摘要：移动应用中,广泛使用第三方库来帮助开发和增强应用功能.很多关于移动应用分析以及访问控制的研究工作,需要在分析之前对第三方库进行检测、过滤或者对其进行功能分类.当前,大部分研究工作都以使用白名单的方式来检测第三方库或者对其功能进行分类.然而,通过白名单检测第三方库不完善且不准确,其原因包括:(1)第三方库的种类和数量很大;(2)常见的代码混淆或者第三方库伪装等技术使得白名单方法不能准确地识别第三方库.提出一种第三方库自动检测和分类方法,包括基于多级聚类技术准确识别第三方库以及基于机器学习对第三方库的功能进行准确分类.实验对超过130 000个Android应用进行分析,验证所提出方法的有效性.实验总共检测到4 916个不同的第三方库.在人工标记的数据集上,通过十折交叉验证,对第三方库分类的准确率达到84.28%.将训练好的分类器应用于全部4 916个检测到的第三方库,人工进行抽样验证的准确率达到75%.

摘要：第三方库(Third-party Library, TPL)已经成为移动应用开发的重要组成部分,开发者通常在应用中集成TPL以实现诸如广告、消息推送、移动支付等特定功能,从而提高开发效率并降低研发成本。然而,由于TPL与其所在的移动应用(宿主应用)共享相同的系统权限,且开发者对TPL自身的安全隐患缺乏了解,导致近年来由TPL引起的安全问题频发,给公众造成了严重的信息与隐私安全困扰。TPL的流量识别对于精细化流量管理与安全威胁检测具有重要意义,是支撑对宿主应用与TPL之间进行安全责任判定的重要能力,同时也是促进TPL安全合规发展的重要检测方法。然而目前关于TPL的研究主要集中于TPL检测、TPL引起的隐私泄漏问题等,关于TPL流量识别的研究十分少见。为此,本文提出并实现了一种用于TPL流量识别的框架——LibCapture,该框架首先基于动态插桩技术与TPL检测技术设计了自动生成TPL加密流量数据集的方法。其次,针对隐私保护以及数据共享的问题,构建了基于卷积神经网络的联邦学习模型,用于识别TPL流量。最后,通过对2327个真实应用的流量测试证明了本文所提框架具有较高的流量识别准确率。此外,本文分析了联邦学习参与方本地样本数据差异性给全局模型聚合带来的具体影响,指出了不同场景下的进一步研究方向。

摘要：针对目前Android应用第三方库增大了应用程序攻击面的现状,随机选取国内5大知名官方市场上的305个应用进行了安全性分析研究,设计了Android第三方库安全性分析系统。该系统先进行第三方库的检测,细粒度识别出Android应用中的第三方库,再通过逆向工程技术静态分析apk文件,同时在Android模拟器中安装运行apk并监控其相关行为,从而检测出第三方库带来的安全威胁。分析结果显示,相对于当下的移动漏洞扫描平台不能很好对地第三方库进行安全检测的不足,该系统能够有效地检测应用中第三方库的漏洞,具有一定的实用性。

摘要：针对经管类专业Java程序设计课程教学现状,提出一种以学生兴趣为导向的教学方法。以斯坦福大学的卡雷尔库和JTF ACM库为例,探讨如何在经管类专业Java程序设计课程中引入第三方库用于教学案例设计,以此激发学生的学习兴趣和提高学习效率。促使学生在实践中更容易理解计算机编程相关技术的原理,并掌握一定的数据处理技能,达到教学目标。教学实践证明,使用第三方库进行教学案例设计是一种有效的教学方法。

摘要：Settings机制是Android系统向应用程序提供的访问和配置部分全局设置的机制,Settings中的数据可被设备上的所有应用读取.实际使用中,一些Android应用及第三方库误将IMEI、BSSID、地理位置等隐私数据或关键配置信息写入Settings中,使得系统面临严重的隐私数据泄露、关键配置信息泄露和污染等安全风险.在分析大量样本的基础上,总结了Settings数据中泄露的隐私数据类型和关键配置信息,并针对部分Android应用和第三方库设计了数据劫持攻击和拒绝服务攻击方案,验证并确认了Settings机制在使用过程中的安全风险;针对该问题设计和实现了基于污点分析的Settings机制应用漏洞静态检测工具——SettingsHunter,该工具利用污点分析技术实现了对Android应用及第三方库Settings数据中的隐私数据泄露和关键配置信息泄露问题的自动检测,该工具将第三方库与宿主应用的分析分离,优化了分析过程,提高了分析效率和分析能力.使用SettingsHunter对3477个应用进行检测的结果显示,23.5%的应用在Settings数据的使用中存在隐私数据泄露或配置信息泄露问题,其中90.7%的应用中Settings相关风险操作完全来自于第三方库.实验结果表明:Settings中隐私数据泄露和关键配置信息泄露问题严重,第三方库中的问题尤为突出.

摘要：运用Python程序设计语言在Python3.8平台上设计开发一款既可以双人对决模式,也可以人机对决模式的围和尚游戏,使用瀑布模型进行开发,通过Pygame模块搭建游戏主题架构.经测试游戏所包含的模式选择功能、基本音效、下棋功能、悔棋功能和重置等多种功能均可正常使用,可以准确判定胜负.通过游戏开发实践教学大大提高了学生学习Python的兴趣.

摘要：程序设计语言是我国高等教育,尤其是很多非计算机相关专业的理工科方向开设的公共课程。Python因其自身优势已被不少高校应用于二级计算机公共课教学中,相对于C语言、VB等,Python应用于公共课教学的时间并不长。根据实际教学,并结合2020年春学期线上教学模式,对在Python高级程序设计语言公共课教学中的教学体系设计、平台环境的搭建、学生先行条件研究、基本知识点讲解、单元总结、Python第三方库、资源利用及等级考试等进行了探讨。

摘要：本系统基于iOS平台,采用http通信方式,运用C/S开发模式并以Foundation与UNKit作为系统的核心框架,辅以Map Kit,Open GLES,MessageUI等实现地图展示与信息分享。系统数据持久化采用文件读写技术,对象归档技术实现了常用联系人的本地化保存。使用sqlite数据库读写技术实现列车信息的检索展示。系统用UITabbar Controller作为整个系统的底层框架,并采用模块化设计方式降低系统的耦合度,极大地方便了日后的维护更新。系统多处采用自定义控件,加入动画效果,为用户带来良好的视觉与操作体验。

摘要：Python是一门高级动态编程语言,简洁、易读,还带有丰富的第三方库,能提高编程效率,很多开源的人工智能算法库也是用Python完成的,因此很多地区的中学信息技术课本引入了Python编程教学,课程内容基本都涉及程序设计基本方法和算法思想的体验。以Scratch为代表的图形化编程可以在小学入门阶段学习,而Python语言则可作为进阶编程语言在中学学习.

摘要：利用Python语言的第三方库Numpy,Matplotlib和Pandas对学生成绩进行处理和分析.科学设计数据处理流程,包含打开文件模块、获取数据模块、数据处理模块和数据可视化模块.绘制出学生成绩雷达图、散点图和饼状图,供教师进行可视化分析,以便及时调整教学内容与教学方法.