【摘要】：移動(dòng)計(jì)算作為一種新型信息技術(shù),通過智能移動(dòng)設(shè)備實(shí)現(xiàn)無線環(huán)境下的數(shù)據(jù)傳輸與資源共享,將信息準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)地提供給處于任何地點(diǎn)的任何用戶。因此,近年來移動(dòng)計(jì)算已成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。作為移動(dòng)計(jì)算與用戶交互的最頂層接口,智能手機(jī)等智能移動(dòng)終端上的移動(dòng)應(yīng)用程序(APP)已徹底改變了人們的生活方式。然而,APP在帶給人們便利的同時(shí),也經(jīng)常給移動(dòng)終端用戶帶來諸如APP閃退、系統(tǒng)資源消耗異常,甚至個(gè)人隱私數(shù)據(jù)泄露等嚴(yán)重問題,導(dǎo)致用戶體驗(yàn)較差。因此,優(yōu)化APP的移動(dòng)端用戶體驗(yàn),對促進(jìn)移動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)健康發(fā)展有著重要的意義。APP經(jīng)常在動(dòng)態(tài)運(yùn)行時(shí)發(fā)生崩潰和隱私數(shù)據(jù)泄露問題。不同于傳統(tǒng)桌面應(yīng)用軟件,APP在移動(dòng)端的運(yùn)行狀態(tài)隨用戶、移動(dòng)設(shè)備、地點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)等因素的變化而呈現(xiàn)出巨大的差異,給現(xiàn)有的分析方法帶來諸多挑戰(zhàn),如APP運(yùn)行狀態(tài)樣本采集困難、分析APP用戶體驗(yàn)問題效率低下、大規(guī)模應(yīng)用較為困難等。為此,本文提出一個(gè)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法的端到端系統(tǒng)框架。該框架通過智能化采集用于用戶體驗(yàn)分析的數(shù)據(jù),利用APP行為分析算法,實(shí)現(xiàn)對APP用戶的負(fù)面體驗(yàn)自動(dòng)分析。具體的,本文主要工作和貢獻(xiàn)概括如下:首先,提出一個(gè)有效采集影響APP運(yùn)行狀態(tài)的移動(dòng)端數(shù)據(jù)采集平臺架構(gòu),采集的數(shù)據(jù)包括用戶輸入數(shù)據(jù)、APP內(nèi)部數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)以及設(shè)備配置數(shù)據(jù)。其中,針對環(huán)境數(shù)據(jù)和設(shè)備配置數(shù)據(jù)這兩個(gè)最具挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)采集問題,分別設(shè)計(jì)了 RainDrops和ContextLib采集子平臺。具體的,在RainDrops中,設(shè)計(jì)了一個(gè)App分離式執(zhí)行模型,它將APP中與實(shí)時(shí)運(yùn)行環(huán)境和所在設(shè)備配置數(shù)據(jù)敏感的代碼轉(zhuǎn)移到遠(yuǎn)程物理設(shè)備上運(yùn)行,從而實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模的從真實(shí)移動(dòng)設(shè)備上采集運(yùn)行環(huán)境和設(shè)備配置數(shù)據(jù)。在ContextLib中,實(shí)現(xiàn)一個(gè)從真實(shí)數(shù)據(jù)中采樣的運(yùn)行環(huán)境和設(shè)備配置數(shù)據(jù)模擬庫。該子平臺通過搜索代表性數(shù)據(jù)樣本,利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法過濾冗余數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)一個(gè)全面、簡潔、可重復(fù)試驗(yàn)的數(shù)據(jù)樣本封裝庫。