Mining user reviews of COVID contact-tracing apps: An exploratory analysis of nine European apps
超过50个国家已经开发了COVID接触者追踪应用程序，以限制冠状病毒的传播。然而，许多专家和科学家对这些应用程序的有效性表示怀疑。对于每个应用程序，最终用户在应用程序商店中输入了大量评论。目标：我们的目标是深入了解这些应用程序的用户评论，并找出用户报告的主要问题。我们的重点是根据用户评论评估应用程序的“社会软件”方面。方法：我们选择了九个欧洲国家的应用程序进行分析，并使用商业应用程序评论分析工具来提取和挖掘用户评论。对于所有应用程序，我们的数据集包括39，425条用户评论。结果如下：结果显示，除了苏格兰（“保护苏格兰”）应用程序外，用户对研究中的9个应用程序普遍不满意。用户抱怨的一些主要问题是电池消耗高，以及对应用程序是否真的工作表示怀疑。结论：我们的研究结果表明，应用程序背后的利益相关者需要做更多的工作（例如，应用程序开发人员，决策者，公共卫生专家），以提高公众采用，软件质量和公众对这些应用程序的看法。
2020-12-25 cs.SE
Developing Apps for Researching the COVID-19 Pandemic with the TrackYourHealth Platform
通过封锁和日常生活的其他严重变化，几乎每个人都受到COVID-19大流行的影响。科学家和医生-除其他外-主要对研究，监测和改善一般人群的身心健康感兴趣。移动健康应用程序（mHealth）和分别进行生态瞬时评估（EMA）的应用程序可以在这方面提供帮助。然而，开发这样的移动应用程序带来了许多挑战，如昂贵的软件开发工作，严格的隐私规则，遵守道德准则，当地法律和法规。在本文中，我们介绍了TrackYourHealth（TYH），这是一个高度可配置、通用和模块化的移动数据汇集和EMA平台，使我们能够在短短几周内开发和发布两个与COVID-19相关的移动多平台应用程序。我们介绍了TYH，并强调了类似应用程序的研究人员和开发人员也可能面临的具体挑战，特别是在开发与医疗领域相关的应用程序时。
2021-03-25 cs.CY cs.SE
A Large-Scale Exploratory Study of Android Sports Apps in the Google Play Store
本研究对Google Play商店中两千多个体育应用进行实证分析，通过人工分析、主题建模和情感分析揭示其特征与用户负面意见，证明类别内分析能提供更具体且广泛的见解。
2023-10-11 cs.SE
A Comparative Study of Full Apps and Lite Apps for Android
针对Android应用“一刀切”开发策略的弊端，研究者开展轻量与全量应用的多维度对比研究，发现多数轻量应用未达体积小、下载快、省流量的预期目标，且存在潜在安全风险。
2025-01-14 cs.SE
More Insight from Being More Focused: Analysis of Clustered Market Apps
本文针对移动应用分析中样本异质性问题，采用DBSCAN聚类对F-Droid的940个开源应用进行同质化分组，发现聚类分析比全局分析提供更多洞察，且基于LDA主题的相似性定义无显著增益。
2024-05-24 cs.SE
Factors Influencing Quality of Mobile Apps:Role of Mobile App Development Life Cycle
在本文中，移动应用程序领域一直受到天文数字的关注，从过去几年中，由于移动应用程序下载的数量不断增加，以及由于产生的收入。随着应用程序数量的激增，一些可悲的应用程序/失败的应用程序也在增长。本文中包含了有趣的移动应用程序统计数据，可能有助于开发人员了解移动应用程序失败的主要因素包括开发者的疏忽、技术问题、营销力度不足以及用户/消费者的高期望值等，本文综合了这些因素，提出了避免应用程序失败的建议。根据各种调查，可悲的/失败的应用程序的数量正在大幅增长，主要是因为移动应用程序开发人员没有采用标准的应用程序开发生存周期。在本文中，我们已经开发了一个移动应用程序的援助，传统的软件开发生存周期阶段（需求，设计，开发，测试，维护），我们已经使用UML，M-UML，和移动应用程序开发技术。
2014-10-16 cs.SE
Characterizing Sensor Leaks in Android Apps
虽然手机传感器对于实现高级功能非常有价值，但攻击者可能会滥用手机传感器在Android应用程序中实施恶意活动，正如许多最先进的研究所证明的那样。因此，迫切需要规范移动传感器的使用，以防止它们被恶意攻击者利用。然而，尽管为实现这一目标作出了各种努力，检测Android应用程序中的隐私泄漏，我们还没有找到自动检测Android应用程序中传感器泄漏的方法。为了填补这一空白，我们设计并实现了一个新颖的原型工具SEEKER，它扩展了著名的FlowDroid工具，以检测Android应用程序中基于传感器的数据泄漏。SEEKER直接对Android应用程序的字节码进行以传感器为中心的静态污点分析，不仅报告传感器触发的隐私泄露，还报告泄露中涉及的传感器类型。使用超过40，000个真实Android应用程序的实验结果表明，SEEKER可以有效地检测Android应用程序中的传感器泄漏，恶意应用程序比良性应用程序对泄漏传感器数据更感兴趣。
2022-01-17 cs.CR cs.SE
DinoDroid: Testing Android Apps Using Deep Q-Networks
