一种用于评估物联网应用中安全分析工具的变异框架
密码学与安全
2021-10-13 v1 软件工程
摘要
随着物联网（IoT）在日常生活中的日益广泛使用，其安全性变得愈发关键。为保障信息安全，我们需要更好的物联网应用安全分析工具。为此，本文提出一个自动化框架，用于评估物联网应用领域的污点流分析工具。首先，我们提出一组专为评估三类敏感性分析（流敏感性、路径敏感性和上下文敏感性）而定制的变异算子。随后我们开发了变异器，以自动生成针对这些类型的变异体。我们在一部分变异算子子集上演示了该框架，用以评估三个污点流分析器：SaINT、Taint-Things 和 FlowsMiner。我们的框架与实验依据精确率（precision）和召回率（recall）对污点分析工具排序如下：Taint-Things（99% 召回率，100% 精确率）、FlowsMiner（100% 召回率，87.6% 精确率）和 SaINT（100% 召回率，56.8% 精确率）。据我们所知，我们的框架是首个满足评估污点流分析工具（特别是为 IoT SmartThings 应用开发的那些工具）需求的框架。
引用
@article{arxiv.2110.05562,
title = {A Mutation Framework for Evaluating Security Analysis tools in IoT Applications},
author = {Manar H. Alalfi and Sajeda Parveen and Bara Nazzal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.05562},
year = {2021}
}