Securing Applications against Side-channel Attacks through Resource Access Veto
Notice bibliographique
Résumé
Apps on modern mobile operating systems can access various system resources with, or without, an explicit user permission. Although the OS generally maintains strict separation between apps, an app can still get access to another app’s private information, such as the user input, through numerous side-channels. For example, keystrokes and swipe gestures from a victim app can be inferred indirectly from the accelerometer or gyroscope output, allowing a zero-permission app to learn sensitive inputs such as passwords from the victim’s app. Current mobile OSes allow an app to defend itself in such situations only in some exceptional cases—e.g., by blocking screenshot captures in Android. In this article, we propose a general mechanism for apps to defend themselves from any unwanted implicit or explicit interference from other concurrently running apps. Our AppVeto solution enables an app developer to easily configure an app’s requirements for a safe environment; a foreground app can request the OS to disallow access—i.e., to enable veto powers—to selected side-channel-prone resources to all other running apps for a certain (short) duration, e.g., no access to the accelerometer during password input. In a sense, we enable a finer-grained access control policy than the current runtime permission model. We implement AppVeto on Android using the Xposed framework and Procedure Linkage Table hooking techniques, without changing Android APIs. Furthermore, we show that AppVeto imposes negligible overhead, while being effective against several well-known side-channel attacks—implemented via both Android Java and/or Native APIs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».