【摘 要】
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近年来,随着智能物联时代的发展,全场景操作系统HarmonyOS迅速崛起成为最具潜力的操作系统。目前市场占有率最高的Android系统每年面临数百万的恶意软件威胁,为此学术界和工业界已经提出了许多检测框架来分析Android应用。由于HarmonyOS拥有独特的体系结构和设计理念,传统的检测框架无法直接用于分析HarmonyOS应用程序。因此,现在急需一种安全分析工具来审查HarmonyOS应用程
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近年来,随着智能物联时代的发展,全场景操作系统HarmonyOS迅速崛起成为最具潜力的操作系统。目前市场占有率最高的Android系统每年面临数百万的恶意软件威胁,为此学术界和工业界已经提出了许多检测框架来分析Android应用。由于HarmonyOS拥有独特的体系结构和设计理念,传统的检测框架无法直接用于分析HarmonyOS应用程序。因此,现在急需一种安全分析工具来审查HarmonyOS应用程序。本文的主要研究内容包括:（1）针对当前静态分析框架无法分析HarmonyOS应用问题,基于现有Android静态分析技术和对HarmonyOS系统的研究,提出面向HarmonyOS应用的静态分析方法。该方法首先对HarmonyOS运行时环境和系统API进行建模,然后利用指针分析实现组件内的分析,最后通过连接不同组件间的ICC摘要表实现跨组件静态分析。从而实现了对HarmonyOS应用Java层的静态分析。（2）针对Native层分析困难和现有框架分析跨层数据流不精确问题,基于Android跨层分析框架JN-SAF的研究,提出基于记忆化摘要自下而上的数据流分析算法,并基于该方法实现了面向HarmonyOS应用的跨层静态分析框架HM-SAF。HM-SAF精确建模HarmonyOS生命周期并正确处理HarmonyOS框架的回调方法,以上下文、流、字段和对象敏感的方式分析HarmonyOS应用程序中所有对象的指向信息。HM-SAF跟踪Ability组件间以及Java层与Native层之间的数据流动,能够更加精确地检测HarmonyOS应用中的恶意行为。本文还提出了 HMDroidBench、HMICCBench 和 HMNativeFlowBench,它们是一些基准测试套件,用于评估针对HarmonyOS应用程序的污点分析工具的有效性和准确性。本文实验结果表明,HM-SAF不仅可以发现组件内部的数据泄露,还可以发现跨组件以及Native层的数据泄露,具有较高的分析精度。在以上三个基准测试集上,HM-SAF实现了 93.6%的精准率,比Android世界的FlowDroid框架高4.1%,比JN-SAF框架高4.0%。同时,HM-SAF在真实应用中也检测到了数据泄露,表明HM-SAF具有实用价值。
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