Towards A Security Framework for Smartphone Operating Systems
Notice bibliographique
Résumé
Smartphones have become an integral part of our daily lives that offer a multitude of features in a small form factor. Users store sensitive personal information on their phones and perform financial transactions. Moreover, people use their personal phones to access corporate/government resources and vice versa. We perform tasks on smartphones that require multiple security models to execute the tasks securely. However, most smartphone operating systems need to focus on the usability which compromises security. This thesis presents a security framework for smartphone operating systems. The core idea of the framework resembles the security of a modern smart city. The operating system acts as the government of the city and the applications are the citizens. It has components to protect resources and perform policing (monitor, detect, and control). There are multiple application zones with different security constraints. Smartphones with this framework automatically switch to a different security mode based on the detected context to satisfy the security requirements in different use cases. Installed applications are monitored to identify anomalous behavior as well as certain specific malicious behavior like click-fraud. The operation of the framework is mostly automated and requires no input from users for default operations. We implement a significant portion of the framework for Android and our experiments suggest that the framework improves the overall security of Android increasing its ability to protect user resources as well as to detect and control malware.
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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».