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J-GLOBAL ID：202102229195004733   整理番号：21A0069423

Androidアプリケーションのセキュリティリスク予測のためのJava静的コードメトリックスへのAndroidコードSmellsの組み込み【JST・京大機械翻訳】

Incorporating Android Code Smells into Java Static Code Metrics for Security Risk Prediction of Android Applications

著者 (5件)： Gong Ai (Nanjing University,State Key Laboratory for Novel Software Technology,China) ,  Zhong Yi (Nanjing University,State Key Laboratory for Novel Software Technology,China) ,  Zou Weiqin (Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,College of Computer Science and Technology,China) ,  Shi Yangyang (Nanjing University,State Key Laboratory for Novel Software Technology,China) ,  Fang Chunrong (Nanjing University,State Key Laboratory for Novel Software Technology,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： QRS  ページ： 30-40  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 人々の日常生活におけるAndroidアプリケーションの広範な利用により,これらのアプリケーションのセキュリティ問題をタイムリーに同定することがますます重要になっている。Androidアプリケーションのセキュリティとプライバシーの保護における既存の研究を強化するために,Androidアプリケーションのセキュリティリスクレベルを予測することを試みた。特に,Android符号を従来のJavaコードメトリックに組み込むアプローチを提案し,Androidアプリケーションがいかに安全であるかを予測した。3,680Android応用に関する著者らの技術の評価によって,著者らは以下を見つけた。(1)アンドロイドコード匂いは,Androidアプリケーションのセキュリティリスク予測の性能を改善するのを助けることができた。(2)Androidコード嗅覚とJavaコード計量に基づくランダムフォレストモデルの構築によって,著者らは,0.97の曲線下面積(AUC)を達成することができた。(3)メンバー無視法(MIM)と漏れ内部クラス(LIC)のようなアンドロイドコード匂いは,Androidセキュリティリスク予測に比較的大きい影響を持ち,開発者がそれらのアプリケーション開発の間,より多くの注意を払わなければならない。Copyright 2021 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： 嗅覚 ,  プライバシー ,  *応用プログラム ,  セキュリティ ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  *Java
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  アプリケーション開発 ,  *アンドロイド ,  *Androidアプリケーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： Androidアプリケーション ,  セキュリティ ,  リスク予測 ,  Java ,  メトリックス ,  Android ,  組み込み