集成隐私安全感知的移动App智能评分系统研究
移动应用程序开发中的隐私泄露风险评估方法研究
移动应用程序开发中的隐私泄露风险评估方法研究随着移动应用程序的普及，越来越多的用户将个人信息存储在他们的移动设备上。
然而，隐私泄露已成为移动应用程序面临的一个严重问题。
在此背景下，研究和开发有效的隐私泄露风险评估方法成为迫切需要解决的任务。
一种常见的隐私泄露风险评估方法是基于权限分析。
在Android操作系统中，应用程序必须获得访问个人信息的权限。
传统方法通常通过分析应用程序的权限请求列表来评估隐私泄露风险。
然而，这种方法并不能全面考虑到应用程序的实际行为，因为应用程序可以通过其他方式获取用户的敏感信息。
因此，研究人员提出了一种基于行为分析的隐私泄露风险评估方法。
这种方法通过监测应用程序在运行时的行为来评估隐私泄露风险。
例如，当一个应用程序试图发送短信或拍摄照片时，该方法将检测到并对其风险进行评估。
通过这种方法，我们可以更准确地评估应用程序对用户隐私的威胁。
另一种隐私泄露风险评估方法是基于数据流分析。
该方法通过分析应用程序在数据处理过程中的流向来评估隐私泄露风险。
例如，当一个应用程序试图将用户的联系人信息上传到远程服务器时，该方法将检测到并对其风险进行评估。
通过这种方法，我们可以更好地理解应用程序对用户数据的使用方式。
除了这些传统的评估方法之外，近年来还出现了一些新的评估方法。
例如，一种基于机器学习的隐私泄露风险评估方法被提出。
这种方法通过使用机器学习算法来分析应用程序的行为模式，并预测其对用户隐私的威胁。
通过这种方法，我们可以更加准确地评估应用程序的隐私风险。
然而，即使有这些不同的隐私泄露风险评估方法，仍然存在一些挑战。
首先，由于移动应用程序的复杂性，评估方法的准确性可能受到限制。
其次，开发者可能会采取措施来隐藏应用程序的真实行为，从而干扰风险评估。
最后，用户可能不愿意为了评估隐私风险而放弃某些应用程序的使用。
为了克服这些挑战，需要进一步的研究和探索。
我们可以考虑将不同的评估方法相结合，以提高评估的准确性。
一种手机APP隐私风险量化评估方法[发明专利]
![一种手机APP隐私风险量化评估方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/78a453e9a6c30c2258019ea7.png)
专利名称：一种手机APP隐私风险量化评估方法专利类型：发明专利
发明人：孟小峰,朱敏杰
申请号：CN201710623492.3
申请日：20170727
公开号：CN107403092A
公开日：
20171128
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种手机APP隐私风险量化评估方法，其步骤：获取用户APP数据：将目前市场上的APP分为20类，每类APP分别取市场上最流行的5款APP进行模拟实验；把用户隐私项分为100个，根据对用户隐私信息属性的分类把用户隐私项分为八类，每一类型APP都有可能泄露用户不同的隐私项；对隐私信息的危害值求解，组合使用相关权重赋值的方法来度量隐私信息的危害程度；计算隐私风险值；把调查和模拟的APP用户数据代入对隐私风险归一化值计算公式进行验证，确定用户U隐私项R的组合内隐私风险值和用户U操作应用A的组合内隐私风险值，对用户使用多APP组合时APP隐私风险大小进行排序，进而找出造成用户隐私风险升高的主要APP，实现对用户进行预警提醒。
申请人：中国人民大学
地址：100872 北京市海淀区中关村大街59号中国人民大学信息学院
国籍：CN
代理机构：北京纪凯知识产权代理有限公司
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移动互联网用户隐私信息检测保护技术研究及应用
移动互联网用户隐私信息检测保护技术研究及应用许家乐，乔喆，王晓晴，李斐（中国移动通信集团公司信息安全管理与运行中心，北京 100053）摘 要 智能终端及应用作为“大连接”中的重要节点和业务载体，直接或间接接触大量用户敏感隐私信息。
