基于权限管理的Android应用行为检测

随着智能移动终端数量的增加,越来越多的安全问题成为困扰终端进一步发展的障碍。当前市场大部分安全软件不能够实现对应用行为的实时监控,极少安全软件需要root权限才能实现应用行为实时的监控。文章基于Android应用框架层的定制,利用Android系统Permission机制的动态检查模式实现应用运行时行为的检测。Android应用通过〈user-permission〉申请所需权限,在运行过程中需要调用对应的API或者访问系统数据时,会发生系统权限检查,从而实现对应用行为的监控。相对在应用层进行应用行为的监控要更简洁有效,通过在框架层的定制更好地实现了对应用行为的监控,同时带给系统的损耗更小。     

基于权限分析的 Android 应用程序检测系统

Android 系统在应用程序安装时仅给予粗略的权限提示界面,此界面不仅权限条目不全,而且解释异常粗略,普通用户完全看不懂,但基于使用需要,只能盲目确定授权。市面上的一些例如手机金山卫士,腾讯手机管家等管理软件,对于应用权限信息的查询要么权限条目远少于实际申请,要么权限解释一样粗略难懂,要么干脆就是直接调用 Android 系统 settings 下的粗略权限列表。〈br〉 通过研究 Android 的安全机制,在分析了上述现象可能导致的潜在安全隐患的基础上,文章设计开发了一种结合电脑端和手机端,能够对未安装的 APK 文件和已安装的 APP 应用程序进行深入权限检测系统。此系统可以检测出应用软件所申请的精确的权限个数和详细的权限列表,并通过建立数据库的方法给每条权限以及可能引起的安全问题辅以详尽、易懂的说明,使无专业知识的普通用户也可以弄懂所申请权限的作用,提高应用程序使用者的安全意识。此外,此系统还能提供用户针对某条敏感权限进行应用筛选,即列出手机内使用该敏感权限的所有应用,协助用户排查恶意软件,保护系统安全。〈br〉 针对 Android 平台开放性带来的用户隐私泄露和财产损失的问题,文章通过对 Android 安全机制的分析,给出了一种在电脑端和手机端的基于权限分析的 Android 应用程序检测系统。该系统能检测出各种应用的权限信息,也能检测出具有某条敏感权限的所有应用程序,为用户提供再判断的机会,可以更全面的保障用户信息和财产安全。     

Android权限滥用检测系统

凭借开源策略及精准的市场定位,Android系统占据了智能移动终端操作系统84.2%的市场份额.然而,其开放的权限机制带来更多使用者和开发者的同时,也带来了相应的安全问题.中国互联网络信息中心调查数据显示,仅有44.4%的用户在下载安装Android应用的过程中会仔细查看授权说明,而大部分人存在着盲目授权的行为.对于应用开发者来说,由于缺乏安全开发监管,缺乏权限申请相关代码规范,权限滥用问题在Android应用开发中普遍存在,严重影响了代码的规范和质量.其次,用户的盲目授权和软件开发者的权限申请滥用也是用户信息泄露的主要原因,存在严重的安全风险.针对以上问题,本文在现有的权限检测方案基础上,设计和实现了一套新的权限滥用检测系统PACS（Pemission Abuse Checking System）.PACS针对1077个应用进行分析,发现812个应用存在权限滥用问题,约占全部应用的75.4%,同时对实验结果进行抽样验证,证明了PACS的权限检测结果的准确性和有效性.     

基于Android重打包的应用程序安全策略加固系统设计

随着移动互联网快速发展,智能手机面临着严峻的安全威胁。由于Android权限划分的粗粒度以及权限授权一次性的约束,对于应用申请的权限,用户要么全部接受,要么拒绝安装,对于安装后应用可疑行为束手无策。为此文章设计了利用重打包注入安全防护代码的加固系统,不仅提供应用动态权限管理机制,还提供权限划分细粒度的安全策略,从源头上遏制恶意代码行为,用户也可根据需求定制策略,满足不同安全需求的安全加固应用。     

基于静态数据流分析的Android应用权限检测方法

拥有Android关键资源使用权限的应用经常成为攻击者攻击的目标.而使用权限的申请完全是由应用完成的,用户往往是盲目的接受.针对这种情况,提出了一种基于数据流分析的Android应用权限检测方法,设计和实现了静态检测工具Brox,并对多个Android应用是否申请了过多的权限进行了检测.Brox在检测的准确性和性能方面都达到了令人满意的效果.     

