Android authorship attribution using source code-based features
Kaynak kodu tabanlı özellikler kullanılarak Android yazarlık ilişkilendirmesi
- Tez No: 856642
- Danışmanlar: PROF. DR. SEVİL ŞEN AKAGÜNDÜZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Mobil cihazların yaygınlaşmasıyla birlikte Android, en popüler işletim sistemlerinden biri haline gelmiştir. Her gün Android platformuna yeni uygulamalar eklenmektedir. Ancak, Android uygulamalarının ikili dosyalarını kolayca değiştirip yeniden paketleyebilme imkanı nedeniyle, bu uygulamalar diğer geliştiriciler tarafından rahatça modifiye edilebilir ve taklit edilebilir hale gelmiştir. Bu durum, uygulamaların orijinal geliştiricilerini belirlemeyi, başka bir deyişle yazarlık tespitini oldukça zor bir sorun haline getirmiştir. Bu çalışma, Android uygulamalarının özgün karakteristik özelliklerini tespit etmeyi amaçlamaktadır. Geliştiriciler, genellikle uygulamalarında kod yazım stillerini tanımlayan izler bırakırlar. Bu izler, kaynak kodu veya ikili kod üzerinden tespit edilebilir. Bu durum, uygulamalarının gelitiricilerinin belirlenmesinde önemli bir yardımcı olabilir. Kaynak kodunun elde edilmesi, özellikle kötü amaçlı yazılımlar söz konusu olduğunda, her zaman mümkün olmayabilir. Bu yüzden araştırmacılar, uygulamaların ikili dosyaları üzerine odaklanmayı tercih etmişlerdir. Bu çalışma, Android uygulamalarının çeşitli bölümlerinden - örneğin smali dosyalar, kütüphaneler, manifest dosyaları ve meta veri bilgileri - geniş bir özellik yelpazesi çıkarmayı ve bu özellikler üzerinden Android geliştiricilerini tanımlamayı önermektedir. Diğer Android yazarlık tespiti çalışmalarından alınan yapılandırma, dex kodu, kaynak tabanlı ve dize ile ilgili özellikler de bu çalışmada önerilen özellik setine entegre edilmiştir. Önerilen yaklaşım, zararlı olmayan ve kötü amaçlı veri kümeleri üzerinde test edilmiş ve diğer çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen özelliklerin doğruluk oranını artırdığını göstermiş; market ve kötü amaçlı yazılım veri kümelerinde sırasıyla \%82,5 ve \%95,6 oranında doğruluk sağlanmıştır. Bu sonuçlar, Android yazarlık tespitinde önerilen özelliklerin olumlu etkisini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
With the widespread use of mobile devices, Android has become the most popular operating system, and new applications are uploaded to the Android market every day. However, because of the ease of modifying and repackaging Android binaries, Android applications can easily be modified and imitated by other developers and released in third-party Android markets. Therefore, determining the original developers of Android applications is a challenging problem known as authorship attribution. This study explored the distinctive features of Android applications to identify their authors. Software developers generally leave a footprint that describes their writing styles on their applications. Therefore, this footprint, which can be extracted from either the source code or binary code, can help identify the authors of software applications. Because obtaining the source code of applications in the wild can be impractical, especially when dealing with malware, researchers prefer to focus on the binaries of applications. Therefore, this study proposes an approach that identifies Android developers by deriving a wide range of features from different parts of Android applications, such as smali files, libraries, manifest files, and metadata information. Moreover, other features such as configuration, dex code, resource-based, and string-related features are inherited from other studies in Android authorship attribution and fused with the proposed feature set. The proposed approach was evaluated on benign and malware datasets and compared with those of other studies. The results show that the proposed features increased the accuracy by showing 82.5\% and 95.6\% in the market and malware datasets, respectively. The results demonstrate the positive effect of the proposed features on Android authorship attribution.
Benzer Tezler
- T.T.K.Üzülmez taşkömürü işletme müessesesinde havalandırma dirençlerinin ölçmelerle tesbiti
Determination of airway resistance by measurements in Uzulmez collieries of hardcoal agency of Turkey
ZEKAİ TUNCEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERDİL AYVAZOĞLU
- Son dönem böbrek yetmezliğinde serum tiroid hormon seviyelerindeki değişiklikler ve bu değişikliklere hemodiyalizin etkisi
The Changes of serum tyroid hormon levels in end-stage renal failure and effect of hemodialysis to this changes
MEHMET KORUK
- Köpeklerde anestezinin kontrolu
Başlık çevirisi yok
AYŞE TOPAL
Doktora
Türkçe
1993
Veteriner HekimliğiUludağ ÜniversitesiVeterinerlik Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. O. SACİT GÖRGÜL
- Obezite, akut faz proteinleri ve eritrosit sedimantasyon hızı
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM TAMER KÖYMEN
- Konisite indeksinin abdominal obezite tanısındaki yeri
In The Value of conisite index in the abdominal obesite diagnosis
GÜNİZ TANRIBER
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Endokrinoloji ve Metabolizma Hastalıklarıİstanbul Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF ORHAN
- Devamlı-kombine hormon replasman tedavisinde kanama
Bleeding during continue hormon replacement therapy
ŞEBNEM YALÇIN İNAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1997
Kadın Hastalıkları ve DoğumMarmara ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH DURMUŞOĞLU