近年来，APP强制授权、过度索权和超范围收集个人信息的现象大量存在，违法违规使用个人信息的问题十分突出，用户隐私泄露的情况愈演愈烈，安全及隐私问题引发社会广泛关注。
本文根据不同源头的APP隐私安全风险全面梳理排查，创新提出“静态权限检测+动态行为特征+网络DPI智能分析”的隐私信息检测防护技术体系，实现了敏感权限智能分析、违规索权动态监控、隐私泄露探测预警和敏感信息深度追踪，确保移动应用APP安全、可信、可控，保障了业务单位和用户隐私安全权益。
关键词 APP隐私安全；用户隐私检测；敏感信息防护；移动互联网安全；大连接数据安全中图分类号 TN918 文献标识码 A 文章编号 1008-5599（2019）12-0012-06收稿日期：2019-11-21“大连接”IT 环境下，APP 已成为业务的主要入口，移动终端、物联网、智慧家庭和5G 等新型智能设备广泛应用。
随着APP 对用户服务的深入，智能终端及应用内保存的个人隐私信息愈加丰富，用户隐私泄露的情况愈演愈烈。
2018年8月中国消费者协会发布的《APP 个人信息泄露情况调查报告》显示，67.2%的受访者认为APP 在自身功能不必要的情况下获取用户隐私权限。
报告显示，移动社交及网购类APP 调用定位权限占比高达96.7%，移动视频、网购类APP 调用通讯录占比分别高达86.7%和80.0%。
APP 强制授权、过度索权和超范围收集个人信息的现象大量存在，违法违规使用个人信息的问题十分突出，安全及隐私问题引发社会广泛关注。
1 APP 用户隐私保护需求分析1.1 APP 用户隐私保护威胁分析（1）APP 过度索权现象普遍存在：用户通常在无意识或无感知情况下泄露了个人敏感隐私数据。
手机应用安全评估系统
手机应用安全评估系统
手机应用安全评估系统是一种通过评估手机应用程序的安全性来保护用户数据和隐私的系统。
该系统使用各种测试和分析技术来发现应用程序中可能存在的安全漏洞和风险，并提供相应的建议和解决方案。
手机应用安全评估系统通常包括以下几个主要组成部分：
1.安全扫描工具：可以对手机应用程序进行静态和动态的代码分析，发现潜在的漏洞和安全风险。
这些工具可以检查应用程序的权限使用情况、代码中的安全脆弱性以及数据传输的加密和验证等方面。
2.漏洞数据库：包含已经发现的安全漏洞和攻击技术的详细信息，可以帮助评估系统识别和分类漏洞，为开发者提供参考。
3.安全评估报告：为每个被评估的应用程序生成详细的安全评估报告，包括发现的漏洞和建议的修复方法。
这些报告可以帮助开发者了解他们的应用程序中存在的安全风险，并采取相应的措施加以修复。
4.自动化测试：通过自动运行一系列安全测试脚本，可以快速发现应用程序中的潜在安全问题。
这些脚本可以检查应用程序的安全配置、用户身份验证、安全传输、数据存储和访问控制等方面的问题。
5.安全建议和培训：为开发者提供关于安全开发最佳实践的建
议，并提供培训课程和资料，帮助开发者提高他们的应用程序的安全性。
手机应用安全评估系统可以帮助开发者提前发现并修复应用程序中的安全问题，保护用户的数据和隐私安全。
同时，这也有助于提高用户对手机应用程序的信任度，增加用户的使用和下载率。
移动应用安全性评估技术研究
移动应用安全性评估技术研究随着智能手机和平板电脑的普及，移动应用也越来越多样化和丰富，如今人们可以通过移动应用完成许多工作、享受娱乐和生活便利，但同时也面临着移动应用的安全威胁，如数据泄露、恶意软件、账号被盗等。
因此，移动应用安全性评估技术的研究也变得尤为重要。
1、什么是移动应用安全性评估技术移动应用安全性评估技术指基于移动应用程序的安全性分析和评估，利用各种方法和技术来评估移动应用的安全性和隐私保护。
移动应用安全性评估技术的主要目的是发现和解决移动应用程序中存在的安全漏洞、加强应用防护能力，提高应用的安全可信度和稳定性。
2、移动应用安全性评估技术的主要技术手段（1）静态分析技术静态分析技术是通过对源代码、二进制代码或字节码的分析，实现对移动应用安全问题的检测，能够对代码进行全面、深入地分析和测试。
静态分析技术的主要工具有JEB、IDA等，可以用于分析应用程序的代码、数据结构和执行流程，识别应用程序中的漏洞和弱点。
