Android 应用软件的高效率静态分析
结题报告
批准号:
61672505
项目类别:
面上项目
资助金额:
62.0 万元
负责人:
严俊
学科分类:
F0203.软件理论、软件工程与服务
结题年份:
2020
批准年份:
2016
项目状态:
已结题
项目参与者:
窦文生、杨红丽、高红雨、吴添勇、邓茜、刘洁瑞、燕季薇、张标、王国珍
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中文摘要
Android是目前重要的移动应用软件平台。然而,恶意应用的泛滥,还有移动应用展现出来的很多新特性,给应用软件的分析与测试研究提出了新的挑战:缺乏与当前主流真实移动应用规模相匹配的、面向安全和能耗等突出的问题的有效的建模与分析技术;缺乏适应工业级移动应用极短发布周期的高效率分析工具。针对这些新的挑战拟研究: 1)考虑移动应用的事件驱动下的多入口特点,进行有效的建模; 2)在模型指导下的针对特定类型错误的轻量级高效率静态分析; 3)设计针对具有多样性输入的移动应用的动态分析方法,改进静态分析的效果; 4)利用静态分析的结果定位程序的错误、修复程序。项目的成功实施,将会形成一套针对移动应用软件的系统性测试方法,为移动应用开发提供全方位分析与测试支持,改善移动应用的质量。
英文摘要
Android is an importantant platform for mobile applications. However, malware on mobile devices and the new characteristics of mobile applications are posing new challenges to the industry as well as academic research: requiring effective modeling and analysis techniques for detecting the bugs related to security and energy-consumption, which are the prominent issues of the state-of-art android applications; lack of highly-efficient analysis tools that can keep up with the pace of application release. Facing the challenges, we are going to divide the research work into several parts: (1) establish model for the event driven mobile application; (2) design light-weight and high-efficient static analysis techinques for analyzing specific bugs under the guidance of the established models; (3) handle the complexity of mobile input, and design specialized dynamic analyses, to inprove the effectiveness of static analyses, and (4)localize the confirmed bugs and fix them according the bug reports of static analysis. The successful conduction of our research will provide us with a systematic analysis and testing method for mobile applications, which will give a strong support for development process development and help improve the quality of mobile applications.
Android是目前重要的移动应用软件平台。本项目开展研究安卓应用的缺陷检测技术。我们开发了多了分析安卓应用软件包的基础性工具。针对多个具体的问题(暴露组件、异步类、能耗问题等),我们总结了典型缺陷类型,并进一步采用静态分析与动态分析结合的方法研究了相应的高效率缺陷检测技术。我们开发了一系列针对具体缺陷类型的静态错误检测和代码分析工具,这些工具能自动处理大规模安卓应用程序,批量检测代码中的错误。我们提交给开发者的部分报告的缺陷结果被认可并修复。实验结果表明,课题组发现的错误类型是现阶段安卓市场上软件中普遍存在的。本课题的研究成果能够有效检出安卓应用中的错误并给出缺陷报告,为移动应用开发提供全方位分析与测试支持,提高移动应用的质量。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DroidLeaks: a comprehensive database of resource leaks in Android apps
DroidLeaks:Android 应用程序资源泄漏的综合数据库
DOI:10.1007/s10664-019-09715-8
发表时间:2019-05
期刊:Empirical Software Engineering
影响因子:4.1
作者:Yepang Liu;Jue Wang;Lili Wei;Chang Xu;Shing-Chi Cheung;Tianyong Wu;Jun Yan;Jian Zhang
通讯作者:Jian Zhang
DOI:10.1016/j.scico.2017.05.002
发表时间:2017-05
期刊:Sci. Comput. Program.
影响因子:--
作者:Yan Hu;Jiwei Yan;Dong Yan;Qiong Lu;Jun Yan
通讯作者:Yan Hu;Jiwei Yan;Dong Yan;Qiong Lu;Jun Yan
Analyses for specific defects in android applications: a survey
Android 应用程序中特定缺陷的分析:一项调查
DOI:10.1007/s11704-018-7008-1
发表时间:2019-07
期刊:Frontiers of Computer Science
影响因子:4.2
作者:Tianyong Wu;Xi Deng;Jun Yan;Jian Zhang
通讯作者:Jian Zhang
Efficient testing of GUI applications by event sequence reduction
通过减少事件序列来有效测试 GUI 应用程序
DOI:10.1016/j.scico.2020.102522
发表时间:2021-01
期刊:Science of Computer Programming
影响因子:1.3
作者:Jiwei Yan;Hao Zhou;Xi Deng;Ping Wang;Rongjie Yan;Jun Yan;Jian Zhang
通讯作者:Jian Zhang
基于组合抽象和路径分析的灰盒测试技术
  • 批准号:
    60903049
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    18.0万元
  • 批准年份:
    2009
  • 负责人:
    严俊
  • 依托单位:
国内基金
海外基金