Détection de comportements à risque dans les applications en utilisant l'analyse statique

Detection of risky behavior in smartphone applications using static analysis

• Auteur / Autrice : Denis Martinez
• Direction : Laurent Imbert, Roland Ducournau
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 02/02/2016
• Etablissement(s) : Montpellier
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, de robotique et de micro-électronique (Montpellier ; 1992-....)
• Jury : Président / Présidente : Manuel Serrano
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laurent Imbert, Roland Ducournau, Manuel Serrano, Thomas Jensen, Floréal Morandat
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Manuel Serrano, Thomas Jensen
• DOI : 10.70675/8e7d4e65z96a4z4293zb9aezf701d3df6db6

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes informatiques -- Mesures de sûreté

Smartphones

Protection de l'information (informatique)

Applications mobiles

Logiciels -- Vérification

Mots clés libres

Sécurité

Analyse

Smartphone

Flot de données

Security

Analysis

Smartphone

Data flow

Résumé

Le monde des appareils mobiles permet aux utilisateurs d’installer des applications sur des terminaux personnels, mais pose des lacunes en termes de sécurité, car les utilisateurs n’ont pas les moyens de juger la dangerosité d’une application, et le risque de nuisibilité ne peut pas être limité après l’installation. Nous étudions l’analyse statique en tant qu’outil de détection de risques et de malware. Notre méthode se caractérise par un pilotage par règles, opérant sur des programmes partiels : l’un des objectifs est de proposer un langage spécifique au domaine pouvant exprimer un domaine abstrait et associer des comportements aux fonctions des librairies du système. L’expressivité est un atout important qui est obtenu au travers de l’abstraction. La technologie mobile évolue rapidement et de nouvelles manières de développer les applications apparaissent fréquemment. Une analyse statique des applications doit absolument réagir rapidement à l’arrivée des nouvelles technologies, de sorte à ne pas se retrouver obsolète. Nous montrons de quelle manière il est possible de réaliser des analyses statiques que l’on peut réutiliser entre plusieurs plateformes de smartphones

The mobile device world allows users to install applications on theirpersonal devices, but typically falls short in terms of security, because theusers lack any ability to judge if an application will be dangerous, and thereis no way to limit the harmfulness of a program after it is installed.We explore static analysis as a tool for risk assessment and detection of malware behavior. Our method characterizes as a rule-driven, partial program approach: one of our goals is to provide a convenient, expressive domain-specific language to express an abstract domain and associate behavior to the library functions of the system.Expressivity is an important asset to have and it is obtained by the means of abstraction. The mobile technologies evolve fast and new ways to develop programs frequently appear.A real-world static analysis solution absolutely needs to react fast to the arrival of new technologies, in order not to fall into obsolescence. Weshow how it is possible to develop static analyses, and then to reuse them across mutiple smartphone platforms.