静态分析技术通常需要一定的技术要求和专业知识，能够检测出移动应用程序的安全问题，但也可能存在漏报、误报的情况。
（2）动态分析技术动态分析技术是在移动应用程序运行时对应用程序进行检测和分析，可以模拟用户对应用程序的操作，通过监控应用程序的运行行为、运行流程、数据交互和网络通信等，对应用程序的安全性进行全面的分析和评估。
动态分析技术的主要工具有FrIDA、Androguard等，可以实现攻击场景重现、应用程序运行痕迹跟踪和安全漏洞检测等多种功能。
与静态分析技术相比，动态分析技术更加灵活、全面、准确，但也需要更高的测试复杂度和技术要求。
（3）模糊测试技术模糊测试技术是一种基于随机输入、错误输入和非法输入等方式，对目标移动应用程序进行测试，发现和报告应用程序中的安全漏洞和异常情况。
模糊测试技术的主要工具有Peach Fuzzer、AFL等，可以模拟用户对应用程序的测试，自动生成大量、多样化的测试用例，并对应用程序中的所有可操作区域进行深入、全面的测试。
移动APP安全及等级保护测评研究
移动APP安全及等级保护测评研究随着移动互联网的快速发展，移动APP已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
随之而来的问题是移动APP的安全性问题也日益受到关注。
随着黑客技术日益发展，移动APP的安全性问题也日益凸显，用户的隐私信息可能在未经授权的情况下被窃取，甚至有可能发生金融欺诈等问题。
进行移动APP安全及等级保护的测评研究显得尤为重要。
移动APP安全的重要性移动APP安全不仅关乎用户的隐私权和财产安全，也关乎移动互联网的整体发展。
一方面，用户的隐私信息可能被黑客窃取，给用户带来经济和精神上的损失；移动APP的安全问题也可能给企业和整个移动互联网行业带来负面影响。
在这种情况下，进行移动APP安全及等级保护的测评研究势在必行。
移动APP安全的测评研究主要包括以下几个方面：1. 安全性评估：通过对移动APP的安全性进行全面评估，包括数据传输加密、用户认证、安全漏洞等方面的评估，从而评估出移动APP的整体安全级别。
2. 风险评估：通过对移动APP可能存在的安全风险进行评估，包括用户隐私泄露风险、数据安全性风险、金融欺诈风险等，从而找出可能存在的安全隐患。
1. 等级划分：对移动APP进行等级划分，根据不同的安全性水平对移动APP进行分类，从而使用户更加明确不同APP的安全性水平。
2. 等级认证：对移动APP进行等级认证，对通过认证的移动APP颁发相应等级的安全证书，从而提高用户对移动APP的信任度。
3. 安全监管：建立移动APP安全监管机制，对各类移动APP的安全等级进行监管，从而保障用户的权益。
目前，国内外对移动APP安全及等级保护的测评研究已经取得了一定的进展。
国内外一些科研机构、高校和企业已经对移动APP的安全性进行了一系列的研究，提出了许多有益的建议和方案。
一些国家和地区也相继出台了移动APP等级保护的相关政策和规定，加强对移动APP安全的监管力度。
移动APP安全及等级保护的测评研究中还存在一些问题和挑战。
基于感知示能性理论框架的移动音乐App用户体验评估研究
基于感知示能性理论框架的移动音乐App用户体验评估研究一、概述随着移动互联网的迅猛发展，移动音乐App已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
用户通过移动音乐App，能够随时随地享受音乐带来的愉悦和放松。
面对市场上众多的移动音乐App，如何评估和提升用户体验，从而吸引和留住用户，成为各大音乐平台亟待解决的问题。
感知示能性理论框架作为一种有效的用户体验评估工具，近年来在人机交互和产品设计领域得到了广泛应用。
该理论框架强调用户在使用产品时，对产品功能、界面和交互方式的感知和预期，以及这些感知和预期如何影响用户的体验。
将感知示能性理论框架应用于移动音乐App用户体验评估，有助于我们更深入地了解用户需求和行为，从而优化产品设计，提升用户体验。
本研究旨在基于感知示能性理论框架，对移动音乐App的用户体验进行全面评估。
