基于Hook技术的Android平台隐私保护系统

doi:10.11959/j.issn.2096-109x.2018033

网络与信息安全学报 ›› 2018, Vol. 4 ›› Issue (4): 38-47.doi: 10.11959/j.issn.2096-109x.2018033

基于Hook技术的Android平台隐私保护系统

朱晓妍¹,章辉¹,马建峰²

¹ 西安电子科技大学通信工程学院，陕西西安 710071
² 西安电子科技大学网络与信息安全学院，陕西西安 710071

修回日期:2018-04-02 出版日期:2018-04-01 发布日期:2018-05-30
作者简介:朱晓妍（1979-），女，陕西西安人，博士，西安电子科技大学通信工程学院副教授，主要研究方向为大数据环境下移动互联网隐私保护与风险管控、通信与计算机网络安全、应用密码学、大数据应用。|章辉（1993-），男，福建三明人，西安电子科技大学硕士生，主要研究方向为移动互联网隐私保护。|马建峰（1963-），男，陕西西安人，博士，西安电子科技大学教授、博士生导师，主要研究方向为应用密码学、无线网络安全、数据安全、移动智能系统安全。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61772406);NSFC-通用技术基础研究联合基金资助项目(U1636209);中央高校基本科研业务费基金资助项目(JB180110)

Privacy protection system based on Hook for Android

Xiaoyan ZHU¹,Hui ZHANG¹,Jianfeng MA²

¹ School of Telecommunications Engineering,Xidian University,Xi’an 710071,China
² School of Cyber Engineering,Xidian University,Xi’an 710071,China

Revised:2018-04-02 Online:2018-04-01 Published:2018-05-30
Supported by:
The National Nature Science Foundation of China(61772406);NSFC-General Technical Fundamental Research Joint Project(U1636209);Fundamental Research Funds for Central Universities(JB180110)

摘要/Abstract

摘要：

针对Android中恶意应用窃取用户隐私的问题，设计并实现了一个基于Hook技术的隐私保护系统。该系统包括应用分类模块、隐私信息管理模块和共谋攻击管理模块。应用分类模块利用权限特征向量集构建分类模型，对手机上的应用进行分类；隐私信息管理模块利用Hook技术对所有涉及隐私信息的API进行挂钩，通过返回虚假值或者空值，拦截恶意应用获取隐私信息；共谋攻击管理模块同样使用Hook技术，对提供应用间通信的API进行挂钩，当通信双方满足共谋攻击的权限规则，通过返回空值实现拦截双方的通信内容。最后，通过实验验证了该系统的可行性和有效性，并且该系统不需要对Android系统和应用进行修改，占用的内存较小，能够实时拦截窃取隐私的行为。

关键词: 隐私保护, Android平台, Hook技术, 共谋攻击, 权限管理

Abstract:

A privacy protection system based on Hook technology was designed and implemented to address the problem of user privacy leakage caused by malicious applications in Android.The system consists of three modules:application classification module,privacy information management module and collusion attack management module.The application classification module constructs classification model by using permission feature vectors and then classifies mobile applications into malicious applications and normal applications.The privacy information management module hooks all privacy-related application programming interfaces (API) based on Hook technology and then intercepts malicious applications by returning false data or empty data.The collusion attack management module hooks all inter-application communication channels and then intercepts corresponding communication contents by using the permission rules of collusion attack.Finally,the proposed privacy protection scheme on Android virtual machine was implemented to prove and its feasibility and effectiveness were proved.In addition,the system can intercept application behaviors of breaching privacy in real time with less memory,which does not need to modify Android system and applications.

Key words: privacy protection, Android platform, Hook technology, collusion attack, permission management

中图分类号:

TN91

朱晓妍,章辉,马建峰. 基于Hook技术的Android平台隐私保护系统[J]. 网络与信息安全学报, 2018, 4(4): 38-47.

Xiaoyan ZHU,Hui ZHANG,Jianfeng MA. Privacy protection system based on Hook for Android[J]. Chinese Journal of Network and Information Security, 2018, 4(4): 38-47.