基于权限特征的一种Android应用风险评估策略

针对Android应用风险评估,提出基于权限特征的Android应用风险的一种评估策略。该策略对应用的风险评估由三个方面进行展开:由系统权限所带来的风险,自定义权限漏洞所带来的风险以及恶意权限组合所带来的风险。采用权限树集合的方式对系统权限进行风险评估,提出恶意权限组和对自定义权限漏洞所带来的风险,最终计算出应用实际的风险评估值。实验结果表明,与Androguard静态分析工具检测得出的应用风险值相比较,该方法更能精确评估应用风险值。     

一种基于智能卡的Android权限管理方法研究

Android系统的应用权限管理由安装时声明和确定,存在无法动态管理和验证的问题,将导致安全风险。文章提出一种基于智能卡验证的动态应用程序权限管理方法,增加了应用安装时权限的细粒度控制,对安装包的签名认证采用基于智能卡数字证书的方式,适合对Android的权限有严格要求的应用场合,能增强Android系统的应用权限管理的安全性。     

基于利用方式的Android Root漏洞分析

Android平台恶意软件可以使用获取系统root权限的方式来绕过传统的Android安全机制,并且由于Android碎片化现象的存在,出现了很多利用方式、范围不同的Android root漏洞,因此有必要详细了解这些漏洞的实现机制,以采取相应的安全对策。基于利用方式将Android root漏洞按照是否可以直接在手机端利用的角度对其分类,评估其威胁程度,并详细描述了现有漏洞提权的实现细节、利用方式以及覆盖的范围,从而为进一步制定漏洞检测方案提供帮助。     

GrantDroid:一种支持Android权限即时授予的方法

Android系统采用基于权限的访问控制模型来保护系统内部的重要资源。应用程序在Manifest文件中声明其所需的权限,用户在安装该应用前必须授予权限或放弃安装。用户在无法获知应用程序将如何使用这些权限前往往无法做出正确选择,因此这种权限授予方法无法有效防止恶意程序获得所需的权限。设计并实现了GrantDroid:一种支持Android权限即时授予的方法。GrantDroid拦截应用程序对所有权限的使用,并基于一套完整有效的恶意程序权限使用特征对其中的正常使用进行过滤。当检测到应用程序使用某权限会造成安全隐患时,GrantDroid在权限被使用前要求用户对该次权限使用进行即时授权。功能性测试结果表明GrantDroid对阻止恶意程序的恶意行为十分有效。大规模的可用性测试和性能测试显示GrantDroid对用户造成的影响非常轻微。     

Android应用程序权限自动裁剪系统

Android系统使用权限机制对应用程序进行控制,即应用程序需要使用哪些系统资源就必须提前声明相应的权限。为了确保安全性和可靠性,应用程序声明权限时应该满足最小特权原则,即只声明其所需要使用到的最少权限,但现实中有很多应用存在权限过度声明的现象,给用户带来安全隐患。提出了一种Android应用程序权限自动裁剪系统PTailor,通过对Android应用程序安装文件（APK文件）进行分析和修改,使其满足最小特权原则。PTailor首先从APK文件中提取程序所调用的所有系统API,并在预先生成的API权限映射表中查找该API所对应的系统权限,从而得到应用程序实际使用到的最少权限列表。然后根据该权限列表对程序的权限声明文件进行修改,裁剪掉已声明但未使用的权限。最后将裁剪过的权限声明文件与程序的其他部分重新合并成新的APK文件,新的APK文件中除了所声明权限满足最小特权原则外,其结构和语义都没有发生改变。使用PTailor对现实中的1 246个Android应用进行权限裁剪实验,实验结果表明,PTailor能够在很短的时间内完成权限分析和裁剪,而且大多数被裁剪的程序都能够正确运行。     

