文献

J-GLOBAL ID：201702272724314704   整理番号：17A1749451

大規模なモバイルアプリケーションにおける第三のライブラリの自動検出と分類のための方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Automated Detection and Classification of Third-Party Libraries in Large Scale Android Apps

著者 (4件)： Wang Haoyu (智能通信軟件与多媒体北京市重点実験室(北京郵電大学計算机学院),北京,100876) ,  Guo Yao (高可信軟件技術教育部重点実験室(北京大学),北京 100871;北京大学信息科学技術学院軟件研究所,北京 100871) ,  Ma Ziang (高可信軟件技術教育部重点実験室(北京大学),北京 100871;北京大学信息科学技術学院軟件研究所,北京 100871) ,  Chen Xiangqun (高可信軟件技術教育部重点実験室(北京大学),北京 100871;北京大学信息科学技術学院軟件研究所,北京 100871)
資料名： Ruanjian Xuebao  (Ruanjian Xuebao)
巻： 28  号： 6  ページ： 1373-1388  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2542A  ISSN： 1000-9825  CODEN： RUXUEW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： モバイルアプリケーションにおいて,第三のライブラリを広く使用して,アプリケーション機能を開発して,強化することができた。モバイルアプリケーションの分析とアクセス制御に関する多くの研究は,分析の前に,第三のデータベースの検出,フィルタリング,または機能分類を行う必要がある。現在、ほとんどの研究作業は、ホワイトリストを用いて、第三者のデータベースを検出し、その機能に対して分類を行っている。しかし,ホワイトリストによる第三者の不完全性を検出することは不正確であり,その理由は以下の通りである。(1)3番目のタイプの種類と数は非常に大きい。(2)一般的なコード混乱や第三者の偽装などの技術により、ホワイトリストの方法は正確に第三のデータベースを識別できない。本論文は,階層的クラスタ化技術に基づく第三のデータベースを正確に認識して,第三のベースの機能を正確に分類するために,自動的な検出と分類方法を提案した。実験により、13000個以上のAndroidの応用に対して分析を行い、提案した方法の有効性を検証した。実験は全部で4916の異なる第三のデータベースを検出した。人工標識のデータセットにおいて,交差検証法により,第三の分類の精度は84.28%に達した。訓練された分類器を,全部で4916の検出された第三のデータベースに適用し,そして,人工的サンプリングの精度は,75%に達することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カオス ,  *応用プログラム ,  交差検証法 ,  アクセス制御 ,  データベース ,  クラスタ化 ,  不整 ,  フィルタリング
準シソーラス用語： アンドロイド ,  分類法 ,  ホワイトリスト ,  *自動検出 ,  *モバイルアプリケーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Android ,  third-party library ,  advertisement library ,  mobile apps ,  machine learning

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  モバイルアプリケーション ,  ライブラリ ,  自動検出 ,  分類 ,  提案