ricerca di vulnerabilità in applicazioni apple su dispositivi mobile

Le app mobile sono sempre più pervasive nella vita quotidiana delle persone: gli smartphone hanno rivoluzionato il modo di interagire degli utenti con le varie organizzazioni. Che sia per l'accesso al proprio conto corrente, per la visualizzazione delle notizie quotidiane o per il semplice svago, gli utenti usano sempre più il mondo mobile come canale privilegiato per la fruizione dei contenuti digitali. Il sempre maggior successo delle applicazioni mobile ha sempre più spostato l'attenzione dei malintenzionati sugli smartphone, che sono diventati così uno degli obiettivi più popolari per i cyberattacchi: ciò comporta nuove sfide per le organizzazioni al fine di garantire la sicurezza di dati e sistemi. Risulta fondamentale per un organizzazione in particolare mantenere un controllo sulle proprie applicazioni mobile: configurazioni errate, errori di programmazione, inclusione di librerie software vulnerabili o malevoli e la presenza di credenziali cablate nel codice o nelle configurazioni rappresentano un notevole rischio per la confidenzialità, l'integrità e disponibilità di dati e sistemi. Se risulta fondamentale nello sviluppo un approccio che utilizzi i principi della Security by Design, risulta ancora più importante un presidio costante sulle applicazioni e la costruzione di un ciclo di vita del software sicuro (SSDLC). A tal fine la proposta del progetto di tesi riguarda l'analisi delle principali minacce e vulnerabilità delle applicazioni mobile e lo sviluppo di uno strumento di analisi dei pacchetti mobile (su piattaforma Android o iOS) al fine di identificare possibili rischi prima della pubblicazione dei pacchetti sugli store ufficiali.

DevOps per applicazioni mobile multipiattaforma: un caso di studio industriale

Distribuire un’applicazione che soddisfi i requisiti del cliente e che sia in grado di accogliere rapidamente eventuali modifiche è, al giorno d’oggi, d’obbligo per aziende che si occupano di applicazioni mobile che vogliano rimanere competitive sul mercato. Il principale fattore chiave in grado di mantenere un’azienda al passo con la continua evoluzione sia del mercato che delle tecnologie mobile è la continua innovazione e ottimizzazione dell’intero processo di sviluppo. La collaborazione e la comunicazione tra diversi team, l’utilizzo di cicli iterativi di sviluppo, i rilasci frequenti e l’automazione dei test sono alcune delle pratiche incentivate dalla cultura DevOps, adottabile con successo (si vedrà in questa tesi) anche per lo sviluppo di applicazioni mobile. Innovare e ottimizzare il processo di sviluppo non significa solo automatizzare l’esecuzione dei task. Un ruolo importante è giocato anche da aspetti legati all’applicazione: l’architettura, il paradigma di programmazione, e gli strumenti utilizzati. In particolare, al fine di applicare il principio “Don’t repeat yourself ” (DRY) e semplificare la manutenzione, diversi moderni framework per lo sviluppo di applicazioni mobile, detti multipiattaforma, propongono meccanismi che consentono di condividere codice tra piattaforme differenti. L’obiettivo di questa tesi è dunque quello di discutere (capitoli 1, 2 e 3) e mostrare, applicate ad un caso di studio industriale (capitoli 4, 5 e 6), l’uso di tecniche DevOps nell’ambito di applicazioni mobile, ed in particolare mostrando come queste siano applicabili in congiunzione ai framework di sviluppo multipiattaforma (in particolare, Kotlin Multiplatform).

implementazione e confronto di pedometri software non real time

Lo sviluppo dei dispositivi mobili negli ultimi anni ha permesso la creazione di pedometri efficienti. Uno dei problemi principali nella realizzazione dei contapassi `e l’accuratezza e la precisione nei risultati. Il seguente elaborato fornisce un’analisi dettagliata dei vari studi presenti in rete a riguardo. La ricerca ha avuto scopo di riassumere le diverse scelte implementative, confrontandole tra di loro e di risaltare i punti in comune fornendo un’analisi sull’effettiva efficacia di ognuna di esse. Il focus di questo studio si concentrer`a sull’analisi di algoritmi per la rilevazione di passi calcolati non in tempo reale. L’elaborato `e stato diviso in quattro differenti fasi. Durante la prima fase vengono esposti i principali studi e le principali metodologie relative all’argomento appena descritto. Nella seconda fase viene presentata la Tassonomia, cio`e una classificazione ordinata di concetti secondo determinati criteri. Nella terza fase `e stata quindi sviluppata una applicazione Android in cui vengono implementanti gli algoritmi descritti nelle fasi precedenti. Nell’ultima fase viene testata l’applicazione attraverso l’uso di specifici test confrontando tra loro i diversi algoritmi proposti.