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軟體資訊安全自動化檢測技術研究與在物聯網上之應用

為了解決Apktool 拆 包的問題，作者田謹維 這樣論述：

物聯網系統應用愈趨增加，據國際市調組織統計物聯網裝置將於2020年來到200億的規模，其中因品質不佳衍生的資安攻擊威脅，是影響物聯網應用發展中最受關切的議題，各國政府及組織制定物聯網資安指南與檢測標準，協助提昇與保障物聯網系統資安，然而，如此規模龐大的物聯網裝置數量，傳統人力服務為主的檢測業務模式將不堪負荷，難以落實資安標準制定的初衷，因而產生資安自動化檢測之需求，有鑑於此，本篇論文探討資安自動化檢測技術研發，應用於物聯網資安標準檢測實證，具體而言，本文透過分析OWASP、UL 2900-2及NIST等國際物聯網資安檢測標準，依標準所述規劃檢測需求，據此建構逆向拆解、靜態分析、動態分析與異常

分析等檢測核心技術，建立3套自動化資安檢測工具：App資安檢測系統MAS(Mobile Apps Assessment and Analysis System)、韌體資安檢測系統UFO(Universal Firmware vulnerability Observer)以及容器資安異常行為偵測系統KubAnomaly(Kubernetes Anomaly Detection)，搭配驗測資料建構，設計準確性、標準涵蓋率及系統性能等評量指標，實證檢測於App、設備韌體及雲端容器應用等物聯網系統主要部件，主要研究成果包括：(1)以MAS系統實測15,000個Google Play與iTunes市集A

pp，並協助台灣公部門檢驗百餘款上架App資安品質，回報多數App至少帶有3項嚴重資安問題，(2)以UFO系統檢測237款市售物聯網產品韌體，發現2項台灣IP CAM產品潛藏未知後門漏洞，回報業者改善產品品質，(3)KubAnomaly以機器學習建立雲端容器資安威脅異常塑模與偵測機制，可整合於雲端容器管理平台Kubernetes，偵測準確率可達96%，實際應用於線上容器網站攻擊偵防，發掘多起來自中國、泰國及葡萄牙等地的資安攻擊。整體而言，資安自動化檢測工具的發展，有效檢驗物聯網業者產品資安品質，滿足國際資安檢測規範需求，提昇我國物聯網產業發展機會。