通过收集和分析用户的反馈和数据，识别出影响用户体验的关键因素，并提出相应的优化建议。
这不仅有助于音乐平台提升产品质量和竞争力，还能够为用户提供更加优质、个性化的音乐服务，推动移动音乐产业的持续发展。
1. 研究背景：移动音乐App的普及与发展趋势随着科技的飞速发展和人们生活水平的不断提升，移动音乐App 作为数字时代的重要产物，正以其独特的魅力和优势，迅速渗透到人们的日常生活中。
移动音乐App不仅提供了便捷的音乐播放功能，还通过丰富的音乐资源和个性化推荐服务，满足了用户多样化的音乐需求。
移动音乐市场呈现出蓬勃发展的态势。
移动设备的普及和网络带宽的增加为移动音乐App的发展提供了坚实的基础。
人们可以随时随地通过手机、平板电脑等移动设备，轻松访问和享受各种音乐服务。
随着音乐版权保护力度的加强和音乐品质的提升，移动音乐App也逐渐成为用户获取正版音乐的主要途径。
与此移动音乐App的功能和服务也在不断创新和完善。
除了基本的音乐播放和下载功能外，许多移动音乐App还提供了歌词同步、MV 播放、音乐社交等增值服务，为用户带来了更加丰富的音乐体验。
移动感知推荐系统中隐私保护研究
移动感知推荐系统中隐私保护研究移动感知推荐系统中隐私保护研究随着移动互联网技术的不断发展，移动感知推荐系统已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
移动感知推荐系统通过收集用户的地理位置、偏好和行为等数据，为用户提供个性化的服务和推荐。
然而，隐私泄露成为了这一技术面临的一个严重问题，给用户隐私安全带来了巨大的威胁。
因此，在移动感知推荐系统中，如何保护用户隐私成为了亟待解决的问题。
首先，移动感知推荐系统需要在数据收集阶段加强隐私保护。
传统的感知推荐系统会通过直接收集用户的地理位置数据、偏好和行为等敏感信息来进行推荐。
然而，这种方式的数据收集会存在较大的隐私泄露风险。
为了解决这个问题，研究者们提出了一些隐私保护的方法。
例如，可以采用加密技术对用户的数据进行保护，只有合法的解密密钥才能解密用户的数据，从而保护用户的隐私不被泄露。
其次，在数据存储和传输过程中，也需要加强隐私保护。
移动感知推荐系统通常需要将大量的用户数据存储在云端，并通过云计算和网络传输来进行处理和交互。
然而，这种方式会面临数据泄露的风险。
为了解决这个问题，可以采用数据加密和安全传输协议等技术来加强对数据的保护。
同时，可以采用多层加密和访问控制的方法来限制用户权限，确保只有授权用户才能访问和操作数据。
此外，移动感知推荐系统还需要加强对数据访问和使用的监控和审计。
在系统运行过程中，需要建立完善的监控机制来跟踪和记录对用户数据的访问和使用情况。
只有合法授权的用户才能访问数据，并且系统应该能够记录和审计用户对数据的使用行为。
这样一方面可以防止非法的数据访问和滥用，另一方面也可以追踪和追责在数据访问和使用过程中存在的违规行为。
另外，为了进一步提高隐私保护水平，可以引入差分隐私的概念和方法。
差分隐私是一种通过向用户的数据添加噪声来保护隐私的方法。
在移动感知推荐系统中，可以采用差分隐私机制来对用户数据进行处理，从而保护用户的隐私。
差分隐私能够在保证数据可用性的同时，有效地减少隐私泄露风险，是一种非常有效的隐私保护技术。
国际beason评分标准 eae模型
国际beason评分标准 eae模型国际Beason评分标准 EAE模型是一种能够帮助App开发者把控决定何时发布产品的量化系统。
它是由国际移动应用评级系统Beason （Brief Evaluation System for App Online Security）提出的，通过对App在以下四个方面的评分，从而决定是否适合发布：1.隐私（Privacy）：这个过程确保个人隐私受到尊重，且数据安全性得到保证，包括搜集、传输和储存用户数据的方式。
2.内容（Content）：这个过程是确保App内不含抄袭、侵权、霸凌行为等不良内容的审核过程。
3.社区（Community）：这个过程确保App所对应的社区，应该是一个和谐友好、健康向上的社区，而不是一个有负面影响的社区。
