Abstract-Network operatörer måste ha en tydlig synlighet i de applikationer som körs i deras nätverk. Detta är avgörande för både säkerhet och nätverkshantering. De senaste åren har det skett en exponentiell ökning av antalet smarta telefonappar som har komplicerat denna uppgift. Traditionella metoder för trafikklassificering är inte längre tillräckliga eftersom majoriteten av denna smarta telefonapptrafik transporteras över HTTP/HTTPS. Att hålla jämna steg med de nya applikationer som kommer upp varje dag är mycket utmanande och tidskrävande. Vi presenterar en ny teknik för att automatiskt generera nätverksprofiler för att identifiera Android-appar i HTTP-trafiken. En nätverksprofil består av fingeravtryck, dvs. unika egenskaper hos nätverkets beteende, som kan användas för att identifiera en app. För att profilera en Android-app kör vi appen automatiskt i en emulator och samla nätverksspår. Vi har utvecklat en ny UI fuzzing teknik för att köra appen så att olika utförande vägar utövas, vilket är nödvändigt för att bygga en omfattande nätverksprofil. Vi har också utvecklat en lättviktsteknik, för att extrahera fingeravtryck, som bygger på att identifiera invarianter i de genererade spåren. Vi använde vår teknik för att generera nätverksprofiler för tusentals appar. Med hjälp av våra nätverksprofiler kunde vi upptäcka närvaron av dessa appar i verkliga nätverkstrafikloggar från en mobil leverantör.
Dai m.fl. köra mobilappar i en övervakad emulator och använda UI fuzzing för att bygga en omfattande nätverksprofil för varje program REF.
NetworkProfiler: Towards automatic fingerprinting of Android apps
{'venue': '2013 Proceedings IEEE INFOCOM', 'journal': '2013 Proceedings IEEE INFOCOM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}