Increasing data collection and tracking of consumers by today’s online services is becoming a major problem for individuals’ rights. It raises a serious question about whether such data collection can be legally justified under legislation around the globe. Unfortunately, the community lacks insight into such violations in the mobile ecosystem. In this dissertation, we approach these problems by presenting a line of work that provides a comprehensive understanding of privacy violations in Android apps in the wild and automatically measures such violations at scale. First, we build an automated tool that detects unexpected data access based on user perception when interacting with the apps’ user interface. Subsequently, we perform a large-scale study on Android apps to understand how prevalent violations of GDPR’s explicit consent requirement are in the wild. Finally, until now, no study has systematically analyzed the currently implemented consent notices and whether they conform to GDPR in mobile apps. Therefore, we propose a mostly automated and scalable approach to identify the current practices of implemented consent notices. We then develop an automatic tool that detects data sent out to the Internet with different consent conditions. Our result shows the urgent need for more transparent user interface designs to better inform users of data access and call for new tools to support app developers in this endeavor.Die zunehmende Datenerfassung und Verfolgung von Konsumenten durch die heutigen Online-Dienste wird zu einem großen Problem für individuelle Rechte. Es wirft eine ernsthafte Frage auf, ob eine solche Datenerfassung nach der weltweiten Gesetzgebung juristisch begründet werden kann. Leider hat die Gemeinschaft keinen Einblick in diese Verstöße im mobilen Ökosystem. In dieser Dissertation nähern wir uns diesen Problemen, indem wir eine Arbeitslinie vorstellen, die ein umfassendes Verständnis von Datenschutzverletzungen in Android- Apps in der Praxis bietet und solche Verstöße automatisch misst. Zunächst entwickeln wir ein automatisiertes Tool, das unvorhergesehene Datenzugriffe basierend auf der Nutzung der Benutzeroberfläche von Apps erkennt. Danach führen wir eine umfangreiche Studie zu Android-Apps durch, um zu verstehen, wie häufig Verstöße gegen die ausdrückliche Zustimmung der GDPR vorkommen. Schließlich hat bis jetzt keine Studie systematisch die gegenwärtig implementierten Zustimmungen und deren Übereinstimmung mit der GDPR in mobilen Apps analysiert. Daher schlagen wir einen meist automatisierten und skalierbaren Ansatz vor, um die aktuellen Praktiken von Zustimmungen zu identifizieren. Danach entwickeln wir ein Tool, das Daten erkennt, die mit unterschiedlichen Zustimmungsbedingungen ins Internet gesendet werden. Unser Ergebnis zeigt den dringenden Bedarf an einer transparenteren Gestaltung von Benutzeroberflächen, um die Nutzer besser über den Datenzugriff zu informieren, und wir fordern neue Tools, die App-Entwickler bei diesem Unterfangen unterstützen. ii
