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Android应用程序静态流敏感分析技术研究的开题报告

一、研究背景和意义

随着智能手机和移动互联网的普及，Android系统已成为移动设备中最流行的操作系统之一。相应的，Android应用程序的数量也在不断增长，而应用程序的安全问题也越来越受到关注。其中，应用程序中敏感数据的泄露问题是最为严重的安全问题之一。目前，一些应用程序开发者为了提高用户体验或是方便自身数据的处理，使用了一些危险的API或存储方式来操作敏感信息，如明文存储用户密码等，这些行为使得用户的敏感数据面临着极大的风险。

因此，对于Android应用程序中敏感数据的保护，需要开发相应的安全机制。其中，静态程序分析技术可通过对应用程序的源代码或字节码的分析，检测和识别潜在的安全漏洞。在许多实际的场景中，包括安全审计、恶意软件检测、代码优化和重构以及软件质量保证等，这种技术已经被广泛使用。

因此，本研究旨在开发基于静态程序分析技术的Android应用程序敏感数据泄露检测方法，以提高Android应用程序的安全性和用户的数据保护。

二、主要研究内容

本研究将以Android应用程序为研究对象，主要研究内容包括以下几个方面：

1.分析Android应用程序中敏感数据的泄露方式和场景，并确定敏感数据的类型和范围。

2.基于现有的静态程序分析工具对Android应用程序进行分析，并通过对应用程序的源代码和字节码的分析，检测和识别敏感数据的泄露。

3.针对静态程序分析技术在应用程序中存在误报和漏报的问题，引入深度学习技术，提高检测的准确性和效率。

4.实现一个针对Android应用程序的敏感数据泄露检测工具，并进行实验验证。

三、研究方法和技术路线

本研究将采用以下方法和技术路线：

1.研究Android应用程序中敏感数据的泄露方式和场景，确定敏感数据的类型和范围。通过分析Android系统的安全机制和现有的相关研究，梳理出敏感数据泄露的场景和模式。

2.借助现有的静态程序分析工具，对Android应用程序进行分析，并通过对应用程序的源代码和字节码的分析，检测和识别敏感数据的泄露，为后续深度学习技术的引入提供依据和数据基础。

3.引入深度学习技术，分析Android应用程序的代码结构和上下文信息，提高检测的准确性和效率。具体来说，将利用卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)等技术构建检测模型，训练和测试模型，并进行评估和优化。

4.实现一个针对Android应用程序的敏感数据泄露检测工具，并在一定的实验场景中进行验证。具体来说，将筛选一批实际的Android应用程序作为测试对象，并对不同类型的敏感数据进行泄露测试。通过与现有的静态程序分析工具的比较与评估，验证所提方法和工具的准确性和实用性。

四、预期成果

本研究预期达成以下成果：

1.梳理出Android应用程序中敏感数据的泄露方式和场景，明确敏感数据的类型和范围，并提出相应的防范措施。

2.实现一个基于静态程序分析和深度学习技术的Android应用程序敏感数据泄露检测工具。该工具将具有较高的准确性和效率，可为应用程序开发者和安全专家提供敏感数据的保护手段。

3.发表若干篇学术论文，撰写本研究的学位论文，并参加相关的学术会议和研讨活动，推动本领域的发展和应用。