Security Smells Pervade Mobile App Servers
[背景]网络空间中的网络通信是普遍存在的，该领域的安全风险是毁灭性的。[目的]分析了移动应用服务器中六种安全气味的流行情况，并从安全角度研究了这些气味的后果。[方法]我们使用了一个现有的数据集，其中包括3376个Android移动应用程序中使用的9714个不同的URL。我们在14个月内对这些URL进行了两次测试，并研究了HTTP头和正文。[结果]我们发现超过69%的被测应用受到三种安全气味的困扰，并且在服务器中，无保护的通信和错误配置非常常见。此外，源代码和版本泄露，或者缺乏更新策略，会使应用服务器面临安全风险。[结论]应用服务器维护不好，严重影响安全性。
2021-08-16 cs.CR
Taxonomy of Security Weaknesses in Java and Kotlin Android Apps
Android是当今世界上最流行的操作系统，不仅在移动设备领域，而且在考虑台式机和膝上计算机时也是如此。这种流行使其成为安全攻击的有吸引力的目标，这也是由于移动应用程序经常操纵的敏感信息。后者正在经历一个过渡，Android生态系统正在从使用Java作为开发应用程序的官方语言，转向采用Kotlin作为Google支持的首选。虽然以前的研究已经部分研究了影响Java Android应用程序的安全漏洞，但还没有全面的实证调查研究影响Android应用程序的软件安全漏洞，考虑（并比较）用于开发的两种主要语言，即Java和Kotlin。我们提出了一项实证研究，其中我们：（i）手动分析681个提交，包括Java和Kotlin应用程序中开发人员修复的安全漏洞，目的是定义一个分类法，突出影响Java和Kotlin Android应用程序的软件安全漏洞类型;（ii）调查43个Android开发人员，以验证和补充我们的分类法。根据我们的研究结果，我们提出了一个未来行动的清单，研究人员和从业人员可以执行，以提高Android应用程序的安全性。
2022-01-27 cs.CR cs.SE
Evaluating and Preventing Security Smells in AI-Generated Ansible Code
School of Computing and Mathematical Sciences, University of Waikato（怀卡托大学计算与数学科学学院）
该研究评估AI生成Ansible代码的安全隐患，提出扩展CO-STAR框架的方法，使4/16模型生成合规代码，领先模型CIS合规率达95%-100%，代码质量提升19%-49%。
2026-08-27 cs.AI cs.CR cs.SE
Security smells in infrastructure as code: a taxonomy update beyond the seven sins
University of Luxembourg（卢森堡大学）
针对基础设施即代码（IaC）安全气味分类法受限于单一工具和手动偏差的问题，本研究扩展数据集至七种IaC工具，结合LLM自动化分析与人工验证，构建含62类的综合分类法，并实现精确率达1.00的检查规则，揭示安全气味长期存在的现状。
2025-09-23 cs.AI cs.CR cs.LG
SAUSAGE: Security Analysis of Unix domain Socket Usage in Android
Android操作系统是目前世界上最流行的移动操作系统。Android基于Linux，因此继承了其功能，包括进程间通信（IPC）机制。这些机制被进程用来相互通信，并在Android中广泛使用。虽然Android特定的IPC机制已经被广泛研究，但Unix域套接字尚未被全面研究，尽管它在高特权系统守护进程的IPC中起着至关重要的作用。在本文中，我们提出了SAUSAGE，一个有效的新的静态分析框架来研究这些套接字的安全属性。SAUSAGE考虑了Android安全模型中实现的访问控制策略，以及守护程序二进制文件实现的身份验证检查。它是一个完全的静态分析框架，专门用于分析Android系统守护进程中Unix域套接字的使用情况。我们使用这个框架来分析200个Android图像在8个流行的智能手机供应商跨越Android版本7-9。因此，我们发现多个访问控制错误配置和不安全的身份验证检查。我们的显著发现包括高特权Qualcomm系统守护程序中的权限绕过和不受保护的套接字，该套接字允许不受信任的应用程序设置系统上运行的其他进程的调度优先级，尽管实施了强制性SELinux策略。最终，我们的分析结果令人担忧;除了Android开源项目（AOSP）之外，所有供应商都存在访问控制问题，允许不受信任的应用程序通过硬件制造商或供应商自定义引入的Unix域套接字与高特权守护程序进行通信。
2022-04-04 cs.CR cs.SE
Analyzing Confidentiality and Privacy Concerns: Insights from Android Issue Logs
上下文：发布后的用户反馈在提高软件质量和提供新功能方面起着不可或缺的作用。鉴于其日益重要性，关于加强安全的反馈尤其值得注意。在考虑Android的快速发展时，我们研究了其利益相关者报告的Android安全威胁的规模和严重性。目的：我们系统地挖掘Android问题日志，以深入了解利益相关者对某些Android安全问题的看法和经验。方法：我们采用上下文分析技术来研究最近三个主要Android版本中提出的有关机密性和隐私的问题，考虑利益相关者评论的协方差以及用户偏好和优先级的一致性水平。结果：保密和隐私问题的严重程度各不相同，最普遍的果冻豆释放。在保密方面提出的问题主要涉及访问、用户凭证和许可管理，而对隐私的关切主要涉及电话锁定。社区用户对新的安全功能也表达了不同的偏好，从更宽松到非常严格。结论：支持对新旧Android版本采取持续纠正措施的策略可能会保持利益相关者的信心。一种为用户提供基本默认安全设置的方法，但如果需要，可以配置额外的安全功能，这将为Android的广泛利益相关者群体提供最佳平衡。
2021-02-24 cs.CR cs.SE
Too Quiet in the Library: An Empirical Study of Security Updates in Android Apps' Native Code