一种扩展的Android应用权限管理模型

现有Android移动操作系统不支持用户自由分配已安装的应用权限。为解决该问题,提出一种细粒度的Android应用权限管理模型。该模型在保证系统安全性的前提下,对现有Android应用权限机制的框架层和应用层进行修改和扩展,使用户可以通过GUI界面按需分配系统中已安装的应用权限。实验结果表明,该模型能满足用户的Android应用权限管理需求,并且系统性能损失较小。     

基于权限的Android应用风险评估方法

针对Android权限机制存在的问题以及传统的应用风险等级评估方法的不足，提出了一种基于权限的Android应用风险评估方法。首先，通过对应用程序进行逆向工程分析，提取出应用程序声明的系统权限、静态分析的权限以及自定义的权限，和通过动态检测获取应用程序执行使用到的权限；然后，从具有恶意倾向的组合权限、"溢权"问题和自定义权限三个方面对应用程序进行量性风险评估；最后，采用层次分析法（AHP）计算上述三个方面的权重，评估应用的风险值。对6245个软件样本进行训练，构建自定义权限数据集和具有恶意倾向的权限组合数据集。实验结果表明，与Androguard相比，所提方法能更精确地评估应用软件的风险值。     

一种基于元信息的Android恶意软件检测方法

Android应用普遍具有比所属类型更多的功能,需要获取更多的权限,过多的权限可能带来一定的安全隐患。针对这类问题,提出一种基于元信息的Android恶意软件检测方法。首先,通过对Android应用程序描述进行LDA主题提取,实现数据降维,使用K-means聚类算法按照功能类型对应用程序分组;然后,对属于同一功能类型的所有应用程序提取其权限信息,以权限特征为研究对象,使用KNN算法进行Android恶意软件的分类检测。实验结果获得94.81%的平均准确率,证明了方法的有效性和高准确率。     

Component-based permission management of Android applications

Most Android applications include third-party libraries (3PLs) to make revenues, to facilitate their development, and to track user behaviors. 3PLs generally require specific permissions to realize their functionalities. Current Android systems manage permissions in app (process) granularity. As a result, the permission sets of apps with 3PLs (3PL-apps) may be augmented, introducing overprivilege risks. In this paper, we firstly study how severe the problem is by analyzing the permission sets of 27 718 real-world Android apps with and without 3PLs downloaded in both 2016 and 2017. We find that the usage of 3PLs and the permissions required by 3PL-apps have increased over time. As a result, the possibility of overprivilege risks increases. We then propose Perman, a fine-grained permission management mechanism for Android. Perman isolates the permissions of the host app and those of the 3PLs through dynamic code instrumentation. It allows users to manage permission requests of different modules of 3PL-apps during app runtime. Unlike existing tools, Perman does not need to redesign Android apps and systems. Therefore, it can be applied to millions of existing apps and various Android devices. We conduct experiments to evaluate the effectiveness and efficiency of Perman. The experimental results verify that Perman is capable of managing permission requests of the host app and those of the 3PLs. We also confirm that the overhead introduced by Perman is comparable to that by existing commercial permission management tools.     

Papilio: Visualizing Android Application Permissions

We introduce Papilio, a new visualization technique for visualizing permissions of real‐world Android applications. We explore the development of layouts that exploit the directed acyclic nature of Android application permission data to develop a new explicit layout technique that incorporates aspects of set membership, node‐link diagrams and matrix layouts. By grouping applications based on sets of requested permissions, a structure can be formed with partially ordered relations. The Papilio layout shows sets of applications centrally, the relations among applications on one side and application permissions, as the reason behind the existence of the partial order, on the other side. Using Papilio to explore a set of Android applications as a case study has led to new security findings regarding permission usage by Android applications.     

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。     

基于最小距离分类器的Android恶意软件检测方案

针对Android手机应用商店对大规模软件的安全性检测问题,提出了一套轻量级恶意软件检测方案。该方案首先分析大量恶意软件和正常软件样本的权限信息,再对权限频率特征去冗余,最后利用最小距离分类器进行软件分类。实验结果表明该方案的可行性,通过与其他方案对比,在方案复杂度和检测效果上表现出优越性,可以应用于大规模恶意软件的初步检测。