检索结果-南通市图书馆

基于网络侧的手机隐私泄露检测方案及实现

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电视技术 2013年第5期37卷 99-102页

作者：罗佳叶猛江舟光纤通信技术和网络国家重点实验室湖北武汉430074 武汉邮电科学研究院通信与信息系统湖北武汉430074 武汉虹旭信息技术有限责任公司安全产品部湖北武汉430074

针对传统的用户侧隐私泄露检测方案的不足,提出了一种基于网络侧的手机隐私泄露检测方案。从移动运营商核心网Gn口获取授权用户的上网数据后进行处理,实现对手机用户的隐私泄露行为的预警和检测。通过虚拟环境测试,结果证明,本方案具有... 详细信息

针对传统的用户侧隐私泄露检测方案的不足,提出了一种基于网络侧的手机隐私泄露检测方案。从移动运营商核心网Gn口获取授权用户的上网数据后进行处理,实现对手机用户的隐私泄露行为的预警和检测。通过虚拟环境测试,结果证明,本方案具有较好的检测效果。

关键词：手机隐私泄露网络侧检测

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手机隐私的攻击劫持技术

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黑客防线 2010年第7期 199-201页

作者： Karstcn Nohl 小小杉（译）

当前最为流行的一种通信技术GSM已经几乎遍布大多数国家，连接40多亿台终端设备。除电话技术外，GSM也被用于文本消息（短信）、Infernef浏览器及设备与设备之间的通信。

关键词：手机隐私攻击劫持

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手机媒介隐私模糊地带的信息保护研究 ——基于优势App隐私文本的观察

手机媒介隐私模糊地带的信息保护研究 ——基于优势App隐私文本的...

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作者：俞立根南京师范大学

学位级别：硕士

大数据赋能的手机媒介,不再偏安于作为“交流的义肢”来延伸个人的感官,而是同时成为一个相异的它者技术,充当个人隐私的“跟踪器”、“采集器”、“数据库”。由于作为私人物质的手机媒介连接着“全球村”般的共生系统,公民的私人空间... 详细信息

大数据赋能的手机媒介,不再偏安于作为“交流的义肢”来延伸个人的感官,而是同时成为一个相异的它者技术,充当个人隐私的“跟踪器”、“采集器”、“数据库”。由于作为私人物质的手机媒介连接着“全球村”般的共生系统,公民的私人空间在公开与私密间变得模棱两可,流动其间的私人信息琐碎、隐秘又难以指认,使得本该由个人享有的自由权利服从于隐形的权力,最终,将公民的隐私置于多重困境之中。基于此背景,本文选取国内外的优势App作为观察对象,从象征着行为契约的隐私政策文本出发,借助Nvivo软件来梳理隐私政策的内容和框架,探讨政策之中的权利边界与缓冲,试图分析国内外隐私政策的异同和历时文本呈现上的变化。经过整体意义上的考察,本文发现手机媒介的隐私政策中存在“收集阶段的差异地带”,“处理阶段的整合地带”,“第三方共享中的扩散地带”等“文本行为约定”与“实际保护诉求”间的模糊问题。依据模糊地带所透露出的信息义务主体(App服务方)的行为倾向,进而可以从以法律为代表的外部可行性制约路径出发,寻求更有效的保护。最后部分的重心聚焦于模糊地带的问题治理。结合手机媒介的时代特性,本文引入并改进Daniel J·Solove的隐私行为模型,通过扩大信息保护机制的范围,将信息的收集行为、加工行为和传播行为纳入其中,并以个人层面的积极干预,社会层面的共同保护,国家层面的政治经济规制为突破性要素,来完善信息保护方式的运行机制,最终实现理论意义上对法律机制模型的构建。

关键词：手机隐私隐私政策模糊地带信息保护机制

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基于众包和机器学习的移动应用隐私评级研究

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计算机科学与探索 2018年第8期12卷 1238-1251页

作者：张贤贤王浩宇郭耀徐国爱北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京大学信息科学技术学院软件所高可信软件技术教育部重点实验室北京100871 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876

移动平台上广泛存在权限滥用的问题,在用户不知情的情况下,很多应用会获取并泄露用户的隐私信息。隐私信息的使用是否合理与其使用意图相关。为了实现基于用户期望对应用的敏感行为进行隐私评分,提出一种基于应用敏感权限使用意图的隐... 详细信息

移动平台上广泛存在权限滥用的问题,在用户不知情的情况下,很多应用会获取并泄露用户的隐私信息。隐私信息的使用是否合理与其使用意图相关。为了实现基于用户期望对应用的敏感行为进行隐私评分,提出一种基于应用敏感权限使用意图的隐私评级模型,基于众包数据中421个用户16 651个数据对不同的组合的评分,使用机器学习技术建立准确的隐私评级预测模型。通过静态分析应用使用敏感权限的意图,使用隐私评级模型对应用进行评分。实验结果表明,所建立的隐私评级模型能够达到80.7%的准确率。通过将隐私评级模型应用于来自谷歌商店的11 931个应用,结果表明大约8%的应用存在严重的隐私风险。

关键词：手机隐私权限意图隐私评分机器学习

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安卓应用隐私评分技术的研究与实现

安卓应用隐私评分技术的研究与实现

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作者：张贤贤北京邮电大学

学位级别：硕士

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... 详细信息

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,并将该系统进行大规模应用,并对相关结果进行分析和展示。

关键词：手机隐私权限意图隐私评分机器学习

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