文献

J-GLOBAL ID：201902211597982395   整理番号：19A0514246

大規模でのモバイルアプリケーションにおけるユーザ入力プライバシーの同定【JST・京大機械翻訳】

Identifying User-Input Privacy in Mobile Applications at a Large Scale

著者 (8件)： Nan Yuhong (School of Computer Science, Fudan University, Shanghai, China) ,  Yang Zhemin (School of Computer Science, Fudan University, Shanghai, China) ,  Yang Min (School of Computer Science, Fudan University, Shanghai, China) ,  Zhou Shunfan (School of Computer Science, Fudan University, Shanghai, China) ,  Zhang Yuan (School of Computer Science, Fudan University, Shanghai, China) ,  Gu Guofei (Department of Computer Science and Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA) ,  Wang Xiaofeng (Center for Security Informatics, Indiana University Bloomington, Bloomington, IN, USA) ,  Sun Limin (Beijing Key Laboratory of IOT Information Security Technology, Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Information Forensics and Security  (IEEE Transactions on Information Forensics and Security)
巻： 12  号： 3  ページ： 647-661  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1570A  ISSN： 1556-6013  CODEN： ITIFA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 敏感なユーザ入力を同定することは,モバイルアプリケーションにおけるプライバシー保護のための必要条件である。しかし,今日のプログラム解析システムになると,明確なシステムアプリケーションプログラムインタフェイス(システム制御資源)を通して行われるデータのみを自動的にラベル付けできる。本論文では,この従来のアプローチは,ほとんどの敏感な入力が,実際に,appの実行時間でユーザにより入力されるので,適切ではないことを示した。本論文では,Google Playから13072のトップ評価を検査し,それらの38.69%が敏感なユーザ入力を含むことを見出した。システム制御資源のように,これらのデータは一連のプライバシー漏れ脅威にもさらされる。これらの敏感なユーザ入力に対して,手動マーキングには多くの努力が含まれており,潜在的なプライバシー漏洩に対して防御するための評価の大規模で自動化された解析を妨げている。この重要な問題を扱うために,最初のステップとして敏感なユーザ入力の自動識別のための適応可能なフレームワークであるUIPickerを提示した。アプリケーションレイアウト資源とプログラムコードの中の意味情報を検出するために,UIPickerを設計し,セキュリティ-クリティカル情報が示す位置についてさらに解析した。このアプローチは,モバイル評価に関する種々の既存のセキュリティ解析をサポートすることができる。Google Playに関するランダムに選択された一般的な評価に対する著者らのアプローチを評価した。UIPickerは,正確に敏感なユーザ入力を,94.0%の精度と96.0%の再現率で正確にラベル付けすることができる。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： マーキング ,  *携帯電話 ,  セキュリティ ,  安全解析 ,  *プライバシー ,  必要条件 ,  プログラム解析 ,  自動化 ,  計算機コード
準シソーラス用語： 再現率 ,  自動認識 ,  Google ,  実行時間 ,  プライバシー保護 ,  *モバイルアプリケーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  モバイルアプリケーション ,  ユーザ入力 ,  プライバシー ,  同定