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变形机器人

swMATH标识: 34337
软件作者: 费拉拉,P.,特里普,O.,皮斯托亚,M。
说明: MorphDroid:细粒度隐私验证。移动设备拥有丰富的传感器,如全球定位系统(GPS)跟踪器、麦克风和摄像头,并且可以访问许多个人信息源,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,但也造成了隐私威胁。因此,人们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,它们在粗略的层次上考虑隐私,而不考虑解密规则,例如,位置被视为一个单一的信息单元,而不参考其多个字段。因此,合法的应用程序行为——比如公布用户所在城市而非确切地址——被视为侵犯隐私,使得现有的分析过于保守,从而限制了可用性。在本文中,我们提出了一种新的静态分析算法MorphDroid,它可以根据细粒度的隐私策略来验证移动应用程序。这些策略定义了对私有数据的细粒度单元组合的约束。具体来说,通过一种新颖的设计,MorphDroid跟踪细粒度隐私单元的流,同时解决重要的挑战,包括(i)检测不同单元之间的相关性(例如经度和纬度)和(ii)对私有数据的语义转换建模(例如,将位置转换为地址)。我们已经实现了MorphDroid,并在Android静态和动态分析综合基准套件(DroidBench)以及2014年最流行的500个Google Play应用程序上进行了全面的实验评估,从严格的粗粒度策略到解释解密规则的更实际的细粒度策略。在DroidBench上的实验表明,MorphDroid的查准率和查全率都在90分以上
主页: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2818000.2818037
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参考文献: 1个出版物

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1 计算机科学(68-XX)

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