4.功能（Functionality）：这个过程是考虑用户功能体验，包括App各个方面（从软件稳定性到用户界面）都需要被测试。
其中，Beason为了更好地理解这些方面，还提出了EAE模型，全称为“Enforce-Approve-Educate”——强制执行、批准、教育。
这个模型通过制定强制执行规定、批准政策和培训计划，确保开发者按照规定编写App。
以下是EAE三个方面的各自细节：1. 强制执行：Beason创建了一套质量控制体系，确保开发者编写的代码达到了最高标准，并且没有漏洞。
2.批准：只有通过了Beason的审核，并获得了其认证，才能让开发的App进入交付流程，之后将会进入各大应用商城上市。
3. 教育：Beason会向开发者和用户提供关于数据安全、隐私保护、授权要求、知识产权保护等方面的知识教育，为推广健康、高质量的App服务。
总之，国际Beason评分标准 EAE模型是一种能够帮助开发者编写高质量、安全可靠的App，并确保没有恶意代码、漏洞对社会构成威胁的一种认证机制。
人工智能在教育评估中的自动评分系统
人工智能在教育评估中的自动评分系统今天，我站在这里，要和大家探讨的是一个既令人兴奋又充满挑战的话题——人工智能在教育评估中的自动评分系统。
随着科技的飞速发展，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，而教育领域也不例外。
今天，我们就来聊聊这个科技巨头如何改变我们的评估方式，以及它带来的机遇和挑战。
首先，让我们来了解一下自动评分系统的概念。
简单来说，这是一个利用人工智能技术对学生的作业、考试等学习成果进行自动评分的系统。
它通过分析学生的答案是不是标准答案，以及答案的正确率、完整性等多个维度，给出一个公正的分数。
这种系统不仅能够节省教师的时间，还能在短时间内完成大量的评分工作，大大提高了我们的工作效率。
接下来，我想给大家举个例子，来说明自动评分系统的实际应用。
假设我们有一个在线英语课程，学生需要完成一篇作文作为课程的作业。
在传统的评分方式中，教师需要逐一阅读每篇作文，然后根据评分标准给出分数。
这个过程不仅耗时费力，而且容易受到教师个人喜好和疲劳等因素的影响，导致评分的不公平和不准确。
但是，如果我们引入自动评分系统，这个问题就能得到很好的解决。
系统可以快速、准确地分析每篇作文的内容、结构和语言表达，给出一个公正的分数。
这样，我们就能确保每个学生都能得到公平的评分，不会因为个别教师的疏忽或偏见而受到影响。
当然，自动评分系统也不是万能的。
虽然它能够提高我们的工作效率，但也存在一些局限性。
比如，它可能无法完全理解学生的创意和思考过程，也可能无法准确判断一些复杂问题的答案。
因此，我们不能完全依赖自动评分系统，而是应该将其作为我们评分工作的有力补充，与我们的人工评分相结合，共同确保评分的公正性和准确性。
此外，我们还需要关注自动评分系统可能带来的伦理问题。
比如，如果我们将学生的隐私数据存储在系统中，就可能引发数据泄露和滥用的风险。
因此，在使用自动评分系统时，我们必须严格遵守相关的法律法规，保护学生的隐私和数据安全。
最后，我想说的是，人工智能在教育评估中的自动评分系统是一个强大的工具，但它并不是我们的替代品。
Android软件的隐蔽敏感行为检测技术研究的开题报告
Android软件的隐蔽敏感行为检测技术研究的开题报告一、选题意义当前，移动互联网技术的发展已经进入了一个新的境界，成为人们出行、购物和生活的必需品，而Android作为全球最大的移动操作系统，成为了移动互联网的重要基础设施。
然而，随着国内外数据安全事件频频发生，人们对于移动应用程序的安全性和隐私保护已经引起了越来越大的关注，因此，发展一种能够有效检测Android软件隐蔽敏感行为的技术，对于保护用户个人隐私有着重要的意义。
二、研究内容本次研究将围绕Android软件隐蔽敏感行为检测进行深入探讨，其中包括以下几个方面：1、分析Android权限机制及其设计缺陷通过研究Android权限机制的设计原理和实现方式，深入了解其存在的漏洞及不足之处，为后续对其进行检测提供依据。
