Towards Principled Dynamic Analysis on Android

The vast amount of information and services accessible through mobile handsets running the Android operating system has led to the tight integration of such devices into our daily routines. However, their capability to capture and operate upon user data provides an unprecedented insight into our private lives that needs to be properly protected, which demands for comprehensive analysis and thorough testing. While dynamic analysis has been applied to these problems in the past, the corresponding literature consists of scattered work that often specializes on sub-problems and keeps on re-inventing the wheel, thus lacking a structured approach. To overcome this unsatisfactory situation, this dissertation introduces two major systems that advance the state-of-the-art of dynamically analyzing the Android platform. First, we introduce a novel, fine-grained and non-intrusive compiler-based instrumentation framework that allows for precise and high-performance modification of Android apps and system components. Second, we present a unifying dynamic analysis platform with a special focus on Android’s middleware in order to overcome the common challenges we identified from related work. Together, these two systems allow for a more principled approach for dynamic analysis on Android that enables comparability and composability of both existing and future work.Die enorme Menge an Informationen und Diensten, die durch mobile Endgeräte mit dem Android Betriebssystem zugänglich gemacht werden, hat zu einer verstärkten Einbindung dieser Geräte in unseren Alltag geführt. Gleichzeitig erlauben die dabei verarbeiteten Benutzerdaten einen beispiellosen Einblick in unser Privatleben. Diese Informationen müssen adäquat geschützt werden, was umfassender Analysen und gründlicher Prüfung bedarf. Dynamische Analysetechniken, die in der Vergangenheit hier bereits angewandt wurden, fokussieren sich oftmals auf Teilprobleme und reimplementieren regelmäßig bereits existierende Komponenten statt einen strukturierten Ansatz zu verfolgen. Zur Überwindung dieser unbefriedigenden Situation stellt diese Dissertation zwei Systeme vor, die den Stand der Technik dynamischer Analyse der Android Plattform erweitern. Zunächst präsentieren wir ein compilerbasiertes, feingranulares und nur geringfügig eingreifendes Instrumentierungsframework für präzises und performantes Modifizieren von Android Apps und Systemkomponenten. Anschließend führen wir eine auf die Android Middleware spezialisierte Plattform zur Vereinheitlichung von dynamischer Analyse ein, um die aus existierenden Arbeiten extrahierten, gemeinsamen Herausforderungen in diesem Gebiet zu überwinden. Zusammen erlauben diese beiden Systeme einen prinzipienorientierten Ansatz zur dynamischen Analyse, welcher den Vergleich und die Zusammenführung existierender und zukünftiger Arbeiten ermöglicht

On Locating Malicious Code in Piggybacked Android Apps

To devise efficient approaches and tools for detecting malicious packages in the Android ecosystem, researchers are increasingly required to have a deep understanding of malware. There is thus a need to provide a framework for dissecting malware and locating malicious program fragments within app code in order to build a comprehensive dataset of malicious samples. Towards addressing this need, we propose in this work a tool-based approach called HookRanker, which provides ranked lists of potentially malicious packages based on the way malware behaviour code is triggered. With experiments on a ground truth of piggybacked apps, we are able to automatically locate the malicious packages from piggybacked Android apps with an accuracy@5 of 83.6% for such packages that are triggered through method invocations and an accuracy@5 of 82.2% for such packages that are triggered independently

Mitigating security and privacy threats from untrusted application components on Android

Aufgrund von Androids datenzentrierter und Open-Source Natur sowie von fehlerhaften/bösartigen Apps durch das lockere Marktzulassungsverfahren, ist die Privatsphäre von Benutzern besonders gefährdet. Diese Dissertation präsentiert eine Reihe von Forschungsarbeiten, die die Bedrohung der Sicherheit/Privatsphäre durch nicht vertrauenswürdige Appkomponenten mindern. Die erste Arbeit stellt eine Compiler-basierte Kompartmentalisierungslösung vor, die Privilegientrennung nutzt, um eine starke Barriere zwischen der Host-App und Bibliothekskomponenten zu etablieren, und somit sensible Daten vor der Kompromittierung durch neugierige/bösartige Werbe-Bibliotheken schützt. Für fehleranfällige Bibliotheken von Drittanbietern implementieren wir in der zweiten Arbeit ein auf API-Kompatibilität basierendes Bibliothek-Update-Framework, das veraltete Bibliotheken durch Drop-Ins aktualisiert, um das durch Bibliotheken verursachte Zeitfenster der Verwundbarkeit zu minimieren. Die neueste Arbeit untersucht die missbräuchliche Nutzung von privilegierten Accessibility(a11y)-Funktionen in bösartigen Apps. Wir zeigen ein datenschutzfreundliches a11y-Framework, das die a11y-Logik wie eine Pipeline behandelt, die aus mehreren Modulen besteht, die in verschiedenen Sandboxen laufen. Weiterhin erzwingen wir eine Flusskontrolle über die Kommunikation zwischen den Modulen, wodurch die Angriffsfläche für den Missbrauch von a11y-APIs verringert wird, während die Vorteile von a11y erhalten bleiben.While Android’s data-intensive and open-source nature, combined with its less-than-strict market approval process, has allowed the installation of flawed and even malicious apps, its coarse-grained security model and update bottleneck in the app ecosystem make the platform’s privacy and security situation more worrying. This dissertation introduces a line of works that mitigate privacy and security threats from untrusted app components. The first work presents a compiler-based library compartmentalization solution that utilizes privilege separation to establish a strong trustworthy boundary between the host app and untrusted lib components, thus protecting sensitive user data from being compromised by curious or malicious ad libraries. While for vulnerable third-party libraries, we then build the second work that implements an API-compatibility-based library update framework using drop-in replacements of outdated libraries to minimize the open vulnerability window caused by libraries and we perform multiple dynamic tests and case studies to investigate its feasibility. Our latest work focuses on the misusing of powerful accessibility (a11y) features in untrusted apps. We present a privacy-enhanced a11y framework that treats the a11y logic as a pipeline composed of multiple modules running in different sandboxes. We further enforce flow control over the communication between modules, thus reducing the attack surface from abusing a11y APIs while preserving the a11y benefits