analysis["info"]["started"])
    print(analysis["info"]["ended"])

    # 获取行为报告
    behavior_report = cuckoo.get_task_report(task_id, "behavior")
    print("Behavior Report:")
    print("-------------")
    print(behavior_report)

# 示例恶意代码文件路径
file_path = "/path/to/malicious_file.exe"

# 执行恶意代码分析
analyze_file(file_path)

上記は、Cuckoo サンドボックスを正しく設定して実行した後、上記のコードを使用してアプリケーション内の悪意のあるプログラムによってもたらされる脅威を検出する方法を示しています。

結論

一般的に言えば、アプリケーションのプライバシーコンプライアンステストを自分で行うのは費用対効果が高くありません。代理店を見つけた場合、1 つはより専門的で、もう 1 つはより専門的なレポートを発行し、より専門的な指導を受けられます。意見、価格/パフォーマンス比率は比較的高いです。

以上。