2、探索Android敏感行为检测技术基于Android权限机制的设计缺陷，通过分析Android应用程序的运行机制，研究敏感行为检测技术的实现方法，包括行为建模、行为捕获和行为分析等步骤。
3、设计并实现Android隐蔽敏感行为检测系统基于前期研究成果，设计并实现Android隐蔽敏感行为检测系统，包括检测模块、模型库和报告输出模块等，并对系统的性能和检测效果进行评估。
三、研究目标本次研究的主要目标包括以下几个方面：1、深入理解Android权限机制的设计原理和实现方式，揭示其存在的漏洞及不足之处。
2、探索Android敏感行为检测技术实现方法，包括行为建模、行为捕获和行为分析等步骤，并对检测技术进行有效评估。
3、基于前期研究成果，设计并实现Android隐蔽敏感行为检测系统，并对其进行性能和检测效果的评估。
四、研究方案1、文献调研：对于Android权限机制的原理和实现方式进行全面的调研，了解其他学者对于Android隐蔽敏感行为检测技术的研究进展及相关成果。
2、技术研究：通过分析Android应用程序的运行机制，实现行为建模、行为捕获和行为分析等步骤，探索Android敏感行为检测技术实现方法。
移动社交网络中个性化推荐与隐私保护的研究
移动社交网络中个性化推荐与隐私保护的研究随着移动社交网络的普及和快速发展，人们已经逐渐离不开它们。
不仅在日常生活中，更在商业领域中，移动社交网络的重要性是不言而喻的。
社交网络平台为用户提供多种内容，包括新闻、照片、视频、音乐、游戏等，这些内容的个性化推荐在提高用户体验的同时，也成为平台增加活跃度和收入的有效手段。
然而，这种推荐手段会牵扯到用户的隐私信息，这就要求平台必须采取措施，保护用户的隐私信息。
本文将探讨移动社交网络中个性化推荐与隐私保护的研究现状和未来趋势。
1. 个性化推荐移动社交网络中的个性化推荐是通过大数据与算法，根据用户的历史行为以及相关的人物、事件、产品等内容，通过系统分析，为用户提供适合自己的内容或产品。
个性化推荐的目的是增强用户的忠诚度，提高用户的满意度，并真正满足他们的需求。
举个例子，在互联网广告行业中，个性化推荐是互联网广告的基础，通过分析用户的浏览行为、兴趣爱好以及其他一些信息，为他们推荐适合自己的广告，提高广告的点击率。
1.1个性化推荐算法个性化推荐算法主要包括基于内容、基于用户、基于协同过滤、基于社交网络、基于聚类等多种类型。
其中，基于协同过滤（CF）是最常用的算法之一。
CF算法将一组用户的评分矩阵作为输入，然后通过评分预测模型来预测每个用户未评分物品的评分，从而推荐物品。
CF算法大致可分为两类：基于用户的CF和基于物品的CF。
基于用户的CF算法主要是找到与目标用户兴趣相似的“邻居用户”，然后推荐邻居用户感兴趣的物品。
而基于物品的CF算法则是找到与目标物品相似的物品，然后将相似物品推荐给用户。
此外，在用户信息与行为数据分析领域得到广泛应用的机器学习算法也可用于个性化推荐。
机器学习算法包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、神经网络等，可以帮助系统更好地理解用户行为数据，并找到更好的推荐结果。
1.2个性化推荐的挑战虽然个性化推荐在提高用户满意度、忠诚度等方面带来了显著的好处，但在实现时，也会面临一些挑战。
移动APP安全及等级保护测评研究
移动APP安全及等级保护测评研究随着智能手机的普及，移动APP的使用也日益增长。
而随之而来的是移动APP安全问题的增加。
移动APP作为用户与服务器之间的一个桥梁，必须具备较高的安全性，确保用户的个人隐私和数据安全不会被泄漏。
移动APP安全及等级保护成为了一个研究热点。
移动APP安全主要指APP在设计、开发、测试、发布和运行过程中的安全性。
为了保障移动APP的安全，需要从以下几个方面进行测评研究。
需要对移动APP的用户隐私保护进行测评。
用户隐私保护是移动APP安全性的重要方面。
通过对APP的隐私政策、个人信息收集和使用等进行评估，可以确定APP是否合法合规。
需要评估APP是否有恶意收集用户数据、违规传输等行为。
某些APP会在用户同意的情况下收集用户位置信息，但有些APP可能会通过隐秘方式获取用户的位置信息，这样就涉及到违规收集用户隐私的行为。