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過采集這四類數(shù)據(jù),系統(tǒng)可以捕捉更多不易被檢測到的APP負(fù)面體驗(yàn)問題。其次,系統(tǒng)的可用性要求時(shí)間成本較低。為此,提出減少、優(yōu)化用于分析APP行為的數(shù)據(jù)樣本采集優(yōu)化算法。采集算法包括(1)優(yōu)化用戶輸入數(shù)據(jù)的TARA算法,(2)優(yōu)化APP內(nèi)部數(shù)據(jù)的Snowdrop服務(wù),和(3)減少環(huán)境數(shù)據(jù)和設(shè)備配置數(shù)據(jù)的ContextPrioritizer算法。具體的,TARA利用靜態(tài)分析技術(shù),搜索可觸發(fā)APP訪問隱私數(shù)據(jù)的最短用戶交互路徑。Snowdrop結(jié)合自動(dòng)測試數(shù)據(jù)生成算法,提出基于NLP的啟發(fā)式算法,從而實(shí)現(xiàn)對APP后臺服務(wù)測試數(shù)據(jù)的有效自動(dòng)生成。ContextPrioritizer提出一個(gè)APP相似集合的概念,設(shè)計(jì)基于歷史數(shù)據(jù)的測試用例排序算法,為APP挑選出具有最高測試優(yōu)先級的環(huán)境和設(shè)備配置數(shù)據(jù)樣本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在不影響系統(tǒng)準(zhǔn)確率的前提下,TARA比隨機(jī)UI自動(dòng)化方法節(jié)省85.3%的實(shí)驗(yàn)時(shí)間,Snowdrop比隨機(jī)數(shù)據(jù)生成算法減少約76%的測試數(shù)據(jù),ContextPrioritizer搜索的APP負(fù)面體驗(yàn)問題比隨機(jī)排序算法多47.63%。最后,提出端到端的Caiipa和Privet系統(tǒng)。Caiipa和Privet結(jié)合了動(dòng)態(tài)分析技術(shù),建立模型分析APP運(yùn)行狀態(tài)與用戶體驗(yàn)問題的關(guān)聯(lián),自動(dòng)化分析APP負(fù)面體驗(yàn)問題。具體的,Caiipa 系統(tǒng)基于 ContextLib,ContextPrioritizer 和 Snowdrop生成的數(shù)據(jù),提出APP運(yùn)行狀態(tài)異常點(diǎn)檢測算法,并對于235個(gè)Windows 8 Store APP,30 個(gè) Windows Phone 8 APP,848 個(gè) Android APP 進(jìn)行自動(dòng)化測試分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,Caiipa發(fā)現(xiàn)9,103個(gè)崩潰漏洞和4,589個(gè)系統(tǒng)資源消耗異常問題,比當(dāng)前基于UI自動(dòng)化測試的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別多11.4倍和8.8倍。Privet系統(tǒng)基于TARA生成的UI執(zhí)行路徑,結(jié)合敏感度分析技術(shù)評估隱私數(shù)據(jù)與APP功能的關(guān)聯(lián)性,并對1,000個(gè)Android APP進(jìn)行自動(dòng)化隱私風(fēng)險(xiǎn)評估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,Privet發(fā)現(xiàn)48.7%的APP中至少存在一次敏感數(shù)據(jù)泄露行為。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.56
【圖文】：

