57、CoChecker:检测安卓应用组件链中的能力与敏感数据泄露

CoChecker:检测安卓应用组件链中的能力与敏感数据泄露

1. 引言

安卓系统在移动设备市场占据了主导地位,2013年第四季度,安卓设备的出货量占比达到了78.1%。随着安卓设备的广泛使用,其安全性成为了一个重要问题。安卓系统依靠沙盒和权限机制来控制数据访问和应用程序的执行。

然而,研究发现安卓应用中存在特权升级攻击(或称为混淆代理攻击),即权限较低的应用可以利用权限较高的应用组件来获取敏感数据或执行受保护的操作。为了防止此类攻击,应用程序需要进行额外的检查来保护其被授予的权限。但大多数安卓应用开发者并非安全专家,因此需要一个工具来帮助他们检查应用是否容易受到此类攻击。

目前,动态分析和静态分析都被用于检测特权泄露路径。动态分析通过钩子函数监控接收方法来跟踪第三方应用中的敏感数据流或调节应用间的通信,但这些解决方案要么使用场景有限,要么实际使用时开销较大。静态分析则在应用安装前检查其漏洞,如ScanDroid、DroidChecker等工具,但这些工具要么在用户端或市场端工作,要么不进行组件间通信分析,要么没有考虑安卓的事件驱动编程范式。

为了解决这些问题,我们提出了CoChecker工具,使用静态污点分析来识别可能导致特权升级攻击的泄露路径(组件链)。我们将泄露路径分为两种类型:
- 能力泄露路径 :从易受攻击应用的入口点开始,以受权限保护的操作调用结束。未经授权的应用可以利用这个易受攻击的应用来执行受保护的操作。
- 敏感数据泄露路径 :通过调用受权限保护的数据调用检索敏感数据开始,以数据可以泄露到未经授权应用的接收点结束。

CoChec

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模实现方法;③为科研项目提供算法参考代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力
【图像处理】基于MATLAB的短时傅里叶变换和小波变换及图像处理(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于MATLAB实现的短时傅里叶变换和小波变换在图像处理中的应用,涵盖信号图像处理的核心技术方法。文档重点展示了如何利用这两种时频分析工具进行图像特征提取、去噪、压缩增强等操作,并配有完整的Matlab代码实现,帮助读者深入理解其原理实际应用流程。此外,文档还涉及多种图像处理技术如分割、融合、增强及压缩感知等内容,构成一个较为完整的图像处理技术体系。; 适合人群:具备一定信号处理或图像处理基础知识,熟悉MATLAB编程的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事电子信息、计算机视觉、遥感图像分析等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习短时傅里叶变换小波变换的基本原理及其在图像处理中的具体应用;②掌握MATLAB环境下实现图像去噪、压缩、增强等任务的技术方法;③为科研项目或课程设计提供可复用的代码基础和技术参考; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,边运行代码边理解算法细节,同时可拓展至其他信号处理应用场景以加深理解。注意区分短时傅里叶变换小波变换的适用范围,前者适合平稳信号分析,后者更适合非平稳多尺度特征提取。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值