Android应用包含第三方原生库，以提高性能和重用功能。原生代码通过Java原生接口或Android原生开发工具包直接从应用执行。Android开发人员将预编译的原生库添加到他们的项目中，以启用它们的使用。不幸的是，开发人员经常努力或干脆忽视及时更新这些库。这导致在补丁可用多年后，仍继续使用过时的本机库，这些本机库具有未修补的安全漏洞。为了进一步了解这种现象，我们研究了9月10日以来Google Play上最受欢迎的200个免费应用程序中原生库的安全更新。2013年至2020年5月。我们在这项研究中面临的一个核心困难是图书馆及其版本的识别。开发人员经常重命名或修改库，使其识别具有挑战性。我们创建了一种名为LibRARIAN（LibRAry veRsion IdentificAtioN）的方法，该方法基于我们新颖的相似性度量bin 2sim准确识别Android应用中的原生库及其版本。LibRARIAN利用了基于元数据从库中提取的不同特征，并在只读部分中识别字符串。我们发现，在2009年9月20日至2011年9月30日期间，200个流行应用程序中有53个（26.5%）存在已知CVE的易受攻击版本。2013年和2020年5月，其中14个应用程序仍然存在漏洞。我们发现，应用程序开发人员平均需要528.71天来应用安全补丁，而库开发人员在54.59天后发布安全补丁-更新速度慢了10倍。
2021-03-03 cs.CR cs.SE
Android Security Framework: Enabling Generic and Extensible Access Control on Android
我们介绍了Android安全框架（ASF），这是一个通用的，可扩展的Android安全框架，可以以基于代码的安全模块的形式开发和集成各种安全模型。ASF的设计反映了从现有安全框架（如Linux安全模块或BSD MAC框架）的文献中吸取的经验教训，并将其与Android软件堆栈设计的特定要求和挑战交织在一起。ASF提供了一个新颖的安全API，支持Android安全扩展的作者开发他们的模块。这克服了当前不令人满意的情况，即将安全解决方案作为单独的补丁提供给Android软件堆栈或将其嵌入到Android的主线代码库中。因此，ASF提供了不同的实际好处，例如比以前在Android上更高程度的接受，适应和维护安全解决方案。我们提出了一个原型的ASF实现，并通过模块化不同的安全模型，从相关的工作，如上下文感知的访问控制，内联引用监控和类型强制，证明其有效性和效率。
2014-04-04 cs.CR
Are Free Android App Security Analysis Tools Effective in Detecting Known Vulnerabilities?
人们对保护Android生态系统的兴趣日益浓厚，这催生了许多帮助应用程序开发人员构建安全应用程序的努力。这些努力产生了能够检测应用程序中的漏洞（和恶意行为）的工具和技术。然而，没有对这些工具和技术在检测已知漏洞方面的有效性进行评估。缺乏此类评估使应用程序开发人员在选择安全分析工具来保护其应用程序时处于不利地位。在这方面，我们评估了Android应用程序漏洞检测工具的有效性。我们审查了64个工具，并根据Ghera基准测试捕获的42个已知的独特漏洞对14个漏洞检测工具（附带还有5个恶意行为检测工具）进行了经验评估，这些漏洞由易受攻击的应用程序和安全应用程序组成。在评估的24个观察结果中，主要观察结果是现有的Android应用程序漏洞检测工具检测已知漏洞的能力非常有限-所有评估的工具加在一起只能检测42个已知独特漏洞中的30个。如果安全分析工具要帮助开发人员构建安全的应用程序，就需要付出更多的努力。我们希望本次评估的结果能够帮助应用程序开发人员选择合适的安全分析工具，并说服工具开发人员和研究人员识别和解决其工具和技术中的局限性。我们也希望这次评估能够在软件工程和安全社区中引发一场对话，要求对安全分析工具和技术进行更严格、更明确的评估。
2019-08-05 cs.CR cs.SE
Ripple: Reflection Analysis for Android Apps in Incomplete Information Environments
尽管反射在Android应用程序中广泛使用，但它给静态安全分析带来了严重的问题。目前，字符串推理被应用于处理反射，导致严重遗漏的安全漏洞。在本文中，我们提出了Android应用程序的不完整信息环境（IIE）的普遍性，其中一些关键的数据流在静态分析过程中丢失，并需要解决IIE下的反射调用。我们介绍了Ripple，这是第一个针对Android应用程序的IIE感知静态反射分析，它比字符串推理更好地解决了反射调用。使用Google Play中的17个流行Android应用程序进行验证，证明了Ripple在发现反射目标方面的有效性，误报率较低。因此，Ripple启用了FlowDroid，这是一种针对Android应用程序的污点分析，可以找到数百个敏感数据泄漏，否则这些数据可能会被遗漏。作为一种基础分析，Ripple对许多安全分析客户端都很有价值，因为现在可以在IIE下分析更多的程序行为。
2016-12-16 cs.CR cs.SE
Security Evaluation of Android apps in budget African Mobile Devices
本文针对预算型非洲安卓设备预装应用缺乏独立审查的问题，提出APK提取与静态分析框架，在1,544个APK中发现大量数据泄露、组件暴露及特权操作等安全风险，揭示了低成本设备预装软件的严重安全威胁。
2025-09-23 cs.CR cs.SE
Demystifying security and compatibility issues in Android Apps
从来没有任何操作系统像Android这样受欢迎。现有的移动电话不仅仅是用于打电话和接收SMS消息的设备，而是用于网上冲浪、社交网络等的强大的通信和娱乐平台。即使Android OS提供强大的通信和应用执行能力，但它也充满了缺陷（例如，安全风险和兼容性问题），每天都有新的漏洞出现，漏洞每年给经济造成数百亿美元的损失。例如，恶意应用程序（例如，后门、欺诈应用程序、勒索软件、间谍软件等）据报道[Google，2022]显示出恶意行为，包括隐私窃取、安装不需要的程序等。为了对抗这些威胁，已经提出了许多依赖于静态分析技术来检测这些问题的工作。然而，静态技术本身不足以精确地检测这种缺陷。这将可能产生假阳性结果，因为静态分析在处理复杂情况时必须做出一些权衡（例如，对象敏感对对象不敏感）。此外，静态分析技术还可能遭受可靠性问题，因为某些复杂的特征（例如，反射、混淆和硬化）是难以处理的[Sun等人，2021 b，Samhi等人，2022年]。
2023-02-15 cs.CR cs.SE
Evaluation of Security Solutions for Android Systems
