論文の概要: Evolution of Android's Permission-based Security Model and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00252v1
- Date: Thu, 01 Jan 2026 08:02:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-05 15:04:33.338593
- Title: Evolution of Android's Permission-based Security Model and Challenges
- Title(参考訳): Androidのパーミッションベースのセキュリティモデルの進化と課題
- Authors: Rajendra Kumar Solanki, Vijay Laxmi, Manoj Singh Gaur,
- Abstract要約: この調査の焦点は、2010年から2022年にかけてのAndroidパーミッションモデルと関連する研究である。
i) Android API Callsからパーミッションマッピング、(ii)Android Permissionsの進化、(iii)パーミッションのチェック方法についての知識を体系化する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Android Permission Model and Application (app) analysis has consistently remained the focus of the investigation of research groups and stakeholders of the Android ecosystem since it was launched in 2008. Even though the Android smartphone operating system (OS) permission model has evolved significantly from `all-or-none access' to `user-chosen dangerous resource access', specific challenges and issues remain unresolved even after 15 years after the smartphone OS launch. This study addresses the issues and documents the research work in this arena through a comprehensive literature survey and comparative analysis. The survey's focal point is the Android permission model and relevant research between 2010-2022. We systematize the knowledge on (i) Android API Calls to permissions mapping, (ii) Android Permissions evolution, and (iii) how permissions are checked. Furthermore, the survey identifies the permission-related issues and relevant research addressed during the last decade. We reference seminal work in these areas. We summarize the identified research gaps and present future directions for early and experienced researchers.
- Abstract(参考訳): Android Permission Model and Application (app)分析は、2008年のローンチ以来、研究グループとAndroidエコシステムの利害関係者の調査に一貫して焦点を合わせてきた。
Android スマートフォン OS (OS) のパーミッションモデルは 'all-or-none access' から 'user-chosen dangerous resource access' へと大きく進化しているが,スマートフォン OS のローンチから15年経っても,具体的な課題や問題は未解決のままである。
本研究は、総合的な文献調査と比較分析を通じて、本競技場における研究課題と文書化について論じる。
この調査の焦点は、2010年から2022年にかけてのAndroidパーミッションモデルと関連する研究である。
私たちは知識を体系化する
(i)Android APIコールのパーミッションマッピング
(ii)Android Permissionsの進化、そして
三 許可の確認の仕方
さらに、この調査は、過去10年間に解決された許可関連問題と関連する研究を明らかにしている。
これらの分野の専門的な研究を参照する。
若年者および経験者を対象に,特定された研究ギャップと今後の方向性をまとめた。
関連論文リスト
- Bamboo: LLM-Driven Discovery of API-Permission Mappings in the Android Framework [22.145558720584713]
Androidの公式APIドキュメントは、慢性的に不正確さと不完全さに悩まされている。
パーミッション仕様の改善に対する最近の取り組みは、主に静的および動的コード解析を利用して、API-パーミッションマッピングを探索している。
本稿では,大規模言語モデル (LLM) を用いたAPI-パーミッションマッピングの体系的検討に先駆的なアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-05T07:50:44Z) - A Comprehensive Analysis of Evolving Permission Usage in Android Apps: Trends, Threats, and Ecosystem Insights [9.172402449557264]
適切なパーミッション使用に関する公式なAndroidプラットフォーム資料にもかかわらず、それでも多くのパーミッション悪用ケースがある。
本研究は,Androidのパーミッション・ランドスケープを包括的に分析する。
良心と悪意のあるアプリケーションを区別することで、開発者の進化戦略を明らかにします。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-04T02:54:10Z) - Model Inversion Attacks: A Survey of Approaches and Countermeasures [69.18069679327263]
近年、新しいタイプのプライバシ攻撃であるモデル反転攻撃(MIA)は、トレーニングのためのプライベートデータの機密性を抽出することを目的としている。
この重要性にもかかわらず、総合的な概要とMIAに関する深い洞察を提供する体系的な研究が欠如している。
本調査は、攻撃と防御の両方において、最新のMIA手法を要約することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-15T08:09:28Z) - A Survey of Privacy-Preserving Model Explanations: Privacy Risks, Attacks, and Countermeasures [50.987594546912725]
AIのプライバシと説明可能性に関する研究が増えているにもかかわらず、プライバシを保存するモデル説明にはほとんど注意が払われていない。
本稿では,モデル説明に対するプライバシ攻撃とその対策に関する,最初の徹底的な調査を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-31T12:44:48Z) - Software Engineering for OpenHarmony: A Research Roadmap [50.56072657598223]
既存の研究は、主にAndroidとiOSという人気のモバイルプラットフォームに焦点を当てている。
新しくオープンソース化されたモバイルプラットフォームであるOpenHarmonyはめったに検討されていない。
私たちは、モバイルソフトウェアエンジニアリングコミュニティに、OpenHarmonyに有望なアプローチを貢献するよう、同僚の研究者に促す研究ロードマップを提示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T15:27:09Z) - Investigating Software Developers' Challenges for Android Permissions in
Stack Overflow [0.9821874476902969]
本研究では,クラウドソーシングプラットフォームStack Overflowで開発者が直面するパーミッション関連の課題について検討する。
許可関連質問3,327件と回答3,271件について質的,定量的分析を行った。
我々の研究は、許可の使用をガイドし、開発者の誤解を減らすために、明確で一貫したドキュメントの必要性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T18:37:03Z) - On building machine learning pipelines for Android malware detection: a
procedural survey of practices, challenges and opportunities [4.8460847676785175]
スマートフォン市場のリーダーとして、Androidはマルウェア攻撃の目玉ターゲットとなっている。
特に市場保有者や研究者にとって、多数のサンプルが手動によるマルウェア検出を不可能にしている。
提案されたアプローチのいくつかは高いパフォーマンスを達成するが、急速に進化するAndroidマルウェアは、時間とともにその正確性を維持することができない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-12T13:52:28Z) - An Empirical Study of AI Techniques in Mobile Applications [10.43634556488264]
私たちは、AIアプリケーションに関する最も広範な実証的研究を行い、デバイス上でのMLアプリ、デバイス上でのDLアプリ、そしてAIサービスをサポートする(クラウドベースの)アプリを調査しました。
私たちの研究は、AIアプリ開発者、ユーザ、AI R&Dに強く影響しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-03T15:31:34Z) - Towards Palmprint Verification On Smartphones [62.279124220123286]
過去20年間の研究によると、ヤシの印刷物は独特性と永続性に優れた効果がある。
我々はスマートフォン用のDeepMPV+というDCNNベースのパームプリント検証システムを構築した。
DeepMPV+の効率と有効性は広範な実験によって裏付けられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T08:31:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。