公开(公告)号：CN104966031B

公开(公告)日：2018-02-27

申请号：CN201510374683.1

申请日：2015-07-01

Applicant: 复旦大学

Inventor： 杨珉 ,  杨哲慜 ,  南雨宏 ,  周顺帆 ,  张源

IPC: G06F21/62 ,  G06F17/30 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明属于程序信息安全检测技术领域，具体为安卓应用程序中非权限相关隐私数据的识别方法。本发明方法分为数据预处理、隐私相关文本的分析、非权隐私相关界面元素的识别、基于代码静态信息流分析的果过滤四个阶段，主要针对处于Android系统的权限模型的保护范围之外的Android应用程序中非权限相关的隐私数据，将机器学习技术与传统静态信息流分析技术相结合进行识别。通过对此类隐私数据识别，能够将其标记为敏感数据源，进一步结合传统静态信息流分析检测技术或者动态污点信息跟踪检测技术，为此类隐私数据的监控和保护提供基础，从而降低用户隐私数据的泄露风险。

公开(公告)号：CN104966031A

公开(公告)日：2015-10-07

申请号：CN201510374683.1

申请日：2015-07-01

Applicant: 复旦大学

Inventor： 杨珉 ,  杨哲慜 ,  南雨宏 ,  周顺帆 ,  张源

IPC: G06F21/62 ,  G06F17/30 ,  G06F17/27

CPC classification number: G06F21/6254 ,  G06F17/2705 ,  G06F17/2745 ,  G06F17/30115 ,  G06F17/30908

Abstract: 本发明属于程序信息安全检测技术领域，具体为安卓应用程序中非权限相关隐私数据的识别方法。本发明方法分为数据预处理、隐私相关文本的分析、非权隐私相关界面元素的识别、基于代码静态信息流分析的果过滤四个阶段，主要针对处于Android系统的权限模型的保护范围之外的Android应用程序中非权限相关的隐私数据，将机器学习技术与传统静态信息流分析技术相结合进行识别。通过对此类隐私数据识别，能够将其标记为敏感数据源，进一步结合传统静态信息流分析检测技术或者动态污点信息跟踪检测技术，为此类隐私数据的监控和保护提供基础，从而降低用户隐私数据的泄露风险。