随着智能手机使用量的增加，人们正在设计和开发大量的安全解决方案。许多安全解决方案无法应对高级攻击，并且不总是为智能手机平台设计。因此，需要有一种方法来评估其有效性。由于Android操作系统目前拥有最高的市场份额，因此我们决定在本研究中将重点放在Android上，我们将在此研究中回顾基于Android的智能手机的一些最先进的安全解决方案。此外，我们提出了一套评估标准，旨在评估专门为基于Android的智能手机设计的安全机制。我们相信，拟议的框架将帮助安全解决方案设计人员开发更有效的解决方案，并协助安全专家评估基于Android的智能手机的安全解决方案的有效性。
2015-02-17 cs.CR
IntelliSA: An Intelligent Static Analyzer for IaC Security Smell Detection Using Symbolic Rules and Neural Inference
The University of Melbourne（墨尔本大学）
IntelliSA通过结合符号规则和神经推理，有效检测IaC安全异味，实现高准确率和低成本的自动化安全分析。
2026-01-21 cs.AI cs.CR
Discovering Flaws in Security-Focused Static Analysis Tools for Android using Systematic Mutation
移动应用安全是近十年来安全研究的主要领域之一。已经提出了许多应用程序分析工具来响应恶意，好奇或易受攻击的应用程序。然而，现有的工具，特别是静态分析工具，用分析的可靠性换取精确度和性能，因此是可靠的。不幸的是，这些工具设计中的具体错误选择或缺陷通常不为人知或没有很好的记录，导致研究人员，开发人员和用户之间的错误信心。本文提出了基于突变的可靠性评估（$μ$ SE）框架，该框架利用突变分析的良好实践，系统地评估Android静态分析工具，以发现、记录和修复缺陷。我们将$μ$ SE实现为一个半自动化框架，并将其应用于一组突出的Android静态分析工具，这些工具可以检测应用程序中的私有数据泄漏。作为对主要工具之一的深入分析的结果，我们发现了13个未记录的缺陷。更重要的是，我们发现所有13个缺陷都传播到继承有缺陷工具的工具。我们与工具开发人员合作成功修复了其中一个缺陷。我们的研究结果激发了对系统发现和记录可靠工具中不可靠选择的迫切需求，并展示了利用突变测试实现这一目标的机会。
2018-06-27 cs.CR cs.SE
An Empirical Study of Android Security Bulletins in Different Vendors
移动设备几乎侵占了我们生活的每一个部分，包括工作和休闲，并包含了丰富的个人和敏感信息。因此，这些设备必须坚持高安全标准。一个关键方面是底层操作系统的安全性。Android是移动生态系统中最具主导地位的平台，拥有超过10亿台活跃设备，并且由于其开放性，允许供应商采用和定制它，因此Android发挥着至关重要的作用。与其他平台类似，Android通过每月提供安全补丁并通过Android安全公告来维护安全。为了在整个Android生态系统中成功地吸收这些信息，需要许多不同供应商的完美协调。在本文中，我们对3，171个与Android相关的漏洞进行了全面研究，并研究了它们在Android安全公告以及三星，LG和华为三家领先供应商的安全公告中的反映程度。在我们的分析中，我们关注这些安全公告的元数据（例如，时间、受影响的层、严重性和CWE数据），以更好地了解供应商之间的相似性和差异。我们发现，（i）Android生态系统中的研究供应商采用了不同的漏洞报告结构，（ii）供应商不太可能对带有Android Git存储库引用的CVE延迟做出反应，（iii）供应商处理高通相关CVE的方式与其他外部层CVE不同。
2020-02-22 cs.CR
Automatically Securing Permission-Based Software by Reducing the Attack Surface: An Application to Android
一个常见的安全架构，称为基于权限的安全模型（例如在Android和黑莓中使用），会带来内在风险。例如，应用程序可以被授予比实际需要更多的权限，我们称之为“权限间隙”。恶意软件可以利用未使用的权限来实现其恶意目标，例如使用代码注入。在本文中，我们提出了一种方法来检测使用静态分析的权限差距。我们在Android环境中的原型实现表明，静态分析必须考虑大量的特定于平台的知识。在两个Android应用程序数据集上使用我们的工具，我们发现应用程序中有一个不可忽视的部分存在权限缺口，即没有使用它们声明的所有权限。
2013-03-20 cs.CR cs.SE
BenchPress: Analyzing Android App Vulnerability Benchmark Suites
近年来，开发了各种基准套件来评估Android安全分析工具的有效性。工具评估中使用的基准套件的选择通常基于套件的可用性和流行性，而不是基于它们的特性和相关性。作出这种选择的原因之一是缺乏关于成套基准的特点和相关性的信息。在这种情况下，我们根据经验评估了四个Android特定的基准测试套件：DroidBench，Ghera，IccBench和UBCBench。对于每个基准测试套件，我们确定了在Android应用程序开发的背景下在Stack Overflow上讨论的套件所使用的API，并在227 K真实世界应用程序的样本中测量了这些API的使用情况（覆盖率）。我们还比较了每对基准套件，以确定它们在API使用方面的差异。最后，我们确定了在真实世界的应用程序中使用的安全相关API，但没有在上述任何基准测试套件中使用，以评估扩展基准测试套件的机会（差距）。本文中的发现可以帮助1）Android安全分析工具开发人员选择最适合评估其工具的基准套件（通过覆盖率和成对比较获得信息）; 2）Android应用漏洞基准创建者开发和扩展基准套件（通过差距获得信息）。
2019-09-19 cs.CR cs.SE
Ghera: A Repository of Android App Vulnerability Benchmarks
移动应用程序的安全性影响其用户的安全。这推动了自动检测移动应用程序中的漏洞并帮助开发人员保护其应用程序的技术的发展;特别是在Android平台的背景下，由于平台的开放性和普遍性。尽管在这一领域进行了大量的研究工作，但没有包含大多数已知Android应用程序漏洞的最新和精简基准的综合存储库，因此，可以用于严格评估现有和新的漏洞检测技术，并帮助开发人员了解Android应用程序漏洞。在本文中，我们描述了Ghera，一个开源的基准测试库，它捕获了Android应用程序中的25个已知漏洞（作为被利用/良性和利用/恶意应用程序对）。我们还介绍了我们在创建Ghera时发现的漏洞基准和存储库的理想特征。