对移动设备的大量需求引起了对移动应用程序（app）质量的重大关注。开发人员需要在向市场发布之前保证移动应用程序的质量。有许多方法使用不同的策略来测试移动应用程序的GUI。然而，由于其有限的有效性，它们仍然需要改进。在本文中，我们提出了DinoDroid，这是一种基于深度Q网络的方法，可以自动测试Android应用程序。DinoDroid从一组现有的应用程序中学习行为模型，学习的模型可用于探索和生成新应用程序的测试。DinoDroid能够捕获GUI事件的细粒度细节（例如，GUI小部件的内容），并将其用作输入深度神经网络的特征，深度神经网络充当引导应用探索的代理。DinoDroid在探索过程中自动适应学习的模型，而不需要任何建模策略或预定义的规则。我们对64个开源Android应用程序进行了实验。测试结果表明，DinoDroid在代码覆盖率和bug检测方面优于现有的Android测试工具。
2022-10-12 cs.SE
A Systematic Review of Mobile Apps for Child Sexual Abuse Education: Limitations and Design Guidelines
本研究的目的是了解CSA教育应用程序的要求，识别现有应用程序的局限性，并为更好的应用程序设计提供指导。在三个主要的应用程序商店（Google Play，Apple和Microsoft）进行电子搜索，并由三个独立的评级机构对选定的应用程序进行评级。共找到191个应用程序，最终根据定义的入选和排除标准选择了14个应用程序进行审查。通过修改现有量表，设计了CSA教育应用程序的应用程序评级量表，并用于评估选定的14个应用程序。我们的评级量表评估了CSA教育应用程序所需的基本功能、标准和软件质量特征，并确定了它们作为儿童CSA教育程序的潜在使用效果。并计算了量表的内部一致性和评分者之间的信度。应用商店的用户评论被收集和分析，以了解他们的期望和观点。在分析了审查的应用程序的可行性，CSA应用程序的设计考虑，提出了突出基于游戏的教学方法。评估结果显示，大多数被审查的应用程序不适合用作CSA教育程序。虽然有一些应用程序可以单独教孩子和家长，但只有“防止虐待儿童”（5分之3.89）和“轨道救援”（5分之3.92）的应用程序可以被认为适合以学校为基础的CSA教育计划。然而，所有这些应用程序都需要改进其软件质量和CSA特定功能，才能被视为潜在的CSA教育计划。这项研究为开发人员和个人提供了必要的知识，涉及设计和开发CSA教育应用程序的基本功能和软件质量特征。
2021-07-04 cs.SE
Studying Eventual Connectivity Issues in Android Apps
移动应用程序已成为日常生活中不可或缺的，不仅对个人，而且对提供数字服务的公司/组织也是如此。由于设备的移动性，应用程序的使用位置或条件没有限制。例如，应用程序可以在没有互联网连接的情况下使用。因此，离线优先是移动应用程序的一个非常理想的质量。因此，连接问题的不适当处理和良好实践的错误实施导致错误和崩溃的发生，降低了用户对应用程序质量的信心。在本文中，我们提出了第一个研究最终连接（ECn）的Android应用程序所表现出的问题，通过手动检查971场景相关的50个开源应用程序。我们发现了304个ECn问题实例（平均每个应用程序6个问题），我们将其组织在10个类别中。我们发现，大多数ECn问题与使用未向用户提供有关连接状态的正确信息的消息以及不正确使用委托检查连接状态的外部库/应用程序有关。根据我们的研究结果，我们提炼出一系列的经验教训，为从业者和研究人员，指出未来的工作方向。
2021-10-17 cs.SE
Smartphone Apps for Tracking Food Consumption and Recommendations: Evaluating Artificial Intelligence-based Functionalities, Features and Quality of Current Apps
随着人工智能（AI）的进步以及应用商店中食品消费跟踪和饮食相关应用的显著增长，人们需要一个评估系统，因为关于这些应用的循证质量和技术进步的信息很少。在三个主要的应用程序商店进行了电子搜索，并由三个独立的评分员对选定的应用程序进行了评估。共发现473个应用程序，根据纳入和排除标准选择其中80个进行审查。设计了一个应用程序评级工具来评估所选择的应用程序。我们的评级工具评估应用程序的基本功能，基于人工智能的高级功能，食品消费跟踪和建议所需的软件质量特征，以及它们对普通用户的有用性。我们会收集和评估用户在应用程序商店的评论，以更好地了解他们的期望和观点。评估后的应用程序，设计考虑，强调自动化为基础的方法，使用人工智能提出。根据我们的评估，应用程序商店中的大多数移动应用程序都不能满足跟踪食物消费和建议的总体要求。“Foodvisor”是唯一一款可以自动识别食物并计算该食物推荐量和营养信息的应用程序。然而，这些功能需要在食物消费跟踪和推荐应用程序中即兴发挥。这项研究为研究人员和开发人员提供了对当前最先进的应用程序和设计指南的深入了解，并提供了有关设计和开发更好应用程序的基本功能和软件质量特征的必要信息。
2022-08-04 cs.MM cs.SE
Studying Ad Library Integration Strategies of Top Free-to-Download Apps
