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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 2 篇 计算机科学与技术...
- 2 篇 网络空间安全

主题

2 篇 android移动安全
1 篇 共享内存侧通道
1 篇 污点分析
1 篇 编辑距离模型
1 篇 信息流分析
1 篇 本地代码
1 篇 窃取攻击
1 篇 运动传感器测通道
1 篇 侧通道攻击
1 篇 语言模型
1 篇 机器学习
1 篇 静态分析

机构

1 篇 南京大学
1 篇 西安电子科技大学

作者

1 篇 平丹
1 篇 马豫宛

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=Android移动安全"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于android平台侧通道的键盘输入窃取的研究

基于Android平台侧通道的键盘输入窃取的研究

引用

作者：平丹南京大学

学位级别：硕士

近年来,智能手机由于其丰富的功能以及便携性成为人们生活的必需品。人们使用手机进行各类日常活动,例如聊天、社交、浏览网页等。用户在使用这些功能时会经常进行输入操作,用户所输入的文本无疑是敏感数据,例如聊天记录、邮件内容、密... 详细信息

近年来,智能手机由于其丰富的功能以及便携性成为人们生活的必需品。人们使用手机进行各类日常活动,例如聊天、社交、浏览网页等。用户在使用这些功能时会经常进行输入操作,用户所输入的文本无疑是敏感数据,例如聊天记录、邮件内容、密码等。由于android系统的安全机制及应用开发者的精心设计,攻击者很难获取用户的输入。例如,android的沙盒机制保证了恶意程序无法获取用户在输入法程序上的输入；android的权限机制保证了恶意程序需要申请相应权限才能获取到短信记录等；应用开发者会将用户的本地聊天记录、密码等进行加密,使得即使获取到了数据,也无法知道原文。基于以上几点,想要窃取用户的各类输入,必须避开以上的各种安全限制。研究者们提出,运动传感器数据可以用于推测用户在手机屏幕上的按键位置,加以利用,我们就可以窃取用户的文本输入。如今的智能手机上基本都安装了比较精密的运动传感器,例如加速度传感器和陀螺仪。运动传感器可以感知到设备微小的移动和旋转,并返回运动数据。大部分情况下,它们被使用在动作类游戏或健身应用中,例如在赛车游戏中,用户在通过倾斜设备来控制行驶方向。一般来说,运动数据的使用对用户来说不会造成隐私泄漏,同时,在主流的手机操作系统中,第三方应用不需要任何权限就可以获取到运动传感器的数据。但是研究者们的发现使得传感器数据成为了窃取用户输入的侧通道。以往的研究中,他们主要利用这个侧通道来进行短文本的窃取,例如设备开机的PIN码,密码等,而很多长文本例如聊天记录等同样包含了用户重要的隐私信息,本文的主要目标便是带有语义信息的长文本。长文本相对短文本,出现的次数更多,我们需要收集与分析的数据也会更多。为了使我们得攻击可行,我们利用共享内存侧通道首先进行了软键盘弹出状态检测,然后在键盘弹出的时候才进行数据的收集。由于用户进行输入的时间远比使用目标应用程序的时间短,这相比收集所有目标应用运行期间的数据更加可行。这个侧通道还能用于识别出用户按键的开始与结束时间戳。对数据进行特征的提取后,我们使用机器学习算法对用户的输入进行初步的推测,但是获取的文本语义模糊,几乎不可读,我们利用了语言模型将初步的推测优化为可读的文本。我们在两种输入场景下对窃取攻击进行了实验,分别为编写邮件与编写Twitter推文。实验结果表明,我们窃取到的文本基本可读,并能体现出大概语义。

关键词： android移动安全侧通道攻击窃取攻击运动传感器测通道共享内存侧通道机器学习语言模型编辑距离模型

来源：评论

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基于变异的android本地代码建模及精确污点分析

基于变异的Android本地代码建模及精确污点分析

引用

作者：马豫宛西安电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,android操作系统的使用在全球范围内越来越普遍,基于android平台各个领域的应用也越来愈多,android平台的应用程序为人们生活带来极大便利的同时也带来了大量安全问题。在诸多安全问题中,信息流安全问题为主要安全问题之一。为... 详细信息

近年来,android操作系统的使用在全球范围内越来越普遍,基于android平台各个领域的应用也越来愈多,android平台的应用程序为人们生活带来极大便利的同时也带来了大量安全问题。在诸多安全问题中,信息流安全问题为主要安全问题之一。为了检测android应用程序存在的信息流安全问题,对android应用程序进行污点分析是一种常见检测手段。目前现有的android应用程序静态污点分析工具(如Amandroid,Flow Droid,Droid Safe等)能够在一定的精确性等级上,对大多数android应用程序实施有效的污点分析。然而目前越来越多的恶意应用的恶意行为与本地代码相关:一方面,android本地方法代码会隐蔽地泄露敏感信息;另一方面,攻击者将恶意行为放在应用程序的本地代码中,以避免android静态分析工具的检测。现有的android应用程序静态污点分析工具中,Droid Safe无法描述应用程序本地代码中存在的污点传播行为;Flow Droid和Amandroid仅对本地方法用保守模型的方式构造粗粒度的数据依赖模型,实现的分析精度较差。如何提高当前静态污点分析方法对本地代码的信息流表示精度是一个未解决的问题。针对该问题,本文提出使用基于变异的依赖关系生成和分析桩生成算法对android应用程序中本地方法的信息流特性实施更细粒度的自动化建模,同时检测本地代码端对源和汇方法的调用并更新源和汇方法列表,实现了一种对Droid Safe静态分析工具的扩展,使得新的分析工具最终得到的信息流结果更加准确,更加全面。本文的研究内容主要分为以下四点:(1).研究基于变异技术,将本地代码看作黑盒,设计并实现了依赖关系生成的动态算法,提取本地方法接口的参数及对象输入与返回值及对象输出之间的依赖关系。(2).研究基于IDA Pro的轻量级本地代码预分析方法,分析应用程序中本地共享库二进制代码,获得调用源或汇方法的本地函数,并将本地函数实现所对应的Java侧本地方法用于更新源方法或汇方法列表。(3).基于提取的依赖关系,研究分析桩的自动生成算法,得到能与android应用程序本地方法相对应、且能与Droid Safe工具静态污点分析相结合的精确分析桩,实现对android应用程序中存在的受本地代码影响的恶意行为的分析。(4).在基准程序集上,对本文工具与现有工具的分析准确性进行了评价。使用由包含本地代码的5096个实际应用程序和1109个恶意应用程序组成的应用程序集,在检测效果方面对本论文方案进行评价,通过与原始Droid Safe工具的对比,说明了本文方案在多种敏感信息流类别上显著提高了检测数量;通过与JN-SAF工具的对比,分析了本文方案与JN-SAF采用的基于摘要的数据流分析在检测能力上的差异。

关键词： android移动安全本地代码静态分析污点分析信息流分析

来源：评论

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