2017-08-08 cs.CR cs.SE
Google Android: A State-of-the-Art Review of Security Mechanisms
Google的Android是用于移动通信设备的综合软件框架（即，智能手机、PDA）。Android框架包括操作系统、中间件和一组关键应用程序。然而，在这些移动设备上集成互联网接入服务增加了它们遭受各种恶意软件损害的风险。本文对Android框架及其安全机制进行了全面的安全评估。我们进行的定性风险分析确定了框架的高风险威胁以及已发现和利用的漏洞对信息或系统造成的任何潜在危险。我们对智能手机安全领域当前的学术和商业解决方案进行了审查，得出了一系列适用和推荐的防御机制，用于加固一般移动设备，特别是Android。最后，我们提出了Android框架的五个主要（高风险）威胁，并提出了缓解这些威胁的安全解决方案。最后，我们提出了一套安全机制，应该探索和引入到Android设备。
2009-12-27 cs.CR
Web APIs in Android through the Lens of Security
Web通信已成为移动应用程序不可或缺的特性。然而，目前尚不清楚这些应用程序传输了哪些数据，传输给了谁，以及这种传输会产生什么后果。我们从安全的角度分析了移动应用程序中的Web通信。我们首先手动研究了160个Android应用程序，以确定常用的通信库，并了解它们在这些应用程序中的使用方式。然后，我们开发了一个工具来静态识别应用程序中使用的Web API URL，并恢复JSON数据模式，包括每个参数的类型和值。我们提取了3，376个应用程序中使用的9，714个不同的Web API URL。我们发现开发人员经常使用java.net包进行网络通信，但是，许多应用程序中也使用了OkHttp等第三方库。我们发现，不安全的HTTP连接在闭源应用程序中的普遍程度是开源应用程序的七倍，并且嵌入式SQL和JavaScript代码在500多个不同的应用程序中用于Web通信。这一发现是毁灭性的;它使数十亿用户和API服务提供商容易受到攻击。
2020-06-01 cs.CR cs.SE
SeMA: A Design Methodology for Building Secure Android Apps
UX（用户体验）设计师通过故事板直观地捕捉应用程序的UX。这种方法也用于Android应用程序开发，以概念化和设计应用程序。最近，安全性已成为Android应用程序UX不可或缺的一部分，因为移动应用程序用于执行银行、通信和健康等关键活动。因此，保护用户信息在移动应用程序中至关重要。在这种情况下，故事板工具提供了有限的能力来捕获和推理应用程序的安全需求。因此，安全性不能在设计时融入应用程序。因此，由设计缺陷引起的漏洞经常会出现在应用程序中。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一个基于故事板的设计方法，使规范和验证的Android应用程序的安全属性在设计时。
2019-09-20 cs.CR cs.PL cs.SE
Software Model Checking: A Promising Approach to Verify Mobile App Security
在这份立场文件中，我们提倡软件模型检验作为一种技术，适用于移动应用程序的安全分析。我们的建议是基于我们在Android操作系统环境下分析应用程序共谋所取得的有希望的结果。一般来说，应用共谋出现在执行威胁时，几个应用一起工作，即，他们交换他们自己无法获得的信息。在这种情况下，我们开发了Kandroid工具，它在K框架内提供了Android/Smali代码语义的编码。Kandroid允许对Android APK文件进行软件模型检验。虽然我们的经验到目前为止仅限于共谋，我们相信这种方法适用于进一步的安全属性以及其他移动操作系统。
2017-06-15 cs.CR cs.SE
An Economic Study of the Effect of Android Platform Fragmentation on Security Updates
Android生态系统中的供应商通常通过修改Android开源项目（AOSP）代码、添加内部开发的专有软件以及预安装第三方应用程序来定制其设备。然而，研究已经记录了各种安全问题如何与此定制过程相关联。我们利用博弈论和产品差异化的概念开发了一个Android生态系统模型，以捕获涉及两家供应商定制AOSP平台的竞争。我们展示了如何激励供应商将其产品与AOSP以及彼此区分开来，以及如何通过这种差异化过程形成价格。我们还考虑了两种类型的消费者：了解并关心安全性的安全意识消费者，以及缺乏正确评估供应商提供的Android产品的安全属性或根本忽略安全性的天真消费者。很明显，在后一种情况下，供应商逃避了安全投资。美国联邦贸易委员会等监管机构已经对Android供应商在安全方面投资不足进行了制裁，但这些制裁的确切影响很难用经验数据来解释。在这里，我们模拟了监管机构施加的罚款的影响，该罚款激励供应商符合最低安全标准。有趣的是，我们展示了在存在罚款或更高水平的监管机构规定的最低安全性的情况下，相同的定制成本下产品价格将如何下降。
2017-12-21 cs.CR
Security Issues in the Android Cross-Layer Architecture
Android的安全性最近受到了挑战，发现了许多涉及Android堆栈不同层的漏洞。我们认为，这些漏洞在很大程度上与组成Android堆栈的层之间的相互作用有关。因此，我们还认为，从安全的角度来看，这种相互作用被低估了，并且尚未对Android的相互作用进行系统的分析。为此，在本文中，我们提供了一个简单的模型的Android跨层交互流的概念的基础上，作为分析Android的相互作用。特别是，我们的模型允许我们推理与Android中的跨层交互相关的安全问题，包括最近发现的漏洞，该漏洞允许恶意应用程序使Android设备完全没有响应。我们使用该模型对Android跨层架构中的一些流程进行了实证评估。我们的实验表明，Android安全框架（ASF）对Android中的跨层交互几乎没有控制权。特别是，我们观察到ASF缺乏区分流的发起者，并且Android堆栈和Linux内核之间出现了敏感的安全问题，从而表明Android平台的攻击面比预期的更广。
2012-09-04 cs.CR cs.OS
Android Multi-Level System Permission Management Approach
