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靜態廣告欺詐行為偵測技術研究-以 iOS 為例

為了解決Video Downloader PLU的問題，作者黃存宇 這樣論述：

手機App成為最受歡迎和占主導地位的軟體應用程式之一，應用程序開發人員從應用程序廣告中獲得了可觀的利潤。在應用程式中，以適當的方式呈現廣告對客戶和廣告商都有好處，但是在我們的研究中，卻發現各種廣告欺詐。廣告欺詐會破壞用戶體驗或廣告效果，但是開發人員可以從中獲得更多的利潤。在我們研究中，提出了一種靜態分析技術來檢查iOS應用程式上的廣告欺詐行為。我們會檢測出插頁式廣告，尺寸違反廣告，多重廣告和重疊式廣告的廣告欺詐行為。為了檢測這些違規，它需要使用應用程序中的特定參數來識別廣告API調用，通過動態調用很難檢測到，因為確切的調用及其參數取決於嵌套參數的運行時候的值。我們在iOS的可執行文件上採用靜

態分析技術，通過該技術我們可以對目標函數的參數構建依賴關係圖。然後，我們對依賴關係圖進行字串分析，以呈現潛在的API調用及其對廣告欺詐違規的參數值。我們已經分析了上千個應用程序，這些應用程序由我們之前的應用程序靜態分析工具Binflow構造了控制流程圖，並發現208個應用程序使用了與廣告相關API的動態調用。我們進一步發現了70個具有插頁式廣告欺詐，48個具有尺寸違反廣告欺詐，31個具有多重廣告欺詐和19個具有重疊式廣告廣告欺詐。