Исследователи из Гонконгского баптистского университета, Университета имени Сунь Ятсена, Ланкастерского университета и Гонконгского университета науки и технологий разработали VR-Themis — систему автоматического обнаружения клонированных приложений виртуальной реальности. В ходе исследования она выявила 977 подозрительных пар, включающих 307 приложений, среди 4277 изученных приложений для Quest. Таким образом, признаки клонирования были обнаружены у 7,18% приложений в выборке.
Клонами исследователи называют приложения, которые обладают существенным сходством архитектуры и основных цифровых материалов и распространяются другим владельцем без разрешения. Подобное копирование может использоваться для распространения взломанных версий, неофициальных локализаций и приложений с разблокированными платными функциями. Перепакованные приложения также способны создавать дополнительные риски для безопасности и конфиденциальности пользователей.
Обычные методы поиска клонов мобильных приложений плохо подходят для виртуальной реальности. Они преимущественно анализируют программный код, двумерный интерфейс и метаданные ресурсов, тогда как при разработке приложений виртуальной реальности большое значение имеют трёхмерные модели, анимация, структура сцен и взаимодействие объектов. По приведённым авторами исследования оценкам, на цифровые материалы приходится около 30% стоимости разработки приложений виртуальной реальности, на программирование — 25%, ещё 15% — на проектирование взаимодействия с трёхмерной средой. Кроме того, используемый Unity механизм Intermediate Language To C++ (IL2CPP) затрудняет восстановление исходного кода и снижает эффективность методов сравнения, основанных преимущественно на нём.
VR-Themis решает задачу в два этапа. Сначала система извлекает из приложений десять статистических характеристик и при помощи алгоритма пространственной кластеризации приложений на основе плотности с учётом шума (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN) объединяет похожие приложения в группы. Для всех 4277 приложений извлечение этих признаков заняло около 5810 секунд, а непосредственно кластеризация — 0,1 секунды. В результате система сформировала 198 кластеров и сократила число пар для дальнейшего сравнения с 9 144 226 до 416 385 — примерно до 4,55% исходного количества.
На втором этапе VR-Themis проводит подробное сравнение отобранных приложений с помощью предложенной исследователями модели «Иерархия-объект-поведение» (Hierarchy-Object-Behaviour, HOB). Она учитывает три группы признаков: структуру иерархии трёхмерных сцен, свойства объектов GameObject и поведение связанных с ними скриптов. Для их сравнения используют иерархию дистанции редактирования (Hierarchy Edit Distance, HED), дистанцию между объектами (GameObject Node Distance, GND) и схожесть скриптового поведения (Script Behaviour Similarity, SBS).
Для извлечения информации из приложений исследователи также создали модифицированную версию AssetStudio под названием AssetStudio.Fine. При обработке крупных трёхмерных сеток система предварительно уменьшает количество вершин и полигонов, стараясь сохранить основную геометрию модели. В эксперименте с 8000 сеток из 500 случайно выбранных приложений такой подход сократил среднее время их обработки на 53,54%.
После первого этапа VR-Themis отобрала 416 385 потенциально подозрительных пар. Подробный анализ сократил их количество до 977 пар, включающих 307 разных приложений, или 7,18% всей выборки. Сам детальный этап обработки занял около 30 958 секунд.
Исследователи дополнительно проверили точность системы. Сначала они испытали её на отдельном размеченном наборе из 200 приложений: половину составляли приложения с вручную установленными клонами, а вторую половину — специально созданные для эксперимента копии. VR-Themis обнаружила все известные клонированные пары без ложноположительных и ложноотрицательных результатов.
После этого исследователи вручную проверили все клоны, обнаруженные среди основной выборки из 4277 приложений, запуская их и сравнивая визуальное оформление и игровую механику. Ложных срабатываний среди обнаруженных системой случаев они не нашли. Проверить отсутствие всех возможных пропущенных клонов значительно сложнее, поэтому команда дополнительно сформировала десять тематических групп по десять приложений и вручную изучила их. Необнаруженные VR-Themis клоны в этой проверке найдены не были, однако такой эксперимент не позволяет утверждать, что система гарантированно выявила все клоны во всей выборке.
Авторы выделили три распространённые причины клонирования. Во-первых, популярность: особенным спросом пользуются платные проекты с качественными трёхмерными материалами. Например, исследователи обнаружили копии Gorilla Tag с изменёнными моделями и сценами. Вторая причина связана с локализацией: приложения с ограниченным набором языков перепаковывают и переводят без разрешения разработчиков. Третья — взлом условно-бесплатных приложений и пробных версий с последующим распространением копий с открытыми платными функциями.
Что касается ограничений, VR-Themis способна определить сходство приложений, но не всегда может установить, какое из них является оригиналом. Динамически загружаемые материалы и Unity Asset Bundles способны привести к неполному восстановлению структуры сцены, а обфускация кода — помешать декомпиляции. Исследование также ограничено приложениями на Unity: платные приложения и проекты с недоступными ссылками на загрузку не вошли в выборку. В дальнейшем авторы намерены распространить методику на другие движки и устройства виртуальной реальности.
Не пропускайте важнейшие новости о дополненной и виртуальной реальности — подписывайтесь на Голографику в Телеграме, Максе, ВК и X! Поддержите проект на Бусти.
Далее: W4 Games привлекла крупные инвестиции на развитие и продвижение Godot Engine
