AppAngio：通过 API 级审计日志揭示 Android 应用行为的上下文信息
软件工程
2020-12-01 v6
摘要
Android 用户目前正遭受各类应用不当行为的严重威胁。对应用审计日志的分析是部分设备厂商揭示应用内部潜在恶意行为的重要方法之一。我们提出并实现了 AppAngio，一种通过 API 级审计日志揭示 Android 应用行为上下文信息的新型系统。我们的目标是帮助设备厂商的分析人员了解用户设备上发生的情况，并辅助识别应用内的恶意行为。AppAngio 的关键模块是在应用控制流图（CFG）上识别与日志相匹配的路径。然而，挑战在于数量有限的日志可能在日志匹配中引发高计算复杂度，其中连续日志的耦合关系导致了大量候选。为应对该挑战，我们提出了一种分治策略，可精确地在相应 CFG 上定位与日志记录匹配的节点，并以尽可能少的回溯连接这些节点。实验表明，AppAngio 能够揭示真实应用中行为的上下文信息。此外，所揭示的结果有助于分析人员识别应用行为的恶意性，并补充现有分析方案。同时，AppAngio 在 Android 设备上带来的性能开销可忽略不计。
引用
@article{arxiv.1809.07036,
title = {AppAngio: Revealing Contextual Information of Android App Behaviors by API-Level Audit Logs},
author = {Zhaoyi Meng and Yan Xiong and Wenchao Huang and Fuyou Miao and Jianmeng Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.07036},
year = {2020}
}
备注
Accepted by TIFS