MorphDroid公司 swMATH ID: 34337 软件作者： 费拉拉，P.，特里普，O.，皮斯托亚，M。 描述： MorphDroid：细粒度隐私验证。移动设备包含丰富的传感器，如全球定位系统（GPS）跟踪器、麦克风和摄像头，可以访问多种个人信息来源，包括设备ID、联系人和社交数据。这种丰富性增加了移动应用程序的功能，但也带来了隐私威胁。因此，提出了不同的解决方案来验证或执行隐私政策。现有方法的一个关键限制是，它们粗略地考虑隐私问题，而不考虑解密规则，例如，位置被视为一个信息单元，而不参考其多个字段。因此，合法的应用程序行为（如发布用户的城市而非确切地址）被视为侵犯隐私，使得现有分析过于保守，因此可用性有限。在本文中，我们提出了MorphDroid，这是一种新的静态分析算法，用于根据细粒度隐私策略验证移动应用程序。此类策略定义了对私有数据细粒度单元组合的约束。具体而言，通过一种新颖的设计，MorphDroid跟踪细粒度隐私单元的流，同时解决重要挑战，包括（i）检测不同单元（如经度和纬度）之间的相关性，以及（ii）对隐私数据上的语义转换建模（如将位置转换为地址）。我们已经实现了MorphDroid，并在Android静态和动态分析的综合基准套件（DroidBench）以及2014年500个最受欢迎的Google Play应用程序上进行了全面的实验评估。我们的实验涉及5种安全策略，从严格的粗粒度策略到考虑解密规则的更现实的细粒度策略。在DroidBench上的实验表明，MorphDroid达到了90分以上的精确度和召回分数 主页： https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2818000.2818037 相关软件： 戴坦；TAJ公司；皮克斯；回流；阿莱提亚；帆船；展开图；FlowDroid（流动机器人）；四层楼；Julia静态分析仪；TaintDroid公司；J流量 引用于： 1文件 3位作者引用 1 皮埃特罗·费拉拉 1 卢卡·奥利维埃里 1 福斯托·斯波托 0连载引用 在1个字段中引用 1 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文