安卓应用隐私评分技术的研究与实现

发布时间：2021-07-31 01:29

　　随着智能手机系统的快速发展,移动应用数量逐年增多,但是很多应用在用户不知情的情况下获取并泄露用户的隐私信息,然而现有的研究表明隐私信息的使用是否合理与其使用意图相关,因此本文提出一种基于应用隐私信息使用意图对应用隐私风险进行评估的研究方法,意在为用户提供一个隐私风险参考。本文将机器学习技术应用于隐私风险预测,构建隐私风险评分预测模型,并基于该模型实现一个隐私风险评级系统。本文主要研究内容如下:隐私风险评分预测模型,首先分析和提取安卓应用的特征向量,并进行预处理;然后研究不同的机器学习预测模型原理,建立多个隐私风险评分预测模型,并进行了优化,同时与现有研究方法进行了对比。安卓应用第三方库检测方法,现有的检测方法存在一定局限性,本文提出并实现基于模块聚类的第三方库检测方法,为敏感权限使用意图的分析提供依据,并与现有的检测方法进行了对比。隐私风险评级系统,对隐私风险评级系统进行了总体结构设计,并针对原文件的预处理、隐私特征的分析与提取、隐私风险评级三个方面,分别进行了详细的介绍和实现,最终实现隐私风险评级系统。隐私风险评级系统的测试与应用,结合实际的应用实例对隐私风险评级系统进行测试,并将该... 

【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－丨案桌系统架构图??（三）系统运行库??安卓支持的主要功能是Ｃ?＋＋库，如ＳＱＬｉｔｅ数据库支持，ＯｐｅｎＧＬ?ＥＳ库３Ｄ图??形支持，ＷｅｂＫｉｔ库浏览器内核支持等等

图２－丨ａｐｋ文件结构图??２．２安卓权限模式简介??本文的研究基于安卓权限模型，安￥权限框架从两方而保护用户隐私：ａ）??

分别是回归和分类，这两个问题的本质是一样的，区别在于输出结果变量的类型??不同，回归一般输出连续纸，分类一般输出离散值。本文中的隐私评分预测模型??使用回归，而对第三方库的检测和识别使用分类，一般的预测流程如图２－２所示。??ｉ廳数ＩＳ??ｆ??机器学习ｓｓ??ｗ?出??”??＊贼５??＞？预测结果??图２－２机器学习预测流程??（１）

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多因素聚类选择的Android应用程序分类风险评估方法[J]. 超凡,杨智,杜学绘,韩冰.  网络与信息安全学报. 2021(02)



本文编号：3312495