随着Android平台所占市场份额的扩大，安全问题（尤其是应用安全）成为研究者关注的焦点。事实上，现有的方法缺乏在没有root权限的情况下管理应用程序权限的能力。提出了一种基于安全策略的Android应用权限动态管理机制。首先通过安全策略对权限进行描述，然后在Android框架层实现权限检查代码和请求评估算法。实验结果表明，该方法成功地实现了Android应用的权限管理，系统开销小，是一种有效的Android应用权限管理方法。
2017-12-06 cs.CR
A Framework for Formal Specification and Verification of Security Properties of the Android Permissions System
Android是一种广泛部署的操作系统，它采用基于权限的访问控制模型。Android的Android系统（APS）负责协调来自应用程序的资源请求。APS是Android安全机制的重要组成部分。APS设计中的失败可能会导致漏洞，允许恶意应用程序对资源进行未经授权的访问。研究人员采用形式化的方法来分析APS的安全属性。由于Android是不断发展的，我们打算设计和实现一个框架，正式规范和验证APS的安全属性。特别是，我们打算提出一个APS的行为模型，它代表Android 10中引入的非二进制、上下文相关的权限和Android 11中引入的临时权限。
2022-03-18 cs.CR cs.OS
KotlinDetector: Towards Understanding the Implications of Using Kotlin in Android Applications
Java程序设计语言长期以来一直用于开发原生Android移动应用程序。在过去的几年里，许多公司和自由职业者已经部分或全部改用Kotlin。因此，许多项目都是以二进制文件的形式发布的，并混合使用Java和Kotlin语言结构。然而，这种转变的真正安全和隐私影响尚未得到彻底研究。在这项工作中，开发了一个最先进的工具KotlinDetector，通过执行启发式模式扫描和调用跟踪，直接从Android应用程序包（APK）中提取任何Kotlin的存在，百分比和许多语言功能。我们的评估研究表明，该工具是相当有效和准确的。我们还提供了一个用例，其中KotlinDetector的输出与现有漏洞扫描工具AndroBugs的输出相结合，以推断任何安全和/或隐私影响。
2021-05-20 cs.CR cs.SE
Security Apps under the Looking Glass: An Empirical Analysis of Android Security Apps
第三方安全应用程序是Android应用程序生态系统不可或缺的一部分。许多用户安装它们作为其设备的额外保护层。有数百个这样的安全应用程序，在谷歌Play商店免费和付费，其中一些被下载了数百万次。通过安装安全应用程序，智能手机用户对开发这些应用程序的安全公司产生了极大的信任，因为功能齐全的移动安全应用程序需要访问许多智能手机资源，例如存储，短信和电子邮件，浏览器历史记录以及有关其他已安装应用程序的信息。这些资源通常包含高度敏感的个人信息。因此，必须了解移动安全应用程序生态系统，以评估安装它们是否确实有益。为此，在本文中，我们提出了Android安全应用程序的第一个实证研究。我们从元数据、静态分析和动态分析等多个方面分析了100个Android安全应用程序，并对其操作和行为进行了深入分析。我们的研究结果显示，在我们研究的安全应用程序中，有20%可能会将从智能手机收集的数据转售给第三方;在某些情况下，甚至未经用户同意。此外，我们的实验表明，大约50%的安全应用程序无法识别安装在智能手机上的恶意软件。
2020-07-08 cs.CR
A Systematic Study of Android Non-SDK (Hidden) Service API Security
Android允许应用通过系统服务助手与其系统服务通信，以便这些应用可以使用系统服务提供的各种功能。同时，系统服务依赖于其服务助手来执行安全检查以提供保护。不幸的是，服务助手中的安全检查可能会通过直接利用非SDK（隐藏）API而被绕过，从而降低稳定性并造成严重的安全威胁，例如权限提升，自动执行功能而无需用户交互，崩溃和DoS攻击。Google已经提出了各种方法来解决这个问题，例如，逐个修复bug，甚至提出黑名单来阻止所有非SDK API。然而，开发人员仍然可以找到利用这些隐藏的API来规避非SDK限制的新方法。在本文中，我们系统地研究了由于隐藏的API利用漏洞，并分析了谷歌的对策的有效性。我们的目标是回答在最新的Android 12中是否仍然存在可被利用的易受攻击的隐藏API。我们开发了一个名为ServiceAudit的静态分析工具来自动挖掘服务助手类和隐藏的服务API之间不一致的安全执行。我们将ServiceAudit应用于Android 6~12。我们的工具发现了Android 6中的112个漏洞，其精度高于现有方法。此外，在Android 11和12中，我们发现了超过25个具有不一致保护的隐藏API;然而，在Android 11中，只有一个易受攻击的API会导致严重的安全问题，并且它们都不能在Android 12上工作。
2022-03-17 cs.CR
Trust but Verify? Uncovering the Security Debt of Autonomous Coding Agents
University of Texas at San Antonio（圣安东尼奥得克萨斯大学）；Danovo Energy Solutions（Danovo能源解决方案）
本文利用AIDev数据集，通过大语言模型评判框架和人工分析，研究自主编码代理生成拉取请求中的安全代码异味。发现38.9%的请求含安全异味，供应链问题和硬编码凭证占比高，揭示了安全风险及开发者警惕性降低问题，强调需实施上下文感知安全护栏。
2026-07-21 cs.CR
Catering to Your Concerns: Automatic Generation of Personalised Security-Centric Descriptions for Android Apps
Android用户越来越关注他们的数据隐私和设备安全。为了提高用户的安全意识，最近的自动技术通过执行程序分析来产生以安全为中心的描述。然而，生成的文本并不总是解决用户的关切，因为它们通常过于技术性，普通用户无法理解。此外，不同的用户有不同的语言偏好，这与文本不匹配。受此挑战的激励，我们开发了一种创新方案，通过生成安全描述，以清晰易懂的术语解释Android应用程序的隐私和安全相关方面，帮助用户避免恶意软件和隐私泄露应用程序。我们实现了一个原型系统，PERRACTION，生成个性化的安全为中心的描述，自动学习用户的安全问题和语言偏好，以产生面向用户的描述。我们通过实验和用户研究来评估我们的方案。结果清楚地表明，与现有的描述生成器相比，PERFECTION的描述的可读性和用户的安全意识的改善。