ＡＰＰ用戶體驗(yàn)問題。逡逑１．３研究內(nèi)容逡逑本文系統(tǒng)研宄框架如圖１．１所示，通過智能化采集用于用戶體驗(yàn)分析的數(shù)據(jù)，逡逑利用ＡＰＰ行為分析算法，實(shí)現(xiàn)對ＡＰＰ用戶的負(fù)面體驗(yàn)自動(dòng)分析。具體來說，（１）逡逑考慮現(xiàn)實(shí)中ＡＰＰ在不同的運(yùn)行場景中呈現(xiàn)出不同的行為特征，設(shè)計(jì)移動(dòng)端數(shù)據(jù)逡逑采集平臺架構(gòu)智能化采集驅(qū)動(dòng)相關(guān)運(yùn)行場景的數(shù)據(jù)。（２）對于移動(dòng)端數(shù)據(jù)采集逡逑平臺架構(gòu)采集的數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)算法進(jìn)行優(yōu)化，采集代表性數(shù)據(jù)樣本，從而減少動(dòng)態(tài)分逡逑析過程的時(shí)間，提高測試覆蓋率。（３）為應(yīng)用商店平臺設(shè)計(jì)端到端的系統(tǒng)，分析逡逑ＡＰＰ的負(fù)面用戶體驗(yàn)如ＡＰＰ崩潰、系統(tǒng)資源消耗異常和隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)問題。逡逑本文的主要研宄內(nèi)容如下：逡逑針對ＡＰＰ多樣的運(yùn)行狀態(tài)對分析移動(dòng)端用戶體驗(yàn)效率的影響，設(shè)計(jì)一個(gè)新逡逑的數(shù)據(jù)采集平臺采集影響ＡＰＰ運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)，即環(huán)境數(shù)據(jù)、設(shè)備配置數(shù)據(jù)、用逡逑戶輸入數(shù)據(jù)和ＡＰＰ內(nèi)部數(shù)據(jù)。移動(dòng)端數(shù)據(jù)采集平臺架構(gòu)為使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法提逡逑供了足夠數(shù)量的數(shù)據(jù)樣本。對于難以采集的環(huán)境數(shù)據(jù)和設(shè)備配置數(shù)據(jù)，移動(dòng)端數(shù)逡逑據(jù)米集平臺架構(gòu)設(shè)計(jì)ＲａｉｎＤｒｏｐｓ和ＣｏｎｔｅｘｔＬｉｂ平臺。具體而言

本章提出對于移動(dòng)端用戶體驗(yàn)的優(yōu)化，需要一個(gè)不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集平逡逑臺。該數(shù)據(jù)采集品臺是一個(gè)分離執(zhí)行邏輯架構(gòu)，其中控制器控制運(yùn)行邏輯，執(zhí)行逡逑端（移動(dòng)設(shè)備模擬器或真實(shí)物理設(shè)備）具體執(zhí)行的新架構(gòu)。如圖３．１所示，控制逡逑端從海量的影響ＡＰＰ運(yùn)行狀態(tài)的影響因素中采樣其數(shù)據(jù)，執(zhí)行端負(fù)責(zé)模擬接收逡逑到的采樣的數(shù)據(jù)，并復(fù)制ＡＰＰ的運(yùn)行狀態(tài)，記錄ＡＰＰ的行為狀態(tài)，最后將曰志逡逑傳回控制器端進(jìn)行后續(xù)處理。具體而言，控制器端由針對不同數(shù)據(jù)采集及優(yōu)化的逡逑邐、執(zhí)行邋邐逡逑控制器邋■邐＞邋執(zhí)行端逡逑￣ｎ邐行狀態(tài)邐逡逑采梓Ｕ藤Ｉ逡逑ｆＢＥＳＳＨｋ邐￣邐ｆｌＲＳＳＳＢＢ逡逑ｎ邋ｕ邋＾邐Ｌｉ逡逑＾腰＾邋Ｈ邋—冒＾桯逡逑圖３．１數(shù)據(jù)采集平臺示意圖逡逑１６逡逑

運(yùn)行狀態(tài)的要求和設(shè)計(jì)。逡逑３．２．３．邋ＲａｉｎＤｒｏｐｓ邋系統(tǒng)架構(gòu)逡逑圖３．２表明了邋ＲａｉｎＤｒｏｐｓ的架構(gòu)圖。具體而言，協(xié)調(diào)控制器控制和管理兩中逡逑不同的運(yùn)行容器：云端模擬器端和物理設(shè)備端。其中，云端將提供：（１）運(yùn)行移逡逑動(dòng)設(shè)備模擬器，（２）供開發(fā)者提交的測試用例。另一方面，物理設(shè)備端運(yùn)行輕逡逑量級的Ｐｈｏｎｅ邋Ａｇｅｎｔ應(yīng)用程序，其負(fù)責(zé)接收和執(zhí)行從云端發(fā)送過來的遠(yuǎn)程命令。逡逑表３．３列舉出了邋Ｐｈｏｎｅ邋Ａｇｅｎｔ端負(fù)責(zé)執(zhí)行的與環(huán)境數(shù)據(jù)和設(shè)備配置數(shù)據(jù)有關(guān)的系逡逑統(tǒng)ＡＰＩ種類。逡逑不同于已有的測試方案，ＲａｉｎＤｒｏｐｓ將ＡＰＰ代碼解耦成在云端容器和物理設(shè)逡逑備容器執(zhí)行的部分。下面將解釋這種分解對于移動(dòng)ＡＰＰ的可行性。移動(dòng)ＡＰＰ通逡逑常有三個(gè)獨(dú)特的功能塊：ＵＩ部分，操作系統(tǒng)用戶模式的計(jì)算部分和操作系統(tǒng)內(nèi)逡逑２４逡逑

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