应用内广告已成为移动应用生态系统中应用开发者的主要收入来源。广告库在这个生态系统中发挥着不可或缺的作用，因为应用开发人员将这些库集成到他们的应用中以显示广告。在本文中，我们通过分析Google Play商店的1，837个顶级免费下载应用程序的35，459个更新来研究广告库集成实践。我们观察到广告库（例如，Google AdMob）并不总是用于投放广告-- 22.5%集成了Google AdMob的应用程序不显示广告。相反，他们依赖Google AdMob进行分析。在显示广告的应用程序中，我们观察到其中57.9%集成了多个广告库。我们观察到，这种多个广告库的集成通常发生在下载量大的应用程序中，以及广告显示应用程序比例高的应用程序类别中。我们手动分析了一个应用样本，并推导出一组规则，以自动识别集成多个广告库的四种常见策略。我们对已确定策略的应用程序的分析表明，应用程序开发人员更喜欢管理自己的集成，而不是使用广告库的现成功能来集成多个广告库。我们的研究结果对于希望直接了解整合广告库所面临挑战的广告库开发人员来说非常有价值。
2021-04-01 cs.SE
ModZoo: A Large-Scale Study of Modded Android Apps and their Markets
本研究首次大规模分析13个修改版安卓应用市场的14.6万应用，发现约90%被修改，导致开发者收入损失且用户面临更高恶意风险。
2024-10-28 cs.CR cs.OH cs.SE
A Study of Gender Discussions in Mobile Apps
移动应用软件是现代生活中最重要的数字技术之一，如何设计性别包容的应用软件是开发应用软件的关键。在设计中不考虑性别包容、多样性和平等的应用程序可能会造成障碍（例如，排除了一些用户，因为他们的性别）为他们的多样化的用户。虽然已经做出了一些努力来开发具有性别包容性的应用程序，但缺乏对用户性别观点的深入了解可能会妨碍应用程序开发人员和所有者识别与性别有关的问题并提出改进解决方案。用户在评论中表达了许多关于应用程序的不同意见，从分享他们的经验，报告错误，到请求新功能。在这项研究中，我们的目标是从用户的角度分析应用程序评论，从解包的性别讨论。我们首先开发和评估了几个机器学习（ML）和深度学习（DL）分类器，这些分类器可以自动检测性别评论（即，包含关于性别问题讨论的评论）。我们将ML和DL分类器应用于Google App Store中手动构建的1，440条应用评论的数据集，其中包括620条性别评论和820条非性别评论。我们最好的分类器达到了90.77%的F1分数。其次，我们对620篇性别评论中随机选择的388篇进行了定性分析，结果显示，应用评论中的性别讨论围绕着六个主题：应用功能、外观、内容、公司政策和审查、广告和社区。最后，我们为开发性别包容性应用程序提供了一些实际意义和建议。
2023-03-17 cs.SE
A Benchmark of Data Loss Bugs for Android Apps
Android应用必须能够处理停止事件和启动事件，停止事件要求立即停止应用的执行而不丢失状态信息，启动事件要求在应用停止的同一点恢复应用的执行。对这类事件的支持必须由开发人员显式实现，不幸的是，开发人员经常无法实现用于保存和恢复应用程序状态的正确逻辑。因此，应用程序在移动到后台然后返回前台时可能会丢失数据（例如，以应答呼叫）或者当屏幕简单地旋转时。这些错误可能是恼人的可用性问题和意外崩溃的原因。本文介绍了Android应用程序中的110个数据丢失故障的公共基准，我们系统地收集了这些故障，以促进对这些问题的研究和实验。该基准测试可在GitLab上获得，包括错误的应用程序，修复的应用程序（可用时），自动重现问题的测试用例，以及可能有助于研究人员完成任务的其他信息。
2019-05-27 cs.SE
Using Automatic Refactoring to Improve Energy Efficiency of Android Apps
移动电话的日益普及给软件开发生命周期带来了额外的挑战。移动应用程序（简称app）应该提供与传统软件相同的功能集，但资源有限：例如有限的处理能力、存储、屏幕以及同样重要的电源。虽然能源效率是一个有价值的要求，但开发人员往往缺乏最佳实践的知识。在本文中，我们研究自动重构是否可以帮助开发人员发布节能应用程序。我们利用一个工具，Leafactor，有五种能源代码气味，往往会被忽视。我们使用Leafactor分析了140个免费和开源应用程序中的代码气味。因此，我们在45个应用程序中检测并修复了代码气味，其中40%已成功将我们的更改合并到官方存储库中。
2018-03-15 cs.SE
Mining Device-Specific Apps Usage Patterns from Large-Scale Android Users
当智能手机、应用程序和应用商店被数十亿人广泛采用时，一个有趣的争论出现了：设备模型是否以及在多大程度上影响用户的行为？这个问题的答案对智能手机应用生态系统中的几乎所有利益相关者都至关重要，包括应用商店运营商、开发人员、最终用户和网络提供商。为了解决这个问题，我们通过中国领先的Android应用程序商店“豌豆家”收集了一组应用程序使用情况的纵向数据。该数据集涵盖了70万（761，262）独立用户的详细行为特征，这些用户使用500种流行类型的Android设备和约20万（228，144）个应用程序，包括他们的应用程序管理活动，每日网络访问时间和应用程序的网络流量。我们提出了一项全面的研究，调查设备型号的选择如何影响用户行为，如应用程序商店的采用，应用程序的选择和放弃，数据计划的使用，在线时间长度，使用付费/免费应用程序的倾向，以及选择竞争应用程序的偏好。设备型号和应用程序使用之间的一些显着的相关性，导致各种用户行为的重要发现。例如，拥有不同设备型号的用户在选择竞争应用程序方面具有很大的多样性，拥有低端设备的用户花费更多的钱购买应用程序，并在蜂窝网络下花费更多的时间。
2017-07-27 cs.SE
