基于动态程序切片和污点分析的安卓应用隐私泄露检测

摘要

污点分析是检测Android应用程序隐私数据泄露的有效手段，静态污点分析不直接运行程序，容易产生较高的误报率.本文提出以动态程序切片指导静态污点分析的Android应用隐私泄露检测方法.首先对Android应用程序进行静态污点分析，输出以污点源与污点汇聚点信息标注的潜在泄露数据流，再对源代码的中间表示进行静态插桩，通过实际场景中的动态运行获取代码基本块执行路径，根据污点分析及动态执行结果制定切片准则，并采用后向程序切片对信息流进行二次处理以降低假阳性.本文根据提出的方法实现了原型工具并进行了实验验证.实验使用了2个不同的测试集，分别为DroidBench和TaintBench.实验结果表明：引入动态程序切片技术能够有效降低静态污点分析的误报，本文提出的方法能够减少70.3%的误报率.

关键词

污点分析 / 动态程序切片 / Android隐私泄露 / 数据流处理

基金资助

国家自然科学基金项目(62272214)资助