[논문 리뷰] Analysis of Location Data Leakage in the Internet Traffic of Android-based Mobile Devices

Nir Sivan, Ron Bitton외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 12. 01.

Human Mobility and Location-Based Analysis인용 수 1

한 줄 요약

이 연구는 37일간의 실사용자 네트워크 트래픽을 모니터링하여 안드로이드 기기에서 암호화되지 않은 위치 데이터 유출을 분석한다. 평문 트래픽에서 위치 데이터를 추출하고 군집화하는 방법을 제안하며, 이로 인해 전체 기기의 85퍼센트 이상이 위치 정보를 유출하고 있으며, 사용자들의 관심 지점(POI)의 61퍼센트가 희박한 유출 지표로부터 유추 가능하다는 것이 드러났다.

ABSTRACT

In recent years we have witnessed a shift towards personalized, context-based applications and services for mobile device users. A key component of many of these services is the ability to infer the current location and predict the future location of users based on location sensors embedded in the devices. Such knowledge enables service providers to present relevant and timely offers to their users and better manage traffic congestion control, thus increasing customer satisfaction and engagement. However, such services suffer from location data leakage which has become one of today's most concerning privacy issues for smartphone users. In this paper we focus specifically on location data that is exposed by Android applications via Internet network traffic in plaintext (i.e., without encryption) without the user's awareness. We present an empirical evaluation, involving the network traffic of real mobile device users, aimed at: (1) measuring the extent of location data leakage in the Internet traffic of Android-based smartphone devices; and (2) understanding the value of this data by inferring users' points of interests (POIs). This was achieved by analyzing the Internet traffic recorded from the smartphones of a group of 71 participants for an average period of 37 days. We also propose a procedure for mining and filtering location data from raw network traffic and utilize geolocation clustering methods to infer users' POIs. The key findings of this research center on the extent of this phenomenon in terms of both ubiquity and severity; we found that over 85\% of devices of users are leaking location data, and the exposure rate of users' POIs, derived from the relatively sparse leakage indicators, is around 61%.

연구 동기 및 목표

• 안드로이드 기반 모바일 기기에서 인터넷 트래픽을 통해 발생하는 위치 데이터 유출의 정도를 측정하기 위해.
• 네트워크 트래픽에서 유추 가능한 사용자 관심 지점(POI)을 분석하여 이러한 유출의 개인정보 보호적 영향을 이해하기 위해.
• 원시 네트워크 트래픽에서 위치 데이터를 추출하고 걸러내는 절차를 개발하기 위해.
• 실제 안드로이드 사용 환경에서 위치 데이터 유출의 심각성과 보편성을 평가하기 위해.

제안 방법

• 실제 안드로이드 스마트폰 71대의 네트워크 트래픽을 평균 37일간 수집하여 실제 사용 패턴을 캡처하기 위해.
• 비정형 네트워크 트래픽에서 위치 관련 정보를 추출하기 위한 데이터 마이닝 및 필터링 절차를 제안하기 위해.
• 추출된 위치 데이터를 군집화하여 사용자가 자주 방문하는 관심 지점(POI)을 유추하기 위해 지리적 군집화 기법을 적용하기 위해.
• 평문 네트워크 트래픽을 사용하여 GPS 좌표, IP 주소, 위치 기반 API 호출과 같은 위치 지표를 식별하기 위해.
• 기기 간 위치 데이터 유출의 빈도와 일관성 분석을 통해 관심 지점(POI)의 노출 비율을 평가하기 위해.
• 공간적 근접성을 기반으로 유출된 위치 데이터 포인트를 의미 있는 POI로 매핑하기 위해 군집 알고리즘을 훈련하고 적용하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 안드로이드 기기 중 인터넷 트래픽을 통해 평문으로 위치 데이터를 유출하는 비율은 어느 정도인가?
• RQ2 네트워크 트래픽 내 희박하고 비정형적인 위치 데이터로부터 사용자 관심 지점(POI)을 얼마나 정확히 유추할 수 있는가?
• RQ3 다양한 실생활 안드로이드 사용자 집단에서 위치 데이터 유출은 얼마나 보편적이고 심각한가?
• RQ4 원시이며 암호화되지 않은 네트워크 트래픽에서 위치 데이터를 효과적으로 추출하고 군집화하는 데에는 어떤 기법이 적합한가?

주요 결과

• 연구 대상인 71대의 안드로이드 기기 중 85퍼센트 이상이 인터넷 트래픽을 통해 평문으로 위치 데이터를 유출했다.
• 희박한 유출 지표로부터 도출된 사용자 관심 지점(POI)의 노출 비율은 약 61퍼센트에 달했다.
• 사용자가 이러한 데이터 전송을 인지하지 못하는 상황에서도 위치 데이터가 자주 암호화되지 않은 형태로 전송되었다.
• 지리적 군집화 방법은 산산이 찢어진 불일치하는 위치 데이터 포인트로부터 의미 있는 POI를 성공적으로 식별했다.
• 이 연구는 위치 데이터 유출이 널리 퍼져 있으며, 심지어 미미한 데이터 유출일지라도 매우 민감할 수 있음을 확인했다.
• 위치 메타데이터의 조그만 유출조차도 사용자의 습관적인 위치와 행동 패턴을 정확히 유추할 수 있다.