Mobila applikationer (eller appar) växer snabbt i antal och variation. Dessa appar ger användbara funktioner, men också medför vissa integritets- och säkerhetsrisker. Till exempel kan skadliga författare bifoga destruktiva nyttolaster till legitima appar för att skapa så kallade "piggybacked" appar och annonsera dem på olika appmarknader för att infektera intet ont anande användare. För att upptäcka dem använder sig befintliga metoder vanligtvis av parvisa jämförelser, som tyvärr har begränsad skalbarhet. I detta dokument presenterar vi en snabb och skalbar strategi för att upptäcka dessa appar på befintliga Android-marknader. Baserat på det faktum att den bifogade nyttolasten inte är en integrerad del av en viss apps primära funktionalitet föreslår vi en modulkopplingsteknik för att dela upp en apps kod i primära och icke-primära moduler. Dessutom märker vi att grisryggade appar delar samma primära moduler som de ursprungliga apparna, vi utvecklar en funktion fingeravtryck teknik för att extrahera olika semantiska funktioner (från primära moduler) och omvandla dem till funktion vektorer. Vi konstruerar sedan ett metriska utrymme och föreslår en linearitmisk sökalgoritm (med O(n log n) tid komplexitet) för att effektivt och skalbart upptäcka grisryggade appar. Vi har implementerat en prototyp och använt den för att studera 84, 767 appar insamlade från olika Android-marknader 2011. Våra resultat visar att behandlingen av dessa appar tar mindre än nio timmar på en enda maskin. Dessutom, bland dessa marknader, grisryggade appar varierar från 0,97 % till 2,7 % (den officiella Android-marknaden har 1 %). Ytterligare undersökningar visar att de främst används för att stjäla annonsintäkter från de ursprungliga utvecklarna och implantera skadliga nyttolaster (t.ex. för fjärrbotkontroll). Dessa resultat visar på effektiviteten och skalbarheten i vår strategi.
För att undkomma skalbarhetsproblemet med parvisa jämförelser förlitade sig författarna till REF på kontrollpunktsträdets datastruktur för att partitionera det metriska utrymmet och så småningom för att upptäcka appar med grisrygg.
Fast, scalable detection of "Piggybacked" mobile applications
{'venue': "CODASPY '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}