Towards Precise Detection of Personal Information Leaks in Mobile Health Apps
该研究针对安卓健康应用的个人信息泄露问题，提出提取UI语义信息、区分一三方泄露的检测方法，经1243款应用验证，揭示了健康类应用PI泄露的特征与规律。
2024-09-30 cs.CR cs.SE
Stakeholders, Viewpoints and Languages of a Modelling Framework for the Design and Development of Data-Intensive Mobile Apps
如今，全世界有数百万个移动应用程序被下载和使用。关于如何设计和开发移动应用程序的准则和最佳做法正在定期发布，主要由移动平台供应商和研究人员发布。它们涵盖不同的关切，涉及不同的技术和非技术利益攸关方。尽管如此，移动应用程序还是使用临时开发流程和书面最佳实践开发的。在本文中，我们将讨论一个多视图建模框架，支持移动应用程序的协同设计和开发。拟议的框架包括模型驱动工程方法。本文提供了一个整体视图的建模框架的主要利益相关者，观点和建模语言。
2015-02-27 cs.SE
AndroZoo++: Collecting Millions of Android Apps and Their Metadata for the Research Community
我们从多个来源收集了越来越多的Android应用程序，包括官方Google Play应用程序市场和越来越多的旨在促进Android相关研究工作的应用程序的各种元数据。到目前为止，我们的数据集已经收集了超过500万个应用程序和20多种元数据，例如VirusTotal报告。我们收集此数据集的目的是为正在进行的研究工作做出贡献，并为Android应用提供新的潜在研究主题。通过向研究社区发布我们的应用程序和元数据集，我们还旨在鼓励我们的研究人员参与可重复的实验。本文将根据AndroZoo项目中收集的不断增长的应用程序和元数据不断更新。如果您有具体的元数据，你想从AndroZoo收集，而目前还没有提供，请让我们知道。因此，我们将在收集过程中优先考虑它，以便在短时间内将其提供给我们的研究人员。
2017-09-15 cs.SE
Appsent A Tool That Analyzes App Reviews
企业总是在寻找分析最终用户对其产品的看法的工具。特别是，应用程序评论已被评估为对指导改进工作和软件演进有用，然而，开发人员发现阅读应用程序评论是一项劳动密集型工作。然而，如果消除了这一障碍，有证据表明，对审查作出回应会提高最终用户的满意度，并有助于产品的成功。在本文中，我们提出了Appsent，一个移动分析工具作为一个应用程序，以促进应用程序评论的分析。这一发展是由文献综述的问题和随后的评估目前可用的解决方案，这一挑战。我们的调查发现，目前可以扩展分析应用评论的工具。因此，这些差距为Appsent的设计和开发提供了信息。我们随后进行了实证评估，以验证Appsent的可用性和分析功能从用户的角度来看的帮助。评估结果显示，Appsent提供了用户友好的界面、有用的功能和有意义的分析。Appsent从最终用户的反馈中提取并可视化重要的感知，识别最终用户对软件功能各个方面的意见。虽然Appsent是作为分析应用评论的原型开发的，但这个工具可能更适用于分析产品评论。
2019-07-24 cs.SE
Challenges in Developing Secure Mobile Health Applications, A Systematic Review
移动健康（mHealth）应用程序（app）在过去几年中获得了极大的普及，因为它具有巨大的好处，例如降低医疗成本和提高患者意识。然而，医疗数据的敏感性使得移动健康应用程序的安全性成为一个严重的问题。在这次审查中，我们的目标是确定和分析报告的挑战，移动健康应用程序的开发人员面临的安全性。此外，我们的研究旨在开发一个概念框架，以应对移动健康应用程序开发组织在开发安全应用程序时所面临的挑战。了解这些挑战有助于降低开发不安全的移动健康应用程序的风险。本综述采用系统文献综述方法。我们选择了2008年1月至2020年10月期间发表的研究。我们选择了32个主要研究，使用预定义的标准和主题分析方法分析提取的数据。我们确定了可能影响安全移动健康应用程序开发的九个挑战。例如1）缺乏开发安全mHealth应用程序的安全指南和法规，2）开发人员缺乏安全mHealth应用程序开发的知识和专业知识，3）在mHealth应用程序开发期间缺乏利益相关者的参与等。根据我们的分析，我们提出了一个概念框架，突出了所确定的挑战之间的相互关系。我们的结论是，我们的研究结果可以帮助他们找出自己的弱点，并改善他们的安全实践。同样，移动健康应用程序开发人员可以确定他们在开发不会给用户带来安全风险的移动健康应用程序时所面临的挑战。我们的审查是朝着提供安全的mHealth应用程序的发展见解迈出的一步。我们提出的概念框架可以作为从业人…
2021-01-15 cs.SE
Detecting Connectivity Issues in Android Apps
Android是世界上最流行的移动操作系统，在超过70%的移动设备上运行。这意味着Android应用程序有一个巨大且竞争激烈的市场。在这样的市场中取得成功绝非易事，除了解决广大受众的问题或需求外，还需要开发高质量的应用程序。如最近在文献中所示，连接性问题（例如，错误处理零/不可靠的互联网连接）可能导致错误和/或崩溃，对应用程序的用户体验产生负面影响。虽然这些问题已经在文献中进行了研究，但没有技术能够自动检测并向开发人员报告它们。我们提出了CONAN，能够静态检测16种类型的连接问题影响Android应用程序的工具。我们评估了CONAN在一组44个开源应用程序中精确识别这些问题的能力，观察到平均精度为80%。然后，我们研究了这些问题与开发人员的相关性，（i）与六位从事商业Android应用程序工作的从业者进行了访谈，（ii）提交了27个开源应用程序的84份问题报告。我们的研究结果表明，几个确定的连接问题被认为是相关的从业者在特定的情况下，其中连接被认为是一流的功能。