需要评估移动APP的漏洞和安全风险。
移动APP开发中的漏洞和安全风险可能导致用户数据泄露、身份盗用等问题。
通过对APP的代码、权限、网络传输等进行全面分析，可以发现APP中存在的漏洞和安全风险。
某些APP可能存在未加密的用户数据传输，可能被黑客窃取或篡改。
需要对移动APP的应急响应能力进行测评。
移动APP可能面临各种安全威胁，如恶意代码攻击、服务器入侵等等。
APP的安全应急响应能力非常重要。
通过模拟各种安全事件，评估APP在遇到这些事件时的应对能力，以及恢复数据、修复漏洞的速度和效果。
需要对移动APP的加密与认证技术进行测评。
加密和认证技术可以保护APP数据的机密性和完整性。
通过评估APP的加密算法、密钥管理、数字证书等，确保APP的数据在传输和存储过程中不会被非法访问和篡改。
移动APP安全及等级保护测评是一个全面的研究领域，需要从用户隐私保护、漏洞和安全风险、应急响应能力以及加密与认证技术等方面进行评估。
只有通过科学、全面的测评研究，才能够提高移动APP的安全性，保护用户的个人隐私和数据安全。
移动APP安全及等级保护测评研究
移动APP安全及等级保护测评研究
移动APP数量的爆炸式增长使得用户在使用APP的同时也承担着安全风险，也使得APP 安全问题成为一个严重的问题。
为保障移动APP的安全，需要对APP进行安全等级保护测评。
APP安全等级保护测评是指一种客观、独立、公正、科学、规范的测试评估方法，以
确保APP在不同系统下的安全性和可靠性。
APP安全等级保护的目的是为了充分体现APP
的安全等级和保护APP的用户隐私。
1、渗透测试
渗透测试是指模拟一场黑客攻击，以检查APP的安全性能。
渗透测试可以模拟各种不
同的攻击方式，如SQL注入，跨站脚本攻击等，以测试APP的抵御攻击的能力。
2、代码审计
代码审计是通过对APP代码的检查来寻找安全漏洞的一种方法。
通过检查代码，可以
找到在代码中隐藏的安全缺陷，以提高APP的安全性能。
3、安全功能测试
安全功能测试是测试APP的各种安全功能的有效性和可靠性。
例如，测试APP的加密、数字签名和安全传输等功能的有效性，以确保APP的数据安全性。
4、性能测试
性能测试是测试APP的性能和稳定性的一种方法。
通过测试APP的性能和稳定性，可
以确保APP在不同系统下的稳定性和安全性。
综上所述，APP安全等级保护测评是确保APP安全性和用户隐私的重要措施。
通过渗
透测试、代码审计、安全功能测试和性能测试等方式，可以确保APP的安全等级和用户隐
私不被泄露。
同时，也能提高APP的安全性和可靠性，为APP的用户提供安全可靠的使用
体验。
移动APP安全及等级保护测评研究
（２）目前新标准针对移动 ＡＰＰ等级保护对象的通信网络 要求强调的是无线网络，但在实际应用时存在使用转接设备实 现有线上网或蓝牙共享上网的情况。移动终端和其它设备的 多样性和复杂性都会对移动 ＡＰＰ等级保护对象的防护造成影 响，很难指定统一的标准和管理制度。
（３）新标准对移动 ＡＰＰ获取用户或业务敏感信息的授权、 存储、传输和计算等方面进行了详细要求，但是对移动 ＡＰＰ获 取用户隐私信息的数量、途径和利用方式没有明确规定。目前 移动 ＡＰＰ在首次应用时会有用户须知手册提示，但对具体的 敏感信息类别没有明确标识，用户也不能指定不可被获取的个 人隐私信息。例如 通 讯 录、定 位、生 活 习 惯 等 敏 感 信 息 是 部 分 移动 ＡＰＰ的必备数据，但用户无法自主设定哪些数据可以提 供和被分析。
移动应用安全评估平台
移动应用安全评估平台
移动应用安全评估平台是一种用于评估移动应用程序的安全性的工具。
这种平台通常具有以下功能：
1. 静态代码分析：通过对移动应用程序的代码进行分析，发现潜在的安全漏洞和弱点。
这包括检查代码中是否存在安全漏洞，如缓冲区溢出、注入攻击等。
2. 动态行为分析：通过对移动应用程序的运行行为进行监测和分析，检测应用程序是否存在风险行为，如恶意代码执行、数据泄露等。
3. 安全漏洞扫描：对移动应用程序进行全面的安全漏洞扫描，发现可能存在的漏洞，并提供修复建议。
