基于静态污点分析的Android应用信息泄露检测

李星政 黄晓昆 纪胜龙 覃铁伟 冯丙文

（1.暨南大学网络空间安全学院，广东 广州 510635；2.工业和信息化部电子第五研究所，广东 广州 511370；3.奇安信科技集团股份有限公司，北京 100044）

0 引言

根据 Statcounte （2021）[1]研究显示，目前安卓以72%的份额主导智能手机市场，远超其他移动智能操作系统。这样庞大的市场引起大量攻击者的注意。尽管安全研究人员以及相关公司不断地改善安卓系统，但是软件应用安全仍然是一个严峻的问题，其中，敏感数据泄露尤为严重。因此，作为数据检测主要手段之一的污点分析引起了极大的关注。在污点分析[2-3]中，研究者通过污点分析过程中是否需要运行程序将污点分析分为静态污点分析和动态污点分析。笔者采用静态污点分析作为信息泄露的检测方案，静态污点分析指在程序不运行的情况下，通过代码对程序进行分析，避免出现路径覆盖不完整的问题。同时，该文提出通过构建双向污点流图来加速信息泄露检测方案的检测效率。

1 相关工作

在安卓应用程序上，静态污点分析有多种应用方式[4]。在早期的安卓安全研究中，Hu、Enck 等人[5]提出了几款轻量级检测工具，这些工具基本都是通过分析请求的权限或调用的API方法来判断安卓应用的安全性。这些方法仅对代码进行了粗略分析，尽管这些工具的检测成本较低，但其检测的精度也比较低，常常会出现误判和少判的情况，很难达到一个较高的准确率。随着对信息泄露检测的重视，检测……