2022-06-17 cs.SE
DroidLink: Automated Generation of Deep Links for Android Apps
移动应用程序（app）已成为手持设备上访问互联网的主要入口。与Web不同，每个网页都有一个可直接访问的全局URL，应用程序的特定“内容页面”只能通过从着陆页使用几个操作来浏览应用程序才能打开。应用程序之间的互操作性相当固定，因此限制了应用程序之间的增值“链接数据”。最近，已经提出了深度链接，以使得能够利用可访问的统一资源标识符（URI）在外部定位和打开应用的特定页面。然而，为移动应用程序实现深度链接需要应用程序开发人员进行大量手动工作，这可能非常容易出错且耗时。在本文中，我们建议DroidLink为现有Android应用程序自动生成深度链接。我们设计了一个适合自动生成的深度链接模型。然后，我们探讨了页面的过渡，并建立了一个导航图的基础上静态和动态分析的Android应用程序。接下来，我们实现了一种更新机制，该机制可以不断重新访问目标应用并发现新页面，从而为应用的每个页面生成深度链接。最后，我们重新打包了支持深度链接的应用，但不需要额外的部署要求。我们为一些流行的应用程序生成深度链接，并证明了DroidLink的可行性。
2016-05-23 cs.SE
Human Values in Mobile App Development: An Empirical Study on Bangladeshi Agriculture Mobile Apps
鉴于移动应用程序（app）在日常生活中无处不在，理解和反映最终用户的人类价值观（例如，透明度、隐私、社会认可等）应用程序变得越来越重要。媒体报道了软件应用程序侵犯最终用户价值观的情况，并给最终用户造成了广泛的困难。违反价值观可能给边缘化和弱势的最终用户群体带来更多和持久的问题。这项研究旨在了解孟加拉国女性农民、边缘化和弱势最终用户的价值观在多大程度上反映在孟加拉国的农业应用程序中，而软件工程社区对她们的研究较少。除此之外，我们的目标是确定可能的策略，将他们的价值观嵌入这些应用程序中。为此，我们进行了一项混合方法的实证研究，包括13个应用程序从业者和四个焦点小组与20名孟加拉国女性农民的访谈。访谈和焦点小组的累积结果确定了孟加拉国女农民的22种价值观，参与者希望这些价值观反映在农业应用程序中。在这22个值中，15个值（例如，准确性，独立性）已经被反映，并且7个值（例如，可访问性，乐趣）在现有的农业应用程序中被忽略/侵犯。我们还确定了14种策略（例如，“采用以人为本的方法来引出价值观”，“建立一个专门的团队/人员来处理价值观问题”），以解决孟加拉国女农民在农业应用程序中的价值观问题。
2021-10-11 cs.SE
Towards Release Strategy Optimization for Apps in Google Play
在以应用商店为中心的生态系统中，应用程序开发人员迫切需要优化其发布策略，以最大限度地提高其应用程序的成功机会。针对这一问题，本文提出了一种基于更新目的和应用当前状况的发布时机选择方法，并提出了更新间隔的概念来表征发布模式，通过实证分析发现了发布时机的重要性。我们挖掘了Google Play中33个类别的17，820个应用程序的更新历史数据，时间跨度为105天。通过从这些应用程序中识别出的41，028个版本，我们揭示了更新间隔的重要特征以及这些因素如何影响更新效果。我们建议开发者在发布应用版本之前，除了机会之外，还要综合考虑应用排名，评级趋势以及更新内容。我们提出了一个多项朴素贝叶斯模型，以帮助决定一个最佳的发布机会，以获得更好的用户采用。
2017-07-19 cs.SE
Large-Scale Analysis of Framework-Specific Exceptions in Android Apps
移动应用程序已经变得无处不在。对于应用程序开发人员来说，确保应用程序的正确性和可靠性是一个关键的优先事项。然而，许多应用程序仍然遭受偶尔或频繁的崩溃，削弱了它们的竞争优势。对真实世界应用崩溃的特征进行大规模深入分析可以提供有用的见解来指导开发人员，或帮助改进测试和分析工具。然而，这样的研究并不存在-本文填补了这一空白。经过四个月的努力，我们从2，486个开源Android应用程序中收集了16，245个独特的异常跟踪，并观察到特定于框架的异常占这些崩溃的大多数。然后，我们广泛地调查了8，243个特定于框架的异常（花费了六个人月的时间）：（1）识别它们的特征（例如，表现形式位置、常见故障类别），（2）通过最先进的缺陷检测技术评估它们的表现形式，以及（3）检查它们的修复。除了这些发现提供的见解外，这些发现还激励并促进了对移动应用程序的后续研究，例如错误检测，故障定位和补丁生成。此外，为了证明我们的研究结果的实用性，我们优化了Stoat，一个动态测试工具，并实现了Experiment，一个异常本地化工具，用于Android应用程序。Stoat能够快速发现Gmail和Google+中三个以前未知的、已确认/已修复的崩溃; Experiment能够精确定位真实应用程序中已识别异常的根本原因。我们的大量数据集是公开的，与社区分享并使社区受益。
2018-03-10 cs.SE
