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Datenschutz- und Sicherheitsanalyse von Mobilen Learning Apps

AutorDass, Sunny; Kreutzer, Michael; Schreiber, Linda; Simo Fhom, Hervais-Clemence
Datum2022
ArtBook Article
AbstraktIn den letzten Jahren hat die Popularität von mobilen Learning Apps für Kinder und Jugendliche stark zugenommen – insbesondere im Kontext der aktuell herrschenden Corona-Pandemie, in der der Präsenz-Schulbetrieb mehrfach stark eingeschränkt werden musste. Im Rahmen dieses Beitrags untersuchen wir, inwieweit Android Learning Apps vor dem Hintergrund der DSGVO die Privatheit ihrer Nutzenden (i. d. R. Minderjährige) gewährleisten bzw. Anforderungen an Datensicherheit erfüllen. Die Datengrundlage für die Untersuchung besteht aus 199 Learning Apps aus dem Google Play Store. Die Analyse unterteilt sich in zwei Schritte: die grobgranulare und die feingranulare Analyse. Die grobgranulare Analyse befasst sich mit Beobachtungen und statistischen Er­kennt­nissen, welche direkt aus den bereits gesammelten Metadaten der Apps ersichtlich sind. Weiterhin werden die Ergebnisse hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit kritisch hinterfragt, indem Metadaten bezüglich Datenschutzerklärung und Berechtigungen eingestuft werden. Die feingranulare Analyse baut auf der grobgranularen Analyse auf. Hierbei wird das Android Package (APK) mittels Tools zur statischen und dynamischen Analyse genauer betrachtet. Des Weiteren werden das Vorhandensein und die Qualität von Maßnahmen zur Absicherung des Datenverkehrs der ausgewählten Apps untersucht und bewertet. Wir stellen fest, dass viele Learning Apps Datenschutzrichtlinien oder sichere Datenübertragung bieten, die Apps auf unsichere Weise implementiert sind und oft eine zum Teil niedrige Codequalität vorweisen, was auf zusätzliche Cybersicherheits- und Datenschutzrisiken schließen lässt.
Urlhttps://publica.fraunhofer.de/handle/publica/417917