SEPAL：面向 SEAndroid 策略定制的大规模分析

为调查 SEAndroid 策略定制的现状，我们提出 SEPAL，一种自动检索和检查定制策略规则的通用工具。SEPAL 应用 NLP 技术并采用和训练一个 wide&deep 模型来快速且精确地预测一条规则是否不受监管。我们的评估表明 SEPAL 有效、实用且可扩展。我们验证 SEPAL 比最先进方法（即 EASEAndroid）平均准确率高出 15%。在我们的实验中，SEPAL 从 595,236 条定制规则（提取自 72 家厂商的 774 个 Android 固件镜像）中成功识别出 7,111 条不受监管的策略规则，且误报率低。我们进一步发现，尽管付出了越来越多的努力，策略定制问题在较新的 Android 版本中愈发严重（例如 Android 7 约 8%，Android 9 近 20%）。随后，我们进行了深入研究并讨论了不受监管规则为何被引入以及它们如何危害用户设备。最后，我们将部分不受监管规则报告给七家供应商，迄今其中四家确认了我们的发现。