Automated Test Transfer Across Android Apps Using Large Language Models
针对手动编写维护Android应用UI测试成本高、现有跨应用测试迁移方法难以适应现实变化的问题，提出基于LLMs的LLMigrate技术，实现97.5%迁移成功率、减少91.1%手动工作量，性能显著优于现有方法。
2025-04-20 cs.SE
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
StoryDroid: Automated Generation of Storyboard for Android Apps
移动应用程序现在无处不在。在开发一个新的应用程序之前，开发团队通常会付出艰苦的努力来审查许多具有类似目的的现有应用程序。审查过程至关重要，因为它降低了市场风险，并为应用程序开发提供了灵感。然而，手动探索数百个现有的应用程序的不同角色（例如，产品经理，UI/UX设计师，开发人员）在开发团队中可能是无效的。例如，很难在短时间内完全探索应用程序的所有功能。受电影制作中故事板概念的启发，我们提出了一个系统StoryDroid，用于自动生成Android应用程序的故事板，并帮助不同的角色有效地审查应用程序。具体地说，StoryDroid提取活动转换图，并利用静态分析技术来呈现UI页面，从而使用呈现的页面可视化故事板。UI页面与对应的实现代码之间的映射关系（例如，布局代码、活动代码和方法层次结构）也被提供给用户。我们的综合实验表明，StoryDroid是有效的，确实有助于应用程序开发。StoryDroid的输出支持几个潜在的应用程序，例如UI设计和布局代码的推荐。
2019-02-15 cs.SE
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
An Investigation into the Use of Common Libraries in Android Apps
Android应用程序的打包模型要求将执行应用程序所需的整个代码运送到一个apk文件中。因此，对Android应用程序的分析通常会访问不属于应用程序功能的代码。这些代码通常由所有应用程序普遍使用的公共库提供。不幸的是，Android分析，例如，对于捎带检测和恶意软件检测，如果不考虑库代码的情况，可能会产生不准确的结果，因为库代码构成了应用程序功能中的噪声。尽管在研究Android库方面做出了一些努力，但Android研究的势头尚未产生一套完整的通用库，以进一步支持对Android应用程序的深入分析。在本文中，我们利用来自Google Play的约150万个应用程序的数据集来收集潜在的通用库，包括广告库。经过几步改进，我们最终收集了迄今为止最大的1，113个支持常见功能的库和240个用于广告的库。我们使用数据集来调查Android库的几个方面，包括它们的流行程度及其在Android应用程序代码中的比例。基于这些数据集，我们进一步进行了一些实证调查，以确认我们工作背后的动机。
2015-11-20 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
A Comparative Study of Smartphone and Smart TV Apps
背景：智能电视已成为最受欢迎的电视类型之一。许多应用程序开发商和服务提供商都为他们的智能手机应用程序设计了电视版本。尽管对移动应用程序分析进行了广泛的研究，但其电视应用程序却很少受到关注。手机和电视之间的关系一直没有研究工作的主题。目的：在本文中，我们旨在描述智能手机和智能电视应用程序之间的关系。为了填补这一空白，我们在这项工作中对智能手机和智能电视应用程序进行了比较研究，这是揭示特定领域挑战的起点和基础步骤。方法：我们从Google Play商店收集了大规模的手机/电视应用程序对。然后，我们从各种角度定量和定性地分析了应用程序对，包括非代码（例如，元数据、资源、许可等），代码（例如，组件、方法、用户交互等），安全和隐私（例如，AndroBugs和FlowDroid的报告）。结果如下：我们的实验结果表明：（1）智能手机和电视应用程序的代码可以在同一个应用程序包中发布，也可以在具有相同包名的单独应用程序包中发布;（2）43%的资源文件和50%的代码方法在手机/电视应用程序对之间重用;（3）同一应用程序的电视和手机版本经常遇到不同类型的安全漏洞;以及（4）TV应用遇到的用户交互比它们的电话版本少，但令人惊讶的是，用户交互事件的类型在电话/TV应用之间是相似的。结论：我们的研究结果对于开发人员和学者理解电视应用程序生态系统非常有价值，可以为手机应用程序向电视的迁移以及电视应用程序分析工具…
2022-11-03 cs.SE
Towards Black-box Attacks on Deep Learning Apps
深度学习是提升许多领域应用性能的强大武器，包括人脸识别、目标检测、图像分类、自然语言理解和推荐系统。随着移动设备计算能力的快速提升，开发人员可以将深度学习模型嵌入到他们的应用程序中，以构建更具竞争力的产品，并提供更准确和更快的响应。虽然有几个关于针对移动应用程序中的深度学习模型的对抗攻击的作品，但它们都需要关于模型内部的信息（即，结构、重量）或需要修改模型。在本文中，我们提出了一种有效的黑盒方法，通过训练替代模型来欺骗应用程序内部的深度学习系统。为了评估我们的方法，我们从Google Play中选择了10个真实世界中受欢迎程度较高的深度学习应用程序来执行黑盒对抗攻击。通过研究，我们发现三个因素可以影响攻击的性能。我们的方法可以达到一个相对较高的攻击成功率平均为66.60%。与其他对移动深度学习模型的对抗攻击相比，在平均攻击成功率方面，我们的方法比同行高出27.63%。
