Customizzazione di android

La tesi tratta in primo piano la personalizzazione di un sistema Android utilizzata come piattaforma per la seconda parte del lavoro. Quest'ultima consiste nell'installazione sul sistema operativo Android, personalizzato, un modulo e un'applicazione, il primo denominato Transmission Error Detector (TED), che estende il funzionamento della tecnologia WiFi e la seconda denominata Wvdial che estende invece il funzionamento della tecnologia 3G(o UMTS). Entrambi fanno parte di una architettura per il supporto alla mobilità in contesti eterogenei.

Un proxy VoIP basato su PJSIP a sostegno della mobilità

Proxy VoIP basato su PJSIP

Multihoming su Symbian per VoIP

Sviluppata di un'applicazione che consente di ottimizzare il traffico VoIP SIP sfruttando contemporaneamente tutte le interfacce a disposizione dei dispositivi mobili.

Client VoIP su Windows Mobile

Quando si parla di VoIP ci si riferisce ad un insieme di protocolli di comunicazione, tecnologie e metodi di trasmissione che permettono di effettuare conversazioni telefoniche attraverso reti a commutazione di pacchetto basata su IP, come Internet. Si tratta di una tecnologia che ha subito un forte crescita sia in ambito lavorativo che in ambito privato, questo fenomeno è in maggior parte dovuto al successo di applicazioni commerciali come Skype. Anche i dispositivi mobili hanno avuto un grande sviluppo e diffusione, sono passati da essere semplici telefoni cellulari a dispositivi in grado di fornire all’utente funzionalità avanzate come ad esempio navigazione internet, posta elettronica, riproduzione video, possibilità di installare applicazioni aggiuntive. Inoltre anche le reti dati sono migliorate in maniera considerevole negli ultimi anni, offrendo agli utenti una larghezza di banda sempre maggiore anche in mobilità. Tutti questi fattori hanno portato ad una crescente richiesta di applicazioni per dispositivi mobili in grado di sfruttare il VoIP. Per questi motivi si è deciso di progettare e sviluppare un applicazione VoIP per Windows Mobile, che offra tutte le funzioni necessarie ad un uso completo del VoIP e con un’interfaccia utente sia di facile utilizzo, per permettere anche agli utenti meno esperti di poter utilizzare la tecnologia VoIP

Porting monitor di rete per gestione interfacce su device android.

Il lavoro svolto in questa tesi consiste nell'effettuare il porting del Monitor di rete da Linux ad Android,facente parte di un sistema più complesso conosciuto come ABPS. Il ruolo del monitor è quello di configurare dinamicamente tutte le interfacce di rete disponibili sul dispositivo sul quale lavora,in modo da essere connessi sempre alla miglior rete conosciuta,ad esempio al miglior Access Point nel caso del interfaccia wireless.

Studio ed implementazione di un algoritmo per la gestione dell'handover in ambiente Android

In questo elaborato di tesi, viene progettata ed implementata una soluzione per gestire il processo di handover in ambiente Android. Tale proposta, è costituita da un algoritmo in grado di gestire automaticamente le interfacce di connessione dei dispostivi, in relazione alle preferenze e agli spostamenti effettuati dall'utente. Le prove sperimentali effettuate, confermano che tale proposta è una buona base per risolvere il problema dell'handover e si presta bene a cooperare con altri protocolli quali ABPS (Always Best Packet Switching). Inoltre l'applicazione si presta bene ad un semplice utilizzo e può essere impiegata anche come servizio eseguito in background, non richiedendo frequenti interazioni da parte dell'utente. Oltre all'algoritmo citato in precedenza, sono stati proposti altri dettagli implementativi, non presenti in letteratura. In particolare, vengono modificate alcune impostazioni di sistema, accedendo agli opportuni file, in modo tale che Android gestisca correttamente le scansioni delle interfacce e la loro attivazione/disattivazione.

Enhancing security of linux-based android devices

Our daily lives become more and more dependent upon smartphones due to their increased capabilities. Smartphones are used in various ways from payment systems to assisting the lives of elderly or disabled people. Security threats for these devices become increasingly dangerous since there is still a lack of proper security tools for protection. Android emerges as an open smartphone platform which allows modification even on operating system level. Therefore, third-party developers have the opportunity to develop kernel-based low-level security tools which is not normal for smartphone platforms. Android quickly gained its popularity among smartphone developers and even beyond since it bases on Java on top of "open" Linux in comparison to former proprietary platforms which have very restrictive SDKs and corresponding APIs. Symbian OS for example, holding the greatest market share among all smartphone OSs, was closing critical APIs to common developers and introduced application certification. This was done since this OS was the main target for smartphone malwares in the past. In fact, more than 290 malwares designed for Symbian OS appeared from July 2004 to July 2008. Android, in turn, promises to be completely open source. Together with the Linux-based smartphone OS OpenMoko, open smartphone platforms may attract malware writers for creating malicious applications endangering the critical smartphone applications and owners� privacy. In this work, we present our current results in analyzing the security of Android smartphones with a focus on its Linux side. Our results are not limited to Android, they are also applicable to Linux-based smartphones such as OpenMoko Neo FreeRunner. Our contribution in this work is three-fold. First, we analyze android framework and the Linux-kernel to check security functionalities. We survey wellaccepted security mechanisms and tools which can increase device security. We provide descriptions on how to adopt these security tools on Android kernel, and provide their overhead analysis in terms of resource usage. As open smartphones are released and may increase their market share similar to Symbian, they may attract attention of malware writers. Therefore, our second contribution focuses on malware detection techniques at the kernel level. We test applicability of existing signature and intrusion detection methods in Android environment. We focus on monitoring events on the kernel; that is, identifying critical kernel, log file, file system and network activity events, and devising efficient mechanisms to monitor them in a resource limited environment. Our third contribution involves initial results of our malware detection mechanism basing on static function call analysis. We identified approximately 105 Executable and Linking Format (ELF) executables installed to the Linux side of Android. We perform a statistical analysis on the function calls used by these applications. The results of the analysis can be compared to newly installed applications for detecting significant differences. Additionally, certain function calls indicate malicious activity. Therefore, we present a simple decision tree for deciding the suspiciousness of the corresponding application. Our results present a first step towards detecting malicious applications on Android-based devices.

Static analysis of executables for collaborative malware detection on Android

Smartphones are getting increasingly popular and several malwares appeared targeting these devices. General countermeasures to smartphone malwares are currently limited to signature-based antivirus scanners which efficiently detect known malwares, but they have serious shortcomings with new and unknown malwares creating a window of opportunity for attackers. As smartphones become host for sensitive data and applications, extended malware detection mechanisms are necessary complying with the corresponding resource constraints. The contribution of this paper is twofold. First, we perform static analysis on the executables to extract their function calls in Android environment using the command readelf. Function call lists are compared with malware executables for classifying them with PART, Prism and Nearest Neighbor Algorithms. Second, we present a collaborative malware detection approach to extend these results. Corresponding simulation results are presented.