图/表 13

参考文献 18

[1]	Gartner. Market share:final PCs,ultramobiles and mobile phones,all countries,4Q17[R]. Connecticut:Gartner, 2018.
[2]	GIBLER C , CRUSSELL J , ERICKSON J ,et al. AndroidLeaks:automatically detecting potential privacy leaks in android applications on a large scale[J]. Trust, 2012,12: 291-307.
[3]	YANG Z , YANG M . Leakminer:detect information leakage on android with static taint analysis[C]// 2012 Third World Congress on Software Engineering (WCSE). 2012: 101-104.
[4]	ARZT S , RASTHOFER S , FRITZ C ,et al. Flowdroid:precise context,flow,field,object-sensitive and lifecycle-aware taint analysis for android apps[J]. ACM Sigplan Notices, 2014,49(6): 259-269.
[5]	ENCK W , GILBERT P , CHUN B G ,et al. Taintdroid:an information-flow tracking system for realtime privacy monitoring on smartphones[C]// The 9th USENIX Conference on Operating Systems Design and Implementation. USENIX Association, 2010.
[6]	HORNYACK P , HAN S , JUNG J ,et al. These aren't the droids you're looking for:Retrofitting Android to protect data from imperious applications[C]// The 18th ACM Conference on Computer and Communications Security. ACM, 2011: 639-652.
[7]	Droidbox[EB/OL]. .
[8]	RASTOGI V , QU Z , MCCLURG J ,et al. Uranine:real-time privacy leakage monitoring without system modification for Android[J]. Security and Privacy in Communication Networks, 2015: 256-276.
[9]	YOU W , LIANG B , SHI W ,et al. TaintMan:an ART-compatible dynamic taint analysis framework on unmodified and non-rooted Android devices[J]. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2017.
[10]	YANG Z , YANG M , ZHANG Y ,et al. Appintent:Analyzing sensitive data transmission in Android for privacy leakage detection[C]// 2013 ACM SIGSAC Conference on Computer ＆ Communications Security. ACM, 2013: 1043-1054.
[11]	XIA M , GONG L , LYU Y ,et al. Effective real-time android application auditing[C]// 2015 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP). 2015: 899-914.
[12]	孙博文, 黄炎裔, 温俏琨 ,等. 基于静态多特征融合的恶意软件分类方法[J]. 网络与信息安全学报, 2017,3(11): 68-76.
	SUN B W , HUANG Y Y , WEN Q K ,et al. Malware classification method based on static multiple-feature fusion[J]. Chinese Journal of Network and Information Security, 2017,3(11): 68-76.
[13]	杨欢, 张玉清, 胡予濮 ,等. 基于多类特征的 Android 应用恶意行为检测系统[J]. 计算机学报, 2014,37(1): 15-27.
	YANG H , ZHANG Y Q , HU Y P ,et al. A malware behavior detection system of Android applications based on multi-class features[J]. Chinese Journal of Computers, 2014,37(1): 15-27.
[14]	TALHA K A , ALPER D I , AYDIN C . APK auditor:permission-based Android malware detection system[J]. Digital Investigation, 2015,13: 1-14.
[15]	BHANDARI S , LAXMI V , ZEMMARI A ,et al. Intersection automata based model for android application collusion[C]// 2016 IEEE 30th International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA). 2016: 901-908.
[16]	BUGIEL S , DAVI L , DMITRIENKO A ,et al. Xmandroid:a new android evolution to mitigate privilege escalation attacks[R]. Technical Report, 2011.
[17]	BUGIEL S , DAVI L , DMITRIENKO A ,et al. Towards taming privilege-escalation attacks on Android[C]// NDSS. 2012:19.
[18]	BLASCO J , CHEN T M . Automated generation of colluding Apps for experimental research[J]. Journal of Computer Virology and Hacking Techniques, 2017: 1-12.

