論文の概要: Towards Understanding Android APIs: Official Lists, Vendor Customizations, and Real-World Usage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14943v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 12:36:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.891905
• Title: Towards Understanding Android APIs: Official Lists, Vendor Customizations, and Real-World Usage
• Title（参考訳）: Android APIの理解に向けて: 公式リスト、ベンダーカスタマイズ、実世界の利用
• Authors: Sinan Wang, Qi Zhang, Jiacheng Li, Lili Wei, Yida Tao, Yepang Liu,
• Abstract要約: 4つの公式Android API List(AALs)の詳細な実験的研究について紹介する。 以上の結果から,AALは安定的でも相互に整合的でもないことが明らかとなり,両者の相違が研究結論に大きく影響を及ぼす可能性が示唆された。 我々は、研究者がAALをより確実に選択し、解釈するのに役立つ実用的な提案を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.37292531759439
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Android apps are built on APIs that abstract core Android system functionalities. These APIs are officially documented in multiple files distributed with the Android source code or SDK, which we collectively refer to as Android API Lists (AALs). Prior Android research has relied on specific AALs, often treating them as interchangeable ground truth. However, recent studies suggest that different AALs can lead to substantially different research outcomes, raising concerns about the validity and reproducibility of Android API-based analyses. To address this issue, we present the first in-depth empirical study of four official AALs that are widely used in prior work. We systematically characterize their contents and analyze their evolution across Android releases. We then perform a fine-grained comparison of the APIs recorded in each AAL to uncover their underlying API inclusion policies and inconsistencies. To assess the practical impact of these differences, we further examine API availability on nine Android devices, including both stock Android and vendor-customized systems. Finally, we analyze API usage in 17,759 real-world Android apps (including open-source apps, commercial apps, and malware) to quantify how the choice of AAL affects empirical Android research. Our results reveal that official AALs are neither stable nor mutually consistent, and that discrepancies among them can substantially influence research conclusions. We also observe that vendor-customized APIs are actively used by normal apps, yet remain largely overlooked by existing studies. Based on these findings, we discuss their implications for Android API-based research and provide actionable suggestions to help researchers select and interpret AALs more reliably.
• Abstract（参考訳）: Androidアプリは、コアAndroidシステム機能を抽象化したAPI上に構築されている。 これらのAPIは、AndroidソースコードまたはSDKで配布された複数のファイルで公式にドキュメント化され、まとめてAndroid API Lists (AALs) と呼ぶ。 これまで、Androidの研究は特定のAALに依存しており、多くの場合、それらを交換可能な土台真理として扱う。 しかし、最近の研究では、異なるAALが研究成果を著しく異なるものにし、Android APIベースの分析の有効性と再現性への懸念が高まっていることが示唆されている。 この問題に対処するため,本稿では,先行研究で広く用いられている4つの公式ALAについて,詳細な実験を行った。 コンテンツを体系的に特徴付け,その進化をAndroidリリース全体で分析する。 次に、各AALに記録されているAPIのきめ細かい比較を行い、基盤となるAPI包摂ポリシーと矛盾を明らかにする。 これらの違いの実用的影響を評価するため,Androidの標準システムとベンダ対応システムの両方を含む,9つのAndroidデバイス上でのAPI利用状況について検討する。 最後に、17,759の現実世界のAndroidアプリ(オープンソースアプリ、商用アプリ、マルウェアを含む)におけるAPI使用状況を分析して、AALの選択が経験的なAndroid調査に与える影響を定量化します。 以上の結果から,AALは安定的でも相互に整合的でもないことが明らかとなり,両者の相違が研究結論に大きく影響を及ぼす可能性が示唆された。 また、ベンダーがカスタマイズしたAPIは、通常のアプリケーションで積極的に使われているが、既存の研究でほとんど見落とされ続けていることも観察しています。 これらの知見に基づいて、Android APIベースの研究におけるそれらの意義について議論し、研究者がAALをより確実に選択し、解釈するのに役立つ実用的な提案を提供する。

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)
• Differentially Private Synthetic Data Release for Topics API Outputs [63.79476766779742]
  当社では,Google ChromeのPrivacy Sandboxの一部として,1つのPrivacy-Preserving Ads API – Topics APIに注目しています。 実トピックAPIデータの再識別リスク特性と密に一致した、微分プライベートなデータセットを生成する。 これにより、外部の研究者がAPIを詳細に分析し、現実的な大規模データセットの事前および将来の作業の再現が可能になります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-30T13:46:57Z)
• ExploraCoder: Advancing code generation for multiple unseen APIs via planning and chained exploration [70.26807758443675]
  ExploraCoderはトレーニング不要のフレームワークで、大規模な言語モデルにコードソリューションで見えないAPIを呼び出す権限を与える。 実験の結果、ExploreaCoderは、事前のAPI知識に欠けるモデルのパフォーマンスを大幅に改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-06T19:00:15Z)
• SEAL: Suite for Evaluating API-use of LLMs [1.2528321519119252]
  SEALは、現実世界のAPI使用時に大きな言語モデルを評価するように設計されたエンドツーエンドのテストベッドである。 既存のベンチマークを標準化し、API検索と計画をテストするエージェントシステムを統合し、リアルタイムAPIの不安定性に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T20:16:49Z)
• A Systematic Evaluation of Large Code Models in API Suggestion: When, Which, and How [53.65636914757381]
  API提案は、現代のソフトウェア開発において重要なタスクである。 大規模コードモデル(LCM)の最近の進歩は、API提案タスクにおいて有望であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T03:12:35Z)
• A Large-scale Investigation of Semantically Incompatible APIs behind Compatibility Issues in Android Apps [13.24503570840706]
  Android Open Source Project(AOSP)において、互換性のないAPIを大規模に発見する。 非互換なAPI,特にセマンティックな変更を検出するための統合フレームワークを提案する。 提案手法は,バージョン4からバージョン33までの互換性のない5,481のAPIを検出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T10:12:37Z)
• SoAy: A Solution-based LLM API-using Methodology for Academic Information Seeking [59.59923482238048]
  SoAyは学術情報検索のためのソリューションベースのLLM API利用方法論である。 ソリューションが事前に構築されたAPI呼び出しシーケンスである場合、推論メソッドとしてソリューションを備えたコードを使用する。 その結果、最先端のLLM APIベースのベースラインと比較して34.58-75.99%のパフォーマンス改善が見られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T02:44:14Z)
• APICom: Automatic API Completion via Prompt Learning and Adversarial Training-based Data Augmentation [6.029137544885093]
  APIレコメンデーションは、開発者が多数の候補APIの中で必要なAPIを見つけるのを支援するプロセスである。 これまでの研究では、主にAPIレコメンデーションをレコメンデーションタスクとしてモデル化していた。 ニューラルネットワーク翻訳研究領域に動機づけられたこの問題を生成タスクとしてモデル化することができる。 提案手法は,プロンプト学習に基づく新しいアプローチAPIComを提案し,そのプロンプトに応じてクエリに関連するAPIを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T15:31:50Z)
• Evaluating Embedding APIs for Information Retrieval [51.24236853841468]
  ドメインの一般化と多言語検索における既存のセマンティック埋め込みAPIの機能を評価する。 BM25の結果をAPIを使って再ランク付けすることは、予算に優しいアプローチであり、英語でもっとも効果的である。 非英語検索では、再ランク付けは結果を改善するが、BM25のハイブリッドモデルは高いコストで機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-10T16:40:52Z)

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。