TY  - THES
AB  - Programmanalysen ermöglichen es uns festzustellen, ob ein Programm bestimmte Eigenschaften erfüllt. Zum Beispiel können sie genutzt werden, um zu prüfen, ob private Daten auf unseren Smartphones sicher bzw. nicht öffentlich einsehbar oder manipulierbar durch potenzielle Angreifer sind. Um sich auf Analysen verlassen zu können, müssen diese so effektiv und effizient wie möglich sein. Jedoch wurde teilweise schon bewiesen, dass die Konstruktion einer perfekten Analyse unentscheidbar ist. Daher wird die Konstruktion von effektiven und effizienten Programmanalysen seit Jahrzehnten stetig weiter erforscht.In dieser Arbeit präsentieren wir einen Ansatz (kooperative Analyse), mittels dessen existierende Analysen kombiniert werden können, um ihre komplementären Eigenschaften vorteilhaft zusammenzubringen. Außerdem präsentieren wir einen weiteren Ansatz, der es uns erlaubt (kooperative) Analysen automatisch zu evaluieren. Wir setzen beide Ansätze vielfältig im Bereich der Android Taint-Analyse ein.Letztendlich konnte aufgezeigt werden, dass das Zusammenbringen unterschiedlicher Lösungsansätze für diverse Analyseherausforderungen in kooperativen Analysen zu Verbesserungen gegenüber modernsten Programmanalyseansätzen führen kann. Zudem konnten diese Verbesserungen automatisch und reproduzierbar gemessen werden.
AU  - Pauck, Felix
CY  - Paderborn
DA  - 2023
DO  - 10.17619/UNIPB/1-1698
DP  - Universität Paderborn
LA  - eng
N1  - Tag der Verteidigung: 24.03.2023
N1  - Universität Paderborn, Dissertation, 2023
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - 2023
SP  - 1 Online-Ressource (181 Seiten)
T2  - Institut für Informatik
TI  - Cooperative Android App analysis
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-44606
Y2  - 2024-07-27T12:14:43
ER  -