In this work we present definitive evidence, analysis, and (where needed) speculation to answer the questions, (1) Which concrete security measures in mobile devices meaningfully prevent unauthorized access to user data? (2) In what ways are modern mobile devices accessed by unauthorized parties? (3) How can we improve modern mobile devices to prevent unauthorized access? We examine the two major platforms in the mobile space, iOS and Android, and for each we provide a thorough investigation of existing and historical security features, evidence-based discussion of known security bypass techniques, and concrete recommendations for remediation. We then aggregate and analyze public records, documentation, articles, and blog postings to categorize and discuss unauthorized bypass of security features by hackers and law enforcement alike. We provide in-depth analysis of the data potentially accessed via law enforcement methodologies from both mobile devices and associated cloud services. Our fact-gathering and analysis allow us to make a number of recommendations for improving data security on these devices. The mitigations we propose can be largely summarized as increasing coverage of sensitive data via strong encryption, but we detail various challenges and approaches towards this goal and others. It is our hope that this work stimulates mobile device development and research towards security and privacy, provides a unique reference of information, and acts as an evidence-based argument for the importance of reliable encryption to privacy, which we believe is both a human right and integral to a functioning democracy.


翻译:在这项工作中,我们提出明确的证据、分析和(必要时)猜测,回答问题:(1) 移动设备中的具体安全措施如何有效防止未经授权获取用户数据?(2) 现代移动设备如何被未经授权的当事方利用?(3) 如何改进现代移动设备以防止未经授权的进入?我们如何改进移动空间中的两个主要平台,即iOS和Android?我们审查移动空间中的两个主要平台,对现有的和历史的安全特征进行彻底调查,对已知的安全绕行技术进行循证讨论,并提出具体的补救建议。然后,我们汇总和分析公共记录、文件、文章和博客张贴,对黑客和执法部门未经授权绕过安全特征进行分类和讨论。我们深入分析可能通过执法方法从移动设备和相关的云服务获得的数据,我们进行事实收集和分析,使我们能够就改进这些装置的数据安全性提出若干建议。我们提议的缓解措施在很大程度上可以被归纳为通过强有力的加密增加敏感数据的覆盖面,但我们详细介绍了实现这一目标的各种挑战和办法。我们希望这项工作能够促进移动设备的发展和研究,从而实现安全和隐私的保密性,我们作为一个可靠的证据,一个可靠的民主性论据,一个可靠的、一个可靠的证据的功能。

0
下载
关闭预览

相关内容

Integration:Integration, the VLSI Journal。 Explanation:集成,VLSI杂志。 Publisher:Elsevier。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/integration/
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
39+阅读 · 2020年7月27日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月12日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
19+阅读 · 2020年12月23日
Arxiv
24+阅读 · 2020年3月11日
Arxiv
35+阅读 · 2019年11月7日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月7日
VIP会员
相关资讯
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月12日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员