概要

本リポジトリ「AndroidDeviceRiskBookData」は、書籍や講義資料に相当する中国語ドキュメント群「《Android设备指纹攻防&风险环境检测》资料」をまとめたコレクションです。Android端末から取得可能な識別情報（ハードウェアID、センサーデータ、OS・環境情報、アプリケーションの挙動など）を用いたデバイス指紋化の手法、指紋による追跡や不正アクセス検知、防御技術（難読化・環境検出回避対策）、およびエミュレータやroot化環境、フック・偽装の検出方法などを扱っています。実践的な検証・サンプルが含まれるため、モバイル不正対策やアプリ保護の入門〜中級者に適したリファレンスとなっています。

リポジトリの統計情報

• スター数: 11
• フォーク数: 2
• ウォッチャー数: 11
• コミット数: 2
• ファイル数: 12
• メインの言語: 未指定

主な特徴

• Android向けデバイス指紋化とリスク環境検出に関する章立てドキュメントを収録。
• エミュレータ検出、root/フック検知、指紋収集と照合の実践的手法を解説。
• 実験データやコードスニペットが含まれ、実装の参考になる。
• 中国語資料をベースにしており、ローカル解析や学習に適した構成。

技術的なポイント

本リポジトリの技術的な中核は「多次元指紋収集」と「リスク環境の特徴量抽出」にあります。端末識別では、単一の識別子（IMEIやAndroid ID）に依存せず、ハードウェア情報（CPU、メーカー、モデル）、センサーのキャリブレーション差、ネットワークスタックやタイムスタンプの微妙なズレ、アプリインストール状況やファイルシステムのメタデータなどを組み合わせることで高精度の指紋を生成します。これにより、ユーザ単位や端末クローンの識別、複数アプリ間での相互相関による追跡が可能になります。

リスク環境検出は特徴量工学が鍵です。エミュレータはセンサーレスポンスの一貫性、CPU命令実装の差、特定のプロパティ（build.propの値やQEMU痕跡）で検出できます。rootやフック検知は、プロセスツリーの整合性チェック、改変されたライブラリのハッシュ検証、意図的なAPI呼び出しによるサンドボックス逸脱の試験などを組み合わせます。さらに、動的検出（ランタイムでのJNI/ARTフックの有無、スタックの改変検出）と静的検出（バイナリインテグリティ、シンボル差分）は補完関係にあり、これらを統合してスコアリングすることで誤検知を抑えつつ高い検出率を目指します。

実装上の注意点としては、指紋手法は環境依存であるため時間経過やOSアップデートで劣化する点、データ収集でプライバシーや法令順守を確保する必要がある点、そして逆に攻撃者によるフィンガープリント回避技術（応答偽装、センサーモック、タイミング操作）への対策が求められる点が挙げられます。本リポジトリはこれらの理論的背景と対策例、検証用データを提供しており、実務での検出ロジック設計や防御策評価に有用です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .DS_Store: file
• readme.md: file
• 第一章: dir
• 第七章: dir
• 第三章: dir

…他 7 ファイル

まとめ

Androidの指紋化とリスク検出を学ぶ実践的な資料集。研究・実装の出発点に最適。

リポジトリ情報：

• 名前: AndroidDeviceRiskBookData
• 説明: 《Android设备指纹攻防&风险环境检测》资料
• スター数: 11
• 言語: null
• URL: https://github.com/w296488320/AndroidDeviceRiskBookData
• オーナー: w296488320
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/30716361?v=4

READMEの抜粋：

《Android设备指纹攻防&风险环境检测》资料

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