获取指定类的接口	指定类	类提供的接口（参数）
get System Service		getLast Known Location
	Location Manager	request Location Updates
		……
		getDeviceId
	TelephonyManager	getLine1Number
		……
getContentResolver	ContentResolver	query
		(content://call_log、content://browser……)

获取指定类的接口	指定类	类提供的接口（参数）
get System Service		getLast Known Location
	Location Manager	request Location Updates
		……
		getDeviceId
	TelephonyManager	getLine1Number
		……
getContentResolver	ContentResolver	query
		(content://call_log、content://browser……)

类	接口
Intent	putExtra、putExtras
	getExtras、getStringExtra……
ContentResolver	inert、update、query
IoBridge	open

类	接口
Intent	putExtra、putExtras
	getExtras、getStringExtra……
ContentResolver	inert、update、query
IoBridge	open

预测结果	恶意应用	正常应用
恶意应用	TP(true positive)	FP(false positive)
正常应用	FN(false negative)	TN(true negative)

基于Hook技术的Android平台隐私保护系统

Privacy protection system based on Hook for Android

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预测结果	恶意应用/个	正常应用/个
恶意应用	634	65
正常应用	54	529

检测结果	检测个数
检测出0个应用	62
检测出1个应用	126
检测出2个应用	53

应用	是否调用新浪微博	是否调用微信
QQ音乐	是	是
新浪新闻	是	否
腾讯新闻	是	是

[1]	俞艺涵,付钰,吴晓平. 基于多层模糊综合评估的隐私保护效果评估方法[J]. 网络与信息安全学报, 2020, 6(6): 121-127.
[2]	王昊,吴天昊,朱孔林,张琳. 交叉口场景下基于区块链技术的匿名车辆身份认证方案[J]. 网络与信息安全学报, 2020, 6(5): 27-35.
[3]	乔康,汤红波,游伟,李海涛. 高效安全的可审计盲混币服务方案[J]. 网络与信息安全学报, 2020, 6(4): 23-36.
[4]	张煜,吕锡香,邹宇聪,李一戈. 基于生成对抗网络的文本序列数据集脱敏[J]. 网络与信息安全学报, 2020, 6(4): 109-119.
[5]	何贤芒. 基于差分隐私保护技术的多方求和查询方法[J]. 网络与信息安全学报, 2020, 6(3): 14-18.
[6]	李少卓,王娜,杜学绘. 按需披露的区块链隐私保护机制[J]. 网络与信息安全学报, 2020, 6(3): 19-29.
[7]	赖慧彬,许力,曾雅丽,朱瑞. 基于椭圆曲线的ElGamal型位置隐私保护方案[J]. 网络与信息安全学报, 2020, 6(3): 30-38.
[8]	吴炜,刘儿兀,杨昌鑫,王睿. 基于区块链的零知识位置证明系统设计[J]. 网络与信息安全学报, 2020, 6(2): 67-76.
[9]	王瑞锦,唐榆程,张巍琦,张凤荔. 基于同态加密和区块链技术的车联网隐私保护方案[J]. 网络与信息安全学报, 2020, 6(1): 46-53.
[10]	刘慧,毕仁万,熊金波,赵明烽,金彪,林劼. 移动群智感知中基于雾节点协作的感知用户身份隐私保护[J]. 网络与信息安全学报, 2019, 5(6): 75-84.
[11]	吴颖,李璇,金彪,金榕榕. 隐私保护的图像内容检索技术研究综述[J]. 网络与信息安全学报, 2019, 5(4): 14-28.
[12]	李森有,季新生,游伟. 基于置信度分析的差分隐私保护参数配置方法研究[J]. 网络与信息安全学报, 2019, 5(4): 29-39.
[13]	包子健,王庆豪,张永欣,王斌,鲁宁,史闻博. 可监管的比特币隐私保护混淆服务[J]. 网络与信息安全学报, 2019, 5(4): 40-51.
[14]	刘亮,郭文博,杨昱威,郭怀宇. 基于分段加密和时效控制的QR码物流隐私保护方案[J]. 网络与信息安全学报, 2019, 5(4): 63-70.
[15]	陈晓,吕欣冉,刘志. 基于隐私保护的法定“数字货币”激励机制[J]. 网络与信息安全学报, 2019, 5(2): 30-39.