2020-08-26 cs.CR
Our fingerprints don't fade from the Apps we touch: Fingerprinting the Android WebView
大量研究表明，浏览器指纹识别对用户的安全和隐私是有害的。然而，人们对浏览器指纹识别对Android混合应用程序的影响知之甚少。在Android混合应用程序中，一个精简的Chromium浏览器被集成到一个应用程序中。这些应用程序通过在本地应用程序和网络之间进行双向通信来扩大攻击面。本文研究了浏览器指纹对这些嵌入式浏览器的影响。为此，我们使用Android框架来记录和提取用于指纹识别的信息。我们研究了超过20，000个应用程序，包括Google Play商店中最受欢迎的应用程序。我们排除了Instagram等流行应用程序中的安全漏洞和严重的信息泄露。我们的研究表明，混合应用程序中的指纹可能包含特定于帐户和特定于设备的信息，这些信息可以在多个设备上唯一地识别用户。此外，我们的研究结果表明，混合应用程序浏览器并不总是遵守标准的浏览器特定的隐私政策。
2022-08-03 cs.CR cs.SE
Hey Google, What Exactly Do Your Security Patches Tell Us? A Large-Scale Empirical Study on Android Patched Vulnerabilities
在本文中，我们对从不同数据源收集的2，470个已修补的Android漏洞进行了全面研究，这些数据源包括Android安全公告、CVEDetails、Qualcomm Code Aurora、AOSP Git存储库和Linux Patchwork。在我们的数据分析中，我们专注于确定受影响的层、操作系统版本、严重性级别以及与修补漏洞相关的常见弱点枚举（CWE）。此外，我们评估每个漏洞的时间轴，包括发现和修补日期。我们发现，（i）尽管修补漏洞的数量每月变化很大，但每个严重级别的修补漏洞的相对数量随着时间的推移保持稳定，（ii）修补来自Linux社区或涉及高通组件的漏洞存在显著延迟，即使Linux和高通提供并发布自己的补丁，（iii）不同的AOSP版本在不同的时间段内接收安全更新，（iv）对于94%的已修补Android漏洞，在公共数据集中披露的日期不在补丁发布日期之前，（v）公共漏洞数据源之间存在一些不一致之处，例如，一些CVE ID在Android安全公告中列出了详细信息，但在CVE详细信息中，它们被列为未知，（vi）新Android版本的许多修补漏洞可能也会影响由于生命周期结束而未收到安全补丁的旧版本。
2019-05-22 cs.CR
Evolutionary Fuzzing of Android OS Vendor System Services
Android设备由100多家制造商合作伙伴以多种形式提供，这些合作伙伴通过新的系统服务扩展了Android“香草”操作系统，并修改了现有的系统服务。这些专有扩展会使Android设备面临可靠性和安全性问题。在本文中，我们提出了一个基于进化算法的覆盖率引导模糊平台（Chizpurfle）来测试专有的Android系统服务。该平台的一个关键特性是能够利用动态二进制重写技术，在实际的未修改的Android设备上分析覆盖率。我们在三款高端商用Android智能手机上应用了该解决方案。结果证实，进化模糊能够比盲目模糊更有效地测试Android OS系统服务。此外，我们评估了不同选择的适应度函数和选择算法的影响。
2019-06-03 cs.CR cs.SE
Should Users Trust Their Android Devices? A Scoring System for Assessing Security and Privacy Risks of Pre-Installed Applications
Android设备配备了许多预安装的应用程序，这些应用程序具有跟踪和监视用户的能力。尽管预装的应用程序对用户的安全和隐私构成了很大的危险，但到目前为止，它们在该领域的研究人员中很少受到关注。在这项研究中，我们收集了一个包含这些应用程序的数据集，并将其公开。使用此数据集，我们分析跟踪器SDK，清单文件和云服务的使用情况，并报告我们的结果。我们还进行用户调查，以了解用户的关注和看法。最后但并非最不重要的是，我们提出了一个风险评分系统，该系统根据仔细加权的标准为智能手机分配分数，以巩固我们的研究结果。通过这个评分系统，用户可以根据Android设备上预装的应用程序的安全和隐私影响的可用简明信息，给出自己的信任决策。
2023-01-28 cs.CR
Stack Overflow Considered Harmful? The Impact of Copy&Paste on Android Application Security
在线编程讨论平台，如Stack Overflow，为软件开发人员提供了丰富的信息来源。可用的信息包括充满活力的讨论和经常准备使用的代码片段。有传闻称，软件开发人员出于方便的原因，从这些信息源复制并粘贴代码片段。这样的行为导致社区提供的代码片段不断流入生产软件。到目前为止，这种行为对代码安全性的影响尚不清楚。我们通过量化Google Play上可用的Android应用程序中Stack Overflow中与安全相关的代码片段的扩散来回答这个非常重要的问题。访问Stack Overflow上丰富的信息源，包括现成的代码片段，为软件开发人员提供了巨大的好处。然而，当涉及到代码安全性时，需要记住一些警告：由于代码安全性的复杂性，很难为每个问题提供现成的安全解决方案。因此，将安全相关的代码片段从Stack Overflow集成到生产软件中需要谨慎和专业知识。不出所料，我们观察到不安全的代码片段被复制到Android应用程序中，每天有数百万用户从Google Play安装。为了定量评估这种观察的程度，我们扫描了Stack Overflow的代码片段，并使用随机梯度下降分类器评估了它们的安全性得分。为了识别Android应用程序中的代码重用，我们应用了最先进的静态分析。我们的结果令人震惊：在我们分析的130万个Android应用程序中，有15.4%包含来自Stack Overflow的安全相关代码…
2017-10-09 cs.CR
FirmwareDroid: Security Analysis of the Android Firmware EcoSystem