2021-07-27 cs.SE
AMOGA: A Static-Dynamic Model Generation Strategy for Mobile Apps Testing
在过去的几年里，移动设备已经越来越多地取代传统计算机，因为它们的能力，如CPU计算，内存，RAM大小等等，正在增强到几乎与传统计算机相当的水平。移动应用程序开发人员正在利用这些功能来制作提供更多功能和优化性能的应用程序。为了确保可接受的质量并满足其规格（例如，设计），移动应用程序需要进行彻底的测试。由于测试过程通常是单调乏味的，测试自动化可能是减轻这种费力活动的关键。在基于Android的移动应用程序的背景下，研究人员和从业者提出了许多方法来自动化测试过程，主要是在测试套件的创建上。虽然有用，但大多数现有方法依赖于对被测应用程序的模型进行逆向工程以创建测试用例。通常，由于逆向工程方法的不完整性，应用程序模型不能广泛地捕获应用程序的动态行为，因此这种方法表现出缺乏全面性。为了解决这个问题，本文提出了AMOGA，一种策略，使用一种混合的，静态-动态的方法来生成用户界面模型从移动应用程序的基于模型的测试。AMOGA实现了一种新颖的爬行技术，该技术使用与每个事件相关联的UI元素的事件列表来在运行时动态地执行事件排序以探索应用程序的行为。实验评估的结果表明，AMOGA代表了一种基于模型的移动应用程序测试的替代方法，通过生成全面的模型来提高应用程序的覆盖率。
2019-02-01 cs.SE
LLMs in Mobile Apps: Practices, Challenges, and Opportunities
University of Toronto（多伦多大学）
本研究构建149个Android应用数据集，探索LLM在移动应用中的集成实践，揭示设备限制、API管理等挑战，为未来研究提供方向。
2025-02-21 cs.CL cs.SE
An Empirical Study on Oculus Virtual Reality Applications: Security and Privacy Perspectives
本文开发了集成静态分析与隐私政策分析的VR-SP检测器，对500款Oculus和SideQuest热门VR应用进行实证研究，揭示了VR应用中广泛存在的安全漏洞、隐私泄露及隐私政策与实际数据收集不一致的问题，并为VR应用未来发展提出建议。
2024-02-21 cs.CR cs.SE
An Evolutionary Approach to Adapt Tests Across Mobile Apps
University of Milano Bicocca（米兰比可卡大学）；Università della Svizzera italiana（瑞士意大利语联邦理工学院）；Schaffhausen Institute of Technology（沙夫豪森技术学院）
ADAPTDROID通过进化测试方法，在功能相似的Android应用间适应生成语义相关的GUI测试用例。
2021-04-12 cs.SE
Release Practices for Mobile Apps--What do Users and Developers Think?
大型软件组织，如Facebook或Netflix，使用连续交付每天甚至每小时发布Web应用程序，不得不投入巨资为其移动应用程序定制发布策略，因为应用程序商店的审查过程会给发布过程带来滞后和不确定性。在这些大型的、资源丰富的组织中，我们不知道移动应用程序开发人员是如何组织应用程序发布的，即使不正确的策略可能会给市场带来过早的应用程序更新，从而将客户推向激烈的市场竞争。为了了解移动应用程序的常见发布策略、其背后的原理及其对用户的影响，我们对用户和开发人员进行了两次调查。我们发现，有一半的开发者对他们的移动应用发布有一个明确的策略，因为特别是经验丰富的开发者认为这会影响用户反馈。我们还发现，用户知道新的应用程序更新，但只有一半的受访用户启用自动更新的应用程序。虽然发布日期和频率不是安装应用程序的决定性因素，但用户更喜欢安装更新最近和更新频率较低的应用程序。我们的研究表明，应用程序的发布策略是影响移动应用程序持续成功的一个因素。
2019-10-20 cs.SE
MobiCoMonkey - Context Testing of Android Apps
许多移动应用程序的功能取决于各种上下文、外部因素。根据不可预见的情况，移动应用程序甚至可能出现故障或崩溃。在本文中，我们介绍了一种自动化工具，允许开发人员针对自定义或自动生成的上下文场景测试应用程序，并通过模拟器帮助检测可能的错误。此外，它还报告了错误和上下文因素之间的联系，以便以后可以重现错误。它利用Android SDK和logcat提供的工具来注入事件并捕获应用程序执行的痕迹。
2018-04-07 cs.SE
Techniques for Improving the Energy Efficiency of Mobile Apps: A Taxonomy and Systematic Literature Review
针对移动应用节能技术缺乏系统知识体系的问题，本文通过综述91项原始研究，提出含七大类技术的分类法，为开发者选型和测试人员开展基准能效测试提供参考。
2023-08-16 cs.SE
An Empirical Evaluation of GDPR Compliance Violations in Android mHealth Apps
