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: 149
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
- Android ve web tabanlı bir uygulama ile işitme engellilere yönelik sesli dersi yazılı takip sistemi
Real-time inscriptive follow up system of audible lecture with an Android based and web based application
EMRE BİÇEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYüzüncü Yıl ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET NURİ ALMALI
- Android ve web tabanlı uzaktan araç denetleyici tasarımı
Design of an android and web based remote vehicle controller
MUHAMMED ALİ ERBİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HALİL MURAT ÜNVER
- Androıd tabanlı hastane uygulaması
Android based hospital application
MOHAMED KHTOUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HALİL MURAT ÜNVER
- Derin öğrenme ile görüntü tabanlı hibrit android kötücül yazılım tespiti
Image-based hybrid android malware detection with deep learning
ÖMER KİRAZ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM ALPER DOĞRU
- An RNN-based approach for discovering inconsistencies between permissions and metadata in android applications
Androıd uygulamalarında izinler ile meta veriler arasındaki tutarsızlıkları keşfetmek için RNN tabanlı bir yaklaşım
MUHAMMET KABUKÇU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİL ŞEN AKAGÜNDÜZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU CAN BUĞLALILAR