論文の概要: VR-Themis: A Scalable Framework for Virtual Reality Application Clone Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.13290v1
• Date: Thu, 13 Aug 2026 14:24:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-14 18:29:38.5556
• Title: VR-Themis: A Scalable Framework for Virtual Reality Application Clone Detection
• Title（参考訳）: VR-Themis: 仮想現実アプリケーションクローン検出のためのスケーラブルなフレームワーク
• Abstract要約: モバイルアプリケーションの再パッケージング(いわゆるアプリクローン)は、モバイルユーザのセキュリティとプライバシを脅かすだけでなく、元のアプリ開発者の著作権を侵害する。 本稿では,emphHierarchy-Object-Behaviour(HOB)に基づく2段階のアプリクローン検出フレームワークであるVR-Themisを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.938275091372468
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Repackaging of mobile applications (aka app cloning) not only threatens the security and privacy of mobile users but also infringes upon the copyright of the original app developers. However, existing detection methods that primarily focus on mobile platforms (such as Android) fail to capture the essential features of virtual reality (VR). Consequently, they are inadequate for effectively detecting cloned VR apps, which have often been targeted by illegal users in the VR market. Considering the unique features of VR apps, this paper proposes a two-stage app clone detection framework, namely VR-Themis, based on \emph{Hierarchy-Object-Behaviour} (HOB). Firstly, VR-Themis exploits the coarse-grained stage to cluster apps based on their retrievable statistical features, making this tool scalable to large-scale VR app datasets. Then, in the fine-grained stage, VR-Themis performs in-depth analysis of the suspicious apps (identified in the first stage) by calculating similarity using our defined \emph{HOB metrics}. Our extensive experiments indicate that VR-Themis successfully detects 307 suspected clone apps from the collected 4,277 VR apps without false positives, demonstrating its effectiveness and scalability.
• Abstract（参考訳）: モバイルアプリケーションの再パッケージング(いわゆるアプリクローン)は、モバイルユーザのセキュリティとプライバシを脅かすだけでなく、元のアプリ開発者の著作権を侵害する。 しかし、主にモバイルプラットフォーム(例えばAndroid)に焦点を当てた既存の検出方法は、仮想現実(VR)の本質的な特徴を捉えていない。 結果として、VR市場における違法なユーザーを狙ったクローン化されたVRアプリを効果的に検出するには不十分である。 本稿では,VRアプリのユニークな特徴を考慮し,emph{Hierarchy-Object-Behaviour} (HOB)に基づく2段階のアプリクローン検出フレームワークであるVR-Themisを提案する。 第一に、VR-Themisは、検索可能な統計機能に基づいてアプリケーションをクラスタ化する粗いステージを利用して、このツールを大規模なVRアプリデータセットにスケーラブルにする。 次に,VR-Themis は,我々の定義した 'emph{HOB metrics} を用いて類似性を計算することにより,疑わしいアプリ(第1段階で同定された)の詳細な分析を行う。 我々の広範な実験によると、VR-Themisは偽陽性のない4,277個のVRアプリから、307個の疑わしいクローンアプリを検知し、その有効性とスケーラビリティを実証した。

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