基于权限分析的Android隐私数据泄露动态检测方法

针对现有Android平台隐私数据泄露动态检测方法检测效率较低的情况,文章设计并实现了一种基于权限分析的Android隐私数据泄露动态检测方法。该方法将Android静态检测中的权限分析与动态污点检测结合,根据应用程序申请的权限确定动态污点检测的隐私数据类型和隐私出口类型。检测选项保存在系统属性中。实验结果显示,该方法能够在保证隐私数据泄露检测有效性的前提下,提高动态污点检测的效率。     

Android应用中片段组件的污点分析

近年来手机、平板电脑等移动设备的使用已日渐成为人们日常生活的一部分,与之相关的安全问题也愈演愈烈。一般移动设备中存储有大量用户隐私数据,一旦被恶意应用泄露,会给用户带来不可估量的损失。为此需要对移动设备应用程序做污点分析。目前已有的Android应用污点分析工具没有考虑Android 3.0中新增的片段组件,因此本文设计一种模拟片段组件生命周期的静态代码分析方法对Android应用中片段组件进行污点分析,用来检测Android应用中片段组件是否存在泄露用户隐私数据的行为。实验结果表明,本文所实现的分析方法能有效检测Android应用中的片段组件是否泄露用户隐私数据。      

基于静态污点分析的Android隐私泄露检测方法研究

Android移动设备中存储了大量的敏感信息,如通话记录、联系人等,容易成为恶意攻击者的目标。基于静态污点分析技术,提出了一种面向Android平台的隐私泄露检测方法。通过提取Android敏感权限与API,创建两者之间的映射关系,生成Android应用程序的函数调用图,实现了对于大规模应用程序中潜在隐私数据泄露行为的检测。实验结果表明,本文所提出方法的准确率较高,且运行耗时较短,适合于大规模应用程序的检测。     

一个面向Android的隐私泄露检测系统

针对Android软件中存在的用户隐私信息泄露问题,基于动态污点跟踪技术实现TaintChaser自动化检测系统。该系统能对软件中存在的用户隐私信息泄露行为进行细粒度的跟踪,实现对手机软件规模化自动化的检测与分析。利用该系统对28 369个Android程序进行检测,结果表明,有24.69%的程序可能存在泄露用户隐私信息的行为。     

基于静态和动态特征相结合的隐私泄露检测方法

大数据背景下Android软件窃取用户个人信息的问题愈发严峻。针对现有隐私泄露检测方法中静态分析误报率较高和动态分析容易出现漏检的问题，提出了一种基于静态和动态特征相结合的隐私泄露检测方法。融合应用程序中提取的多维度静态特征和动态特征，使用梯度下降算法为SVM,RF,XGBoost, LightGBM和CatBoost分配最优权重，通过集成学习加权投票来检测隐私泄露风险。对2 951个应用进行实验分析，结果表明该方法的精确率达到了95.14%,明显优于仅使用单一特征和单一分类器，可以有效检测Android应用的隐私泄露风险。     

一种基于FlowDroid的Android隐私保护方法

随着移动设备市场的扩大,Android智能系统占据了手机市场的很大份额,手机设备是承载用户隐私数据较多的移动设备。由于Android系统的开源特性,其存在很多安全隐患。提出一种基于FlowDroid的Android增强型隐私保护方法。对Android应用进行静态污点分析,判断其是否存在隐私泄露,并基于FlowDroid静态污点分析工具实现与验证。通过验证表明提出的方法是有效的。     

安卓应用程序误用用户信息的监测与控制

针对Android应用程序常被不完全地审查,不充分的隔离,且毫无限制地被用户安装所引起的用户私有敏感信息的泄露,通过采用动态污点分析技术监测敏感信息何时通过不可信的应用程序离开系统,同时根据需要采用无害的影子数据遮蔽敏感信息,或者阻断泄露私有信息的通信,防止应用程序访问用户希望保密的数据,在系统的层面上实现实时监测和控制Android应用程序使用用户私有敏感信息.     

污点分析技术的原理和实践应用

信息流分析可以有效保证计算机系统中信息的保密性和完整性.污点分析,作为其实践被广泛用于软件系统的安全保障技术领域.本文对近些年来面向解决应用程序安全问题的污点分析技术进行综述.首先总结了污点分析的基本原理以及在应用中的通用技术,即使用动态和静态的方法解决污点传播;随后分析该技术在移动终端、互联网平台上的应用过程中遇到的问题和解决方案,包括解决Android应用隐私泄露与检测Web系统安全漏洞的污点分析技术;最后展望该技术的研究前景和发展趋势.     

Android平台下软件安全漏洞挖掘方法研究

为了减少Android系统用户的隐私数据泄露问题,提出一种针对Android应用程序源码的漏洞挖掘方法。该方法在Android漏洞库和权限方法集合的基础上,采用静态分析得到Android特有的权限漏洞矩阵代数式和漏洞点处测试用例,基于漏洞知识对测试用例变异得到半有效数据,利用污点注入和数据流分析进行Fuzzing挖掘。经过对400个Android应用程序源码进行实例分析,结果表明该方法不仅能挖掘常规漏洞,而且在Android特有的权限信息漏洞挖掘方面效果明显。利用约束分析得到的测试用例数量少,而通过漏洞知识得到的半有效数据的针对性强,并且代码覆盖率和精确度较高。     

基于Android系统的隐私保护技术综述

智能手机用户的隐私泄露问题日趋严重.为此研究了Android的系统框架及安全机制,包括沙盒、应用签名、权限机制.着重研究了Android系统中间件层的安全增强方法,列举了系统易受攻击的种类,总结了现有的隐私保护技术,包括应用程序安装时权限机制的扩展,运行时的动态权限监测以及隐私数据的保护.