Android开源项目（AOSP）可能是全球智能手机和物联网设备使用最多和定制最多的操作系统。它的市场份额和高适应性使Android成为许多开发人员感兴趣的操作系统。如今，我们在智能手机、电视、智能手表、汽车和各种供应商和制造商的其他设备中使用Android固件。定制的Android固件和设备数量之多，使得安全分析师很难检测到潜在的有害应用程序。另一个事实是，许多供应商包括来自第三方开发人员的应用程序。这样的膨胀软件通常比标准应用程序拥有更多的特权，并且用户在没有root设备的情况下无法删除。近年来，据报道，第三方开发人员可以将恶意应用程序包含到Android构建链中。媒体报道称，像Chamois和Triade这样的预装恶意软件能够感染数百万台设备。这些案例表明需要更好的策略来分析Android固件。在我们的研究中，我们以各种方式分析了Android固件生态系统。我们收集了一个包含数千个Android固件存档的数据集，并显示有数TB的固件数据正在网络上等待分析。我们开发了一个名为FirmwareDroid的Web服务，用于分析Android固件存档和预安装的应用程序，并创建固件样本数据集。专注于Android应用程序，我们使用最先进的开源工具自动提取和扫描预安装应用程序的过程。我们在真实数据上证明，预安装的应用程序实际上是对Android用户的威胁，我们可以使用VirusTotal…
2021-12-13 cs.CR
AndroScanner: Automated Backend Vulnerability Detection for Android Applications
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
本文提出AndroScanner，通过静态与动态分析结合的方法，检测Android应用后端漏洞，发现5个漏洞，包括一个未报告的零日漏洞。
2026-04-15 cs.CR cs.NI cs.SE
The Android Platform Security Model (2023)
本文记录了Android的威胁模型及其影响，分析了不同Android实现中安全措施如何协同缓解威胁，并讨论了实践中刻意偏离安全模型的特殊情况及其影响。
2024-01-09 cs.CR cs.OS
ARTist: The Android Runtime Instrumentation and Security Toolkit
我们提出了ARTist，一个基于编译器的Android应用程序插装解决方案。ARTist基于新的ART运行时和Android的设备上dex2oat编译器，从Android版本5开始，它取代了基于解释器的托管运行时（DVM）。由于dex2oat还不为人知，我们的方法首先需要彻底研究编译器套件的内部，特别是新的默认编译器后端优化。我们在本文中记录了这项研究的结果，以促进对这一主题的独立研究，并通过实现两个用例来验证ARTist的可行性。此外，鉴于开创性的作品，如TaintDroid迄今依赖于现在被遗弃的DVM，我们进行了一个案例研究是否可以使用基于编译器的仪器框架重新实例化的污点跟踪。总体而言，我们的研究结果提供了令人信服的参数，更喜欢基于编译器的仪器替代字节码或二进制重写方法。
2016-07-22 cs.CR
Brief View and Analysis to Latest Android Security Issues and Approaches
由于性能和功能的不断改进，Android仍然是当今手机上最受欢迎的操作系统。然而，各种恶意应用程序给系统带来了极大的威胁。在过去的几年里，恶意软件和反措施都发生了重大变化。具体而言，恶意软件不断发展，并采用先进的方法进行更准确的检测。为了跟上最新的形势，在本文中，我们进行了广泛的分析，包括最新的恶意软件，Android安全功能和方法。我们也提供了一些我们在收集资料和进行实验时所发现的，我们认为对进一步的研究是有用的，在以前的工作中没有提到。
2021-09-02 cs.CR cs.LG
Android Inter-App Communication Threats, Solutions, and Challenges
研究人员和商业公司在检测Android平台中的恶意软件方面做了很多努力。然而，最近的恶意软件威胁，应用程序勾结，使恶意软件检测具有挑战性。App合谋是指两个或两个以上App通过相互通信的方式进行恶意操作，这使得单个App分析不足。本文首先介绍了Android的安全机制和Android应用程序使用的通信通道。然后，我们总结了应用程序通信引入的安全漏洞和潜在威胁。最后，我们讨论了应用程序共谋检测的最新研究和挑战。
2018-03-13 cs.CR
Security and Privacy Assessment of U.S. and Non-U.S. Android E-Commerce Applications
本研究使用 MobSF、AndroBugs 和 RiskInDroid 评估 92 款美国与国际 Android 电商应用的安全与隐私，发现 SSL 漏洞和过度授权问题普遍存在，美国应用在代码层面漏洞较少但网络问题相似，呼吁全球采用更标准化的安全实践。
2025-10-14 cs.CR
Exploiting ML algorithms for Efficient Detection and Prevention of JavaScript-XSS Attacks in Android Based Hybrid Applications
多年来，移动应用程序的安全性开发和分析已成为一个活跃的研究领域，因为许多应用程序容易受到不同的攻击。特别是在过去三年中出现了混合应用程序的概念，其中应用程序以本地语言和Web语言开发，因为Web语言的使用在混合移动应用程序中增加了某些安全风险，因为它创建了可能的渠道，恶意代码可以被注入应用程序中。WebView是混合移动应用程序中的重要组件，用于实现沙箱机制，以保护智能手机设备的本地资源免受未经授权的JavaScript访问。然而，WebView应用程序编程接口（API）也存在安全问题。例如，攻击者可以通过访问应用程序的公共方法绕过沙箱安全性来经由JavaScript代码攻击混合应用程序。跨站脚本（XSS）是一种最流行的恶意代码注入技术，用于通过JavaScript访问应用程序的公共方法。这项研究提出了一个框架，在混合应用程序中使用最先进的机器学习（ML）算法检测和预防XSS攻击。攻击的检测已经通过利用注册的Java对象功能来执行。数据集和示例混合应用程序是使用android studio开发的。然后使用了目前广泛使用的工具RapidMiner进行实证分析。实验结果表明，基于集成的随机森林算法的性能优于其他算法，准确率和F-测度均高达99%。
2020-07-30 cs.CR cs.SE
Can Developers rely on LLMs for Secure IaC Development?
