As security of mobile apps is crucial to modern-day living, there is a growing need to help developers build apps with provable security guarantees that apps do not leak sensitive user information or cannot be exploited to perform actions without the user's consent. The current prevalent approach to mobile app security curatively addresses vulnerabilities after apps have been developed. This approach has downsides in terms of time, resources, user inconvenience, and information loss. As an alternative, we propose a design-based mobile app development methodology called SeMA to prevent the creation of vulnerabilities in mobile apps. SeMA enables app designers and developers to iteratively reason about the security of an app by using its storyboard, an existing and prevalent design artifact. A proof of concept realization of SeMA using Android Studio tooling is able to prevent 49 known vulnerabilities that plague Android apps.


翻译:由于移动应用程序的安全对于现代生活至关重要,因此越来越需要帮助开发商建立具有可变安全保障的应用程序,这些应用程序不会泄露敏感的用户信息,或者未经用户同意不能被利用来采取行动。目前流行的移动应用程序安全方法在开发了应用程序后解决了脆弱性问题。这种方法在时间、资源、用户不便和信息损失方面造成了不利因素。作为一种替代办法,我们提议了一种基于设计的移动应用程序开发方法,称为SEMA,以防止移动应用程序造成脆弱性。SEMA使应用程序设计者和开发者能够通过使用其故事板,即现有和流行的设计工艺,反复了解应用程序的安全性。使用机器人工作室工具实现SEMA概念的证据能够防止已知的鼠疫和机器人应用程序的49个脆弱性。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
165+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
154+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
LibRec 精选:CCF TPCI 的推荐系统专刊征稿
LibRec智能推荐
4+阅读 · 2019年1月12日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
Arxiv
35+阅读 · 2019年11月7日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
165+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
154+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
LibRec 精选:CCF TPCI 的推荐系统专刊征稿
LibRec智能推荐
4+阅读 · 2019年1月12日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员