Softwareanalyse zur Erkennen des Verlustes persönlicher Daten (A03)

• Fachliche Zuordnung: Softwaretechnik und Programmiersprachen
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 272573906

Wir erforschen Verfahren zur Softwareanalyse, die es den Nutzern ermöglichen nachzuvollziehen, wie ihre Daten durch Anwendungen Dritter auf Mobiltelefonen sowie bei Internetdiensten geteilt werden. Als Hauptkonzept führen wir privacy patterns ein, die Quellen und Flüsse von sensiblen Daten in einer abstrakten, leicht verständlichen Form identifizieren und für weitere Analysen zugänglich machen. Das Abstrahieren vieler miteinander verbundener Apps wird es uns erlauben, "abnormales" Verhalten zu erkennen. Um mehrsprachige, in binärer Form vertriebene, verborgene und sogar schädliche Software Dritter zu bewältigen, verbinden wir statische und dynamische Analyse mit neuen Test-Generierungs Technologien, welche die relevanten Datenflüsse robust, effizient, und zielgerichtet adressieren.

• DFG-Verfahren: Sonderforschungsbereiche
• Teilprojekt zu: SFB 1223: Methoden und Instrumente zum Verständnis und zur Kontrolle von Datenschutz
• Internationaler Bezug: Luxemburg
• Antragstellende Institution: Universität des Saarlandes
• Mitantragstellende Institution: Université du Luxembourg
• Teilprojektleiter: Professor Dr. Lionel Briand; Professor Dr.-Ing. Andreas Zeller, Ph.D.