Technische Universität Clausthal（不伦瑞克工业大学）
研究评估了LLM在安全IaC开发中的能力，发现指导提示能显著提高安全异味检测和生成安全代码的效率，但仍有改进空间。
2026-02-03 cs.CR
ARAP: Demystifying Anti Runtime Analysis Code in Android Apps
ARAP通过静态和动态分析首次系统研究Android应用中的反运行时分析技术，揭示了99.6%的良性应用和97.0%的恶意应用均采用至少一种ARA技术
2024-08-20 cs.CR cs.SE
A Large-scale Temporal Measurement of Android Malicious Apps: Persistence, Migration, and Lessons Learned
我们通过利用2019年至2020年期间在流行移动安全产品的1170万客户中收集的880万日常设备检测来研究Android上潜在有害应用程序（PHA）的时间动态。我们表明，Android当前的安全模型限制安全产品作为常规应用程序运行，并阻止它们自动删除恶意应用程序，为攻击者打开了一个重要的机会窗口。这些应用程序会警告用户新发现的威胁，但用户不会立即对此信息采取行动，从而使PHA在检测到后平均在设备上持续24天。我们还发现，虽然应用市场在PHA被发现后会将其删除，但在PHA被发现和删除之间存在明显的延迟：PHA在Google Play上平均持续77天，在第三方市场上平均持续34天。最后，我们发现PHA在原始市场上被删除后迁移到其他市场的证据。本文提供了一个前所未有的Android PHA格局，表明目前对Android上PHA的防御并不像通常认为的那样有效，并确定了安全社区应该追求的多个研究方向，从编排更有效的PHA拆除到为移动安全产品设计更好的警报。
2021-08-10 cs.CR
Towards a Formal Approach for Detection of Vulnerabilities in the Android Permissions System
Android是一种广泛使用的操作系统，它采用基于权限的访问控制模型。Android Android应用程序系统（APS）负责调解应用程序资源请求。APS是Android安全机制的关键组件;因此，APS设计中的失败可能会导致恶意应用程序未经授权访问资源的漏洞。在本文中，我们提出了一种形式化的方法来建模和验证APS的安全属性。我们展示了所提出的方法的可用性，通过展示在Android的自定义权限中发现的一个众所周知的漏洞的检测。
2022-08-23 cs.CR
Security Toolbox for Detecting Novel and Sophisticated Android Malware
本文介绍了一个演示我们的安全测试来检测Android应用程序中的新型恶意软件。该软件是通过我们最近的研究项目开发的，该项目由DARPA网络安全自动化程序分析（APAC）项目资助。DARPA APAC项目中的对抗性挑战（"红色"）团队的任务是设计复杂的恶意软件，以测试研发（"蓝色"）团队正在开发的恶意软件检测技术的界限。我们的研究小组是DARPA APAC项目中的一个Blue团队，他们提出了一种"人在回路中的程序分析"方法来检测Android应用程序的源代码或Java字节码中的恶意软件。我们的恶意软件检测装置由两个组件组成：一个名为Atlas的通用程序分析平台，以及一个构建在Atlas平台上的安全分析器。本文描述了主要的设计目标，实现目标的Android组件，以及审核Android应用程序的工作流程。随附的视频（http：//youtu.be/WhcoAX3HiNU）通过实时审计说明了该工具的功能。
2015-04-07 cs.CR cs.HC
Detection of security smells in IaC scripts through semantics-aware code and language processing
University of Luxembourg（卢森堡大学）
针对IaC脚本的安全配置错误检测问题，提出结合CodeBERT（代码文本语义捕捉）和LongFormer（长脚本上下文保留）的语义感知静态分析方法，在Ansible和Puppet数据集上显著提升检测性能，优于现有方法和LLMs。
2025-09-23 cs.AI cs.CR cs.LG
Double Patterns: A Usable Solution to Increase the Security of Android Unlock Patterns
Android解锁模式仍然很常见。我们的研究以及其他研究发现，大约25%的受访者在解锁手机时使用一种模式。尽管存在已知的安全问题，但模式接口的设计自首次发布以来保持不变。我们提出了Double Patterns，这是Android解锁模式的一种自然且易于采用的改进，它保留了核心设计功能，但用户不是选择单个模式，而是选择两个并发的Android解锁模式，这些模式一个接一个地叠加在同一个3x 3网格上。我们通过对$n=634$参与者进行在线研究，对双重模式的安全性和可用性进行了评估，参与者接受了三种治疗：对照治疗、第一种模式条目阻止列表和两种模式的阻止列表。我们发现，在所有设置中，用户选择的双重模式比基于标准可猜测性度量的传统模式更安全，更类似于4-/6位PIN，甚至更难猜测模拟攻击者。用户在定性反馈中表达了积极的情绪，特别是那些目前（或以前）使用Android解锁模式的用户，总体而言，参与者发现Double Pattern界面非常有用，具有较高的回忆保留率和与传统模式相当的进入时间。特别是，当前的Android模式用户，Double Patterns的目标人群，在回答开放式和封闭式问题时，报告了SUS得分在第80百分位，以及对安全性和可用性的高感知。基于这些发现，我们建议添加Double Patterns作为Android模式的改进，就像允许增加PIN长度一样。
2020-08-24 cs.CR cs.HC
Android Permission Model
智能手机技术的最新发展使其应用市场变得巨大而不安全。每天都有大量的应用程序在android market（主要是在google play store上）推出，没有任何特别的检查，这造成了很多安全问题，而且这些问题仍然没有得到解决。有很多最近和日益增加的安全问题，主要是由Android应用程序引起的。主要是，通过应用程序访问用户数据依赖于用户对应用程序的权限。因此，Android智能手机上的不同应用程序如何绕过Android权限模型获得root访问权限以及用户数据如何被其应用程序泄露或窃取一直是一个大问题。这并不令人惊讶，谷歌Play商店有大量的恶意应用程序，可能会引起用户的注意，成为受害者之一，但有时它可能比我们想象的更糟糕。在本文中，我们将看看安全问题（即生根手机，恶意软件绕过和辅存）和如何容易获得用户的手机通过使用其应用程序.此外，我将讨论Android更新机制及其功能，以及可能的第三方绕过和根访问的漏洞.此外，一个关键的功能和来源的所有可能的访问路由到android应用程序我将讨论一个android权限模型。最后，我将首次提出基于特征的开发模型的概念，实现基于特征的权限选择作为Android应用系统的解决方案，并详细描述了基于特征的权限模型是如何解决当前使用Android权限模型的有意（恶意编码）或无意（编码不良）编码所导致的安全问题的。
2016-07-15 cs.CR
Open Source Android Vulnerability Detection Tools: A Survey
自过去十年以来，智能手机已成为每个人生活中不可或缺的一部分。有能力处理许多有用的和有吸引力的应用程序，智能手机运动完美的功能和小尺寸导致其指数增长。此外，由于庞大的用户群和广泛的功能，这些移动平台已成为一个流行的信息来源，通过几个应用程序提供的国土安全部公民应用程序目录的公众。这个平台如此广泛的受众也使它成为网络攻击的巨大目标。虽然Android是最流行的开源移动平台，它有一套基本的权限来保护设备和资源，但它没有提供一个安全框架来抵御任何攻击。本文综述了Android平台的威胁、漏洞和安全分析工具，这些工具本质上是开源的，并系统地介绍了Android安全机制的知识。此外，还对三种常用工具进行了比较。
2018-07-31 cs.CR
