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Publicações

Extending EcoAndroid with Automated Detection of Resource Leaks

Título
Extending EcoAndroid with Automated Detection of Resource Leaks
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2022
Autores
Pereira, RB
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ferreira, JF
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Mendes, A
(Autor)
FEUP
Rui Abreu
(Autor)
FEUP
Ata de Conferência Internacional
Páginas: 17-27
9th IEEE/ACM International Conference on Mobile Software Engineering and Systems (MobileSoft)
Pittsburgh, PA, MAY 17-18, 2022
Indexação
Publicação em ISI Web of Knowledge ISI Web of Knowledge - 0 Citações
Publicação em Scopus Scopus - 0 Citações
Outras Informações
ID Authenticus: P-00W-SPB
Abstract (EN): When developing mobile applications, developers often have to decide when to acquire and when to release resources. This leads to resource leaks, a kind of bug where a resource is acquired but never released. This is a common problem in Android applications that can degrade energy efficiency and, in some cases, can cause resources to not function properly. In this paper, we present an extension of EcoAndroid, an Android Studio plugin that improves the energy efficiency of Android applications, with an inter-procedural static analysis that detects resource leaks. Our analysis is implemented using Soot, FlowDroid, and Heros, which provide a static-analysis environment capable of processing Android applications and performing inter-procedural analysis with the IFDS framework. It currently supports the detection of leaks related to four Android resources: Cursor, SQLite-Database, Wakelock, and Camera. We evaluated our tool with the DroidLeaks benchmark and compared it with 8 other resource leak detectors. We obtained a precision of 72.5% and a recall of 83.2%. Our tool was able to uncover 191 previously unidentified leaks in this benchmark. These results show that our analysis can help developers identify resource leaks.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 11
Documentos
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