Semantische Korrelation von Eigenschaften in Android
Bei der Analyse von Mobilanwendungen stehen neben einer angenäherten Fassung des originalen Programmcodes oft auch Funktionsbeschreibungen, ein Berechtigungsmodell, UI-Elemente, etc. zur Verfügung. Eine Korrelation dieser Daten mit dem Quellcode würde die sicherheitsorientierte Analyse von Mobilanwendung wesentlich unterstützen, indem kontextuelle Informationen beigesteuert werden könnten, die Aufschluss über den Einsatzzweck von Codefragmenten geben. Eine Verarbeitung, Auswertung und Integration dieser Metadaten in den Analyseprozess ist aufgrund der unterschiedlichen Datentypen zumeist aber nur bedingt möglich.
Im Zuge dieses Projekts sollen unter Zuhilfenahme neuester Technologien aus dem Bereich des maschinellen Lernens Wege erörtert werden, um Programmteile in ihrer Funktionalität miteinander zu verbinden. Durch den Fokus auf relevante Eigenschaften im Programmcode sollen funktional ausschlaggebende Elemente identifiziert und als Funktionsbeschreibung herangezogen werden. Das Ziel ist es, dadurch in natürlicher Sprache Rückschlüsse auf die Funktionalität von Code ziehen zu können. Ein anschließender Vergleich der hergeleiteten Beschreibungen mit der von Herstellern bereitgestellten Beschreibung einer App ermöglicht es, funktionale Diskrepanzen, unvollständige oder inakkurate Aussagen zu identifizieren.
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