《通用数据保护条例》（GDPR）旨在提供更好的隐私保护。如果应用程序控制用户的个人数据，则需要符合GDPR。然而，GDPR列出了一般规则，而不是关于如何开发满足要求的应用程序的确切分步指南。因此，现有应用程序中可能存在违反GDPR合规的情况，这将对应用程序用户构成严重的隐私威胁。在本文中，我们以移动健康应用程序（mHealth应用程序）为窥视孔，检查Android应用程序中GDPR合规性的现状。我们首先提出了一个名为\mytool的自动化系统，通过识别应用程序隐私政策中声明的数据实践和应用程序代码中的数据相关行为，弥合GDPR的一般规则和应用程序实现之间的语义差距。然后，基于\mytool，检测了隐私策略不完整、数据汇集不一致、数据传输不安全等三类GDPR合规违规行为。我们对796个移动健康应用程序进行了实证评估。结果显示，有189家（23.7%）没有提供完整的隐私政策。此外，59个应用程序通过不同的措施收集敏感数据，但其中46个（77.9%）包含至少一种不一致的收集行为。更糟糕的是，在59个应用程序中，只有8个应用程序试图确保收集数据的传输安全性。但是，它们都包含至少一个加密或SSL误用。我们的工作暴露了严重的隐私问题，以提高应用用户和开发人员的隐私保护意识。
2020-08-14 cs.CR cs.SE
Scalable Online Vetting of Android Apps for Measuring Declared SDK Versions and Their Consistency with API Calls
Android一直是最受欢迎的智能手机系统，市场上活跃着多个平台版本。为了管理应用与一个或多个平台版本的兼容性，Android允许应用在其清单文件中声明受支持的平台SDK版本。在本文中，我们对这种现代软件机制进行了系统的研究。我们的目标是衡量真实应用程序中声明的SDK版本（我们以后称之为DSDK版本）的当前做法，以及DSDK版本与其主机应用程序的API调用之间的一致性。为了成功分析22，687个流行应用程序的现代数据集（平均应用程序大小为25 MB），我们设计了一种可扩展的方法，该方法在Android字节码级别上运行，并采用轻量级字节码搜索进行应用程序分析。这种方法实现了适用于应用程序市场在线审查的良好性能，平均只需要大约5秒来处理应用程序。除了揭示DSDK在野外的特性外，我们的研究还定量测量了不适当的DSDK版本的两个副作用：（i）大约35%的应用程序低于最低DSDK版本并可能导致运行时崩溃，但幸运的是，只有11.3%的应用程序可能在Android 6.0及以上版本中崩溃;（ii）约2%的应用程序，由于未充分声明目标DSDK版本，可能会被远程代码执行利用，其中一半通过嵌入式第三方库调用易受攻击的API。这些结果表明了正确声明DSDK的重要性和困难，我们的工作可以帮助开发人员实现这一目标。
2020-08-31 cs.CR cs.SE
End-Users' Knowledge and Perception about Security of Mobile Health Apps: A Case Study with Two Saudi Arabian mHealth Providers
移动健康应用程序（简称mHealth应用程序）在医疗保健领域越来越多地被采用，使政府、卫生单位、医生和患者等利益相关者能够以普遍的方式利用健康服务。尽管mHealth应用程序具有多项已知优势，但仍会带来重大的安全和隐私挑战，可能导致数据泄露，带来严重的社会、法律和经济后果。这项研究提出了一个实证调查的安全意识的最终用户的mHealth应用程序，可在主要的移动平台，包括Android和iOS。我们与沙特阿拉伯的两家移动医疗服务提供商合作，调查了101名最终用户，调查了他们对（i）现有和期望的安全功能，（ii）安全相关问题，以及（iii）提高安全知识的方法的安全意识。调查结果表明，大多数最终用户都知道应用程序提供的现有安全功能（例如，受限的应用程序许可）;然而，它们期望可用的安全性（例如，生物测定认证）并且关心他们的健康信息的隐私（例如，数据匿名化）。最终用户建议，会话超时或双因素身份验证（2FA）等协议对安全性有积极影响，但会影响应用程序的可用性。通过社交媒体，同行指导或应用程序提供商的培训提高安全意识可以增加最终用户对mHealth应用程序的信任。这项研究基于经验证据调查了以人为本的知识，并提供了一套指导方针，以开发安全和可用的mHealth应用程序。
2021-09-24 cs.CR cs.SE
Empirically Assessing Opportunities for Prefetching and Caching in Mobile Apps
移动软件中的网络延迟对用户体验有很大的影响，并可能带来严重的经济后果。在基于浏览器的系统中，预取和缓存已经被证明可以有效地减少延迟。然而，由于网络交互的差异，这些技术不能直接应用于新兴的移动应用领域。此外，缺乏对可能适用于移动应用领域的预取和缓存技术的研究，并且不清楚这些技术是否有效或是否可行。本文通过进行全面的研究来了解1000多个流行Android应用程序中HTTP请求的特征，从而迈出了回答这些问题的第一步。我们的工作重点是使用静态程序分析技术和缓存的结果响应的请求的可预取性。我们发现，在移动应用程序中利用预取和缓存有很大的机会，但合适的技术必须考虑到应用程序的网络交互和特性的性质，如不可信的HTTP头信息。我们的观察为开发人员在应用程序开发中利用预取和缓存方案提供了指导方针，并激励了这一领域的未来研究。
2018-10-20 cs.NI cs.SE
SeMA: Extending and Analyzing Storyboards to Develop Secure Android Apps
本研究提出基于故事板的Android应用安全开发方法SeMA，将安全纳入设计阶段，可检测预防49种已知漏洞，还能缩短开发时间。
2024-03-10 cs.CR cs.PL cs.SE
