Detecting Antipatterns in Android Apps - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport De Recherche) Année : 2015

Detecting Antipatterns in Android Apps

Détection d’anti-patrons dans les applications Android

Résumé

Mobile apps are becoming complex software systems that must be developed quickly and evolve continuously to fit new user requirements and execution contexts. However, addressing these constraints may result in poor design choices, known as antipatterns, which may incidentally degrade software quality and performance. Thus, the automatic detection of antipatterns is an important activity that eases both maintenance and evolution tasks. Moreover, it guides developers to refactor their applications and thus, to improve their quality. While antipatterns are well-known in object-oriented applications, their study in mobile applications is still in their infancy. In this paper, we propose a tooled approach, called Paprika, to analyze Android applications and to detect object-oriented and Android-specific antipatterns from binaries of mobile apps. We validate the effectiveness of our approach on a set of popular mobile apps downloaded from the Google Play Store.
Les applications mobiles deviennent des systèmes logiciels complexes qui doivent être développés rapidement et évoluer continuellement pour s’adapter aux nouvelles exigences des utilisateurs et à de multiples contextes d’exécution. La réponse à ces changements peut mener à de mauvaises solutions de conceptions ou d’implémentations, connues sous le nom d’anti-patrons, qui peuvent dégrader la qualité du logiciel ainsi que ses performances. Par conséquent, la détection automatique de ces anti-patrons est importante pour faciliter les tâches de maintenance et d’évolutions des applications. Cela peut aussi aider les développeurs à réusiner leurs applications et par conséquent augmenter leurs qualités. Bien que les anti-patrons soient bien connues pourles applications orientés objets, leur étude pour les applications mobiles est encore à ses balbutiements. Dans ce rapport, nous proposons une approchée outillée nommée Paprika qui permet d’analyser les binaires d’applications Android afin de détecter des anti-patrons orientés objets et spécifiques à Android. Nous validons l’efficacité de notre approche sur un ensemble de plusieurs applications populaires téléchargées depuis le Google Play Store.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01122754 , version 1 (04-03-2015)
hal-01122754 , version 2 (06-03-2015)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01122754 , version 2

Citer

Geoffrey Hecht, Romain Rouvoy, Naouel Moha, Laurence Duchien. Detecting Antipatterns in Android Apps. [Research Report] RR-8693, INRIA Lille; INRIA. 2015. ⟨hal-01122754v2⟩
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