Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT \n \nAndroSAT: Security Analysis Tool for Android Applications \n \nWith about 1.5 million Android device activations per day and billions of applications installation from Google Play, Android is becoming one of the most widely used operating systems for smartphones and tablets. \n \nBesides typical personal usages, Android mobile devices are also being integrated into enterprises, government organizations, and military networks. Consequently, these devices hold valuable sensitive information which makes them face the same level of malicious attacks that have targeted the desktop environments over the past three decades. \n \nIn this thesis, we present AndroSAT, a Security Analysis Tool for Android applications. The developed framework allows us to efficiently experiment with different security aspects of Android apps through the integration of (i) a static analysis module that scans Android apps for malicious patterns. The static analysis process involves several steps such as n-gram analysis of dex files, de-compilation of the app, pattern search, and analysis of the AndroidManifest file; (ii) a dynamic analysis sandbox that executes Android apps in a controlled virtual environment which logs low-level interactions with the operating system. \nThe effectiveness of the developed framework is confirmed by testing it on popular apps collected from F-Droid, and malware samples obtained from a third party and the Android Malware Genome Project dataset. As a case study, we show how the analysis reports obtained from AndroSAT can be used for studying the frequency of use of different Android permissions and dynamic operations and detection of Android malware.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».