一种APP收集用户个人敏感信息的风险评估方法

    公开(公告)号:CN110505348A

    公开(公告)日:2019-11-26

    申请号:CN201910794491.4

    申请日:2019-08-27

    Abstract: 本发明公开了一种APP收集用户个人敏感信息的风险评估方法,通过对APP进行静态分析以及动态分析,得出权限评分、调用函数评分、SDK评分、流量包参数评分和域名评分,再进行加权求和,得出被评估APP的最终评分,根据评估矩阵得出被评估APP的风险评级;根据风险评级反向维护SDK风险权重库和域名风险权重库,对SDK或域名进行风险权重的修正。本发明的APP收集用户个人敏感信息的风险评估方法包含用户输入的用户个人敏感信息、非用户输入的潜在用户个人敏感信息,对APP收集用户个人敏感信息的风险程度进行量化,更全面的涵盖了多种敏感信息点,细化了APP收集用户个人敏感信息的风险大小,能大批量的评估APP收集用户个人敏感信息的风险程度。

    一种基于降噪模型的隧道流量关联方法和装置

    公开(公告)号:CN118869520A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202311587077.9

    申请日:2023-11-24

    Abstract: 本发明提供一种基于降噪模型的隧道流量关联方法和装置,其中所述方法包括:获取预建立的网络隧道的多个入口节点流和多个出口节点流;其中,所述网络隧道用于客户端访问对应的网络;确定与每个出口节点流对应的至少一个候选入口节点流,将每个所述出口节点流输入至预训练的降噪模型中,以将出口节点流依次进行网络噪声和混淆噪声去除处理,得到映射入口节点流;分别计算所述映射入口节点流与至少一个候选入口节点流的统计距离,根据所述统计距离对所述候选入口节点流进行筛选,将最小的统计距离对应的候选入口节点流作为与所述出口节点流关联的目标入口节点流;通过不同的编码层负责去除不同类型的噪声,可提高关联结果的精度。

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