Today's smartphone operating systems frequently fail to provide users with adequate control over and visibility into how third-party applications use their private data. We address these shortcomings with TaintDroid, an efficient, system-wide dynamic taint tracking and analysis system capable of simultaneously tracking multiple sources of sensitive data. TaintDroid provides realtime analysis by leveraging Android's virtualized execution environment. TaintDroid incurs only 14% performance overhead on a CPU-bound micro-benchmark and imposes negligible overhead on interactive third-party applications. Using TaintDroid to monitor the behavior of 30 popular third-party Android applications, we found 68 instances of potential misuse of users' private information across 20 applications. Monitoring sensitive data with TaintDroid provides informed use of third-party applications for phone users and valuable input for smartphone security service firms seeking to identify misbehaving applications.

Today’s smartphone operating systems frequently fail to provide users with visibility into how third-party applications collect and share their private data. We address these shortcomings with TaintDroid, an efficient, system-wide dynamic taint tracking and analysis system capable of simultaneously tracking multiple sources of sensitive data. TaintDroid enables realtime analysis by leveraging Android’s virtualized execution environment. TaintDroid incurs only 32% performance overhead on a CPU-bound microbenchmark and imposes negligible overhead on interactive third-party applications. Using TaintDroid to monitor the behavior of 30 popular third-party Android applications, in our 2010 study we found 20 applications potentially misused users’ private information; so did a similar fraction of the tested applications in our 2012 study. Monitoring the flow of privacy-sensitive data with TaintDroid provides valuable input for smartphone users and security service firms seeking to identify misbehaving applications.

Users have begun downloading an increasingly large number of mobile phone applications in response to advancements in handsets and wireless networks. The increased number of applications results in a greater chance of installing Trojans and similar malware. In this paper, we propose the Kirin security service for Android, which performs lightweight certification of applications to mitigate malware at install time. Kirin certification uses security rules, which are templates designed to conservatively match undesirable properties in security configuration bundled with applications. We use a variant of security requirements engineering techniques to perform an in-depth security analysis of Android to produce a set of rules that match malware characteristics. In a sample of 311 of the most popular applications downloaded from the official Android Market, Kirin and our rules found 5 applications that implement dangerous functionality and therefore should be installed with extreme caution. Upon close inspection, another five applications asserted dangerous rights, but were within the scope of reasonable functional needs. These results indicate that security configuration bundled with Android applications provides practical means of detecting malware.

Google's Android platform is a widely anticipated open source operating system for mobile phones. This article describes Android's security model and attempts to unmask the complexity of secure application development. The authors conclude by identifying lessons and opportunities for future enhancements.

Smartphones are now ubiquitous. However, the security requirements of these relatively new systems and the applications they support are still being understood. As a result, the security infrastructure available in current smartphone operating systems is largely underdeveloped. In this paper, we consider the security requirements of smartphone applications and augment the existing Android operating system with a framework to meet them. We present Secure Application INTeraction (Saint), a modified infrastructure that governs install-time permission assignment and their run-time use as dictated by application provider policy. An in-depth description of the semantics of application policy is presented. The architecture and technical detail of Saint is given, and areas for extension, optimization, and improvement explored. As we show through concrete example, Saint provides necessary utility for applications to assert and control the security decisions on the platform.

Today's smartphone application markets host an ever increasing number of applications. The sheer number of applications makes their review a daunting task. We propose AppsPlayground for Android, a framework that automates the analysis smartphone applications. AppsPlayground integrates multiple components comprising different detection and automatic exploration techniques for this purpose. We evaluated the system using multiple large scale and small scale experiments involving real benign and malicious applications. Our evaluation shows that AppsPlayground is quite effective at automatically detecting privacy leaks and malicious functionality in applications.

Today's smartphone operating systems frequently fail to provide users with adequate control over and visibility into how third-party applications use their privacy-sensitive data. We address these shortcomings with TaintDroid, an efficient, systemwide dynamic taint tracking and analysis system capable of simultaneously tracking multiple sources of sensitive data. TaintDroid provides real-time analysis by leveraging Android's virtualized execution environment. Using TaintDroid to monitor the behavior of 30 popular third-party Android applications, we found 68 instances of misappropriation of users' location and device identification information across 20 applications. Monitoring sensitive data with TaintDroid provides informed use of third-party applications for phone users and valuable input for smartphone security service firms seeking to identify misbehaving applications.

Cellular network infrastructure serves as the backbone of modern mobile wireless communication. As such, cellular cores must be proactively secured against external threats to ensure reliable service. Compromised base station attacks against the core are a rising threat to cellular networks, while user device inputs have long been considered as an attack vector; despite this, few techniques exist to comprehensively test RAN-Core interfaces against malicious input. In this work, we devise a fuzzing framework that performantly fuzzes cellular interfaces accessible from a base station or user device, overcoming several challenges in fuzzing specific to LTE/5G network components. We also introduce ASNFuzzGen, a tool that compiles ASN.1 specifications into structure-aware fuzzing modules, thereby facilitating effective fuzzing exploration of complex cellular protocols. We run fuzzing campaigns against seven open-source and commercial cores and discover 119 vulnerabilities, with 93 CVEs assigned. Our results reveal common implementation mistakes across several cores that lead to vulnerabilities, and the successful coordination of patches for these vulnerabilities across several vendors demonstrates the practical impact ASNFuzzGen has on hardening user-exposed cellular systems.