Las aplicaciones de Android que recopilan datos de los usuarios deben cumplir con los marcos legales para garantizar la protección de datos. Este requisito se ha vuelto aún más importante desde la implementación del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) por parte de la Unión Europea en 2018. Además, con el propuesto Acta de Ciberresiliencia a la vista, las partes interesadas pronto deberán evaluar el software frente a estándares de seguridad y privacidad aún más estrictos. Las evaluaciones de privacidad eficaces requieren colaboración entre grupos con diversas experiencias para funcionar de manera efectiva como una unidad cohesiva. Este artículo presenta un estudio basado en entrevistas (N=16) que explora los desafíos que estos expertos encuentran durante las evaluaciones de privacidad y sus opiniones sobre la automatización como posible apoyo. Para fundamentar la discusión, utilizamos Assessor View, un prototipo desarrollado para este trabajo que integra análisis estático para extraer información relevante para la privacidad directamente de los Paquetes de Aplicación de Android (APKs), como una sonda de investigación. Su diseño proporciona vistas dedicadas tanto para partes interesadas técnicas como no técnicas, lo que permite reflexionar sobre cómo la automatización puede mejorar la práctica de evaluación. Nuestro estudio identifica desafíos clave en la realización de evaluaciones de privacidad, incluidos los vacíos de conocimiento y comunicación entre expertos, la compensación entre privacidad e innovación, la participación tardía de profesionales de la privacidad y la falta de herramientas basadas en el análisis de código fuente. El estudio de usuarios realizado junto con las entrevistas revela que las advertencias y orientaciones del GDPR proporcionadas por Assessor View son valiosas para los Oficiales de Protección de Datos y expertos en privacidad, y su diseño es particularmente adecuado para estas partes interesadas. En general, nuestros hallazgos indican que Assessor View representa un paso significativo hacia la mejora de la comunicación entre expertos legales y técnicos y la automatización de las evaluaciones de privacidad.
Khedkar et al. (Fri,) estudiaron esta pregunta.