Today's Android developers tend to include numerous features to accommodate diverse user requirements, which inevitably leads to bloated apps. Yet more often than not, only a fraction of these features are frequently utilized by users, thus a bloated app costs dearly in potential vulnerabilities, expanded attack surfaces, and additional resource consumption. Especially in the event of severe security incidents, users have the need to block vulnerable functionalities immediately. Existing works have proposed various code debloating approaches for identifying and removing features of executable components. However, they typically involve static modification of files (and, for Android apps, repackaging of APKs, too), which lacks user convenience let alone undermining the security model of Android due to the compromising of public key verification and code integrity checks. This paper introduces 3DNDroid, a Dynamic Debloating approach targeting both DEX and Native methods in AnDroid apps. Using an unprivileged management app in tandem with a customized Android OS, 3DNDroid dynamically reduces unnecessary code loading during app execution based on a pre-generated debloating schema from static or dynamic analyses. It intercepts invocations of debloated bytecode methods to prevent their interpretation, compilation, and execution, while zero-filling memory spaces of debloated native methods during code loading. Evaluation demonstrates 3DNDroid's ability to debloat 187 DEX methods and 30 native methods across 55 real-world apps, removing over 10K Return-Oriented Programming (ROP) gadgets. Case studies confirm its effectiveness in mitigating vulnerabilities, and performance assessments highlight its resource-saving advantages over non-debloated apps.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员