4. 身份验证和访问控制：提供用户身份认证和权限管理功能，确保只有授权的用户才能访问和评估移动应用程序的安全性。
5. 报告和分析：生成详细的评估报告，汇总移动应用程序的安全风险和问题，并提供修复建议和优化建议。
移动应用安全评估平台可以帮助开发者和企业识别和修复移动应用程序中的安全漏洞，提高应用程序的安全性，并保护用户的数据和隐私。
个人信息保护影响评估在移动应用开发中的应用与实践
个人信息保护影响评估在移动应用开发中的应用与实践个人信息保护是当前社会和科技发展背景下一个重要而敏感的话题。
在移动应用开发领域，随着越来越多的人使用智能手机和移动应用程序，用户个人信息的安全性和隐私保护问题也日益凸显。
为了确保用户个人信息的安全，个人信息保护影响评估成为一种有效的方法和实践。
个人信息保护影响评估（PIA）是一种在移动应用开发过程中评估和管理个人信息安全风险的方法。
它的主要目的是确定移动应用的设计、开发和使用是否会对用户的个人信息产生潜在的影响和风险，从而采取相应的保护措施。
在移动应用开发中应用和实践个人信息保护影响评估可以带来多方面的好处和影响。
首先，通过个人信息保护影响评估，开发者可以更好地了解自己的应用程序如何收集、使用和存储用户的个人信息。
这种评估可以揭示潜在的安全风险和隐私问题，帮助开发者采取必要的措施来保护用户的个人信息。
例如，评估过程可以要求开发者使用加密技术来保护个人信息的传输和存储，确保用户的个人信息不被未授权的人访问和使用。
其次，个人信息保护影响评估还可以提高用户对移动应用程序的信任度。
在当前信息泄露的环境中，用户越来越关注他们的个人信息是否得到了妥善的保护。
通过进行个人信息保护影响评估，开发者可以向用户展示他们对个人信息保护的重视，并采取措施来减轻用户的担忧。
这将增强用户对应用程序的信任，促使他们更愿意使用和分享个人信息。
另外，在一些国家和地区，个人信息保护影响评估已经成为法律和法规的一部分。
开发者必须遵守这些法律和法规，并在应用程序开发过程中进行个人信息保护影响评估。
这将有助于避免因个人信息泄露而带来的法律责任和处罚。
因此，在移动应用开发中应用和实践个人信息保护影响评估是必要的。
为了在移动应用开发中有效应用和实践个人信息保护影响评估，开发者可以执行以下步骤：首先，开发者应该清楚了解自己应用程序的个人信息收集和使用情况。
他们应该明确知道他们收集的个人信息的类型、目的和法律依据，以及他们如何使用和存储这些信息。
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集宁师范学院学报/ May.2017 / No.3 集成隐私安全感知的移动App智能评分系统研究虞娟（马鞍山师范高等专科学校软件工程系，安徽马鞍山243041）摘要：针对现有的移动APP商城对APP的评分只对用户评分、流量等信息，而忽略了重要的安全风险问题，从而对用户的隐私安全造成很大的威胁。
针对此问题，设计了一个新型的移动APP评分系统，提出了具备良好扩展性能的隐私安全评估方法，具备自由整合隐私信息的能力。
关键词：移动APP；评分；安全隐私中图分类号：TP311.1 文献识别码：A 文章编号：2095-3771(2017)03-0034-031 引言移动互联网应用的快速发展，大大的方便了我们的日常生活和工作，同时也带来了隐私安全的问题。
移动用户私人数据存在的安全隐私风险，使得集成安全隐私智能感知的移动App评分体系具有重要意义。
在近年移动App安全研究中，一些研究者工作专注于移动App中的恶意代码检测[1]以及App的数据访问权限模型[2]。
但是这些处理方法在App服务场景的实现中有一定的难度。
另外，在App评分的研究中，不少研究者侧重于App的流行性和个性化[3,4]。
这些移动App的推荐评分系统更关注移动用户对于移动App流行度方面的偏好，而忽略了潜伏的隐私安全风险。
2隐私安全感知的移动App评分系统本文通过使用移动App的数据访问权限模型、App的类型、App流行评分度等信息，挖掘出移动App潜在的安全风险值，并进行风险评估和安全级别划分。
在此基础上设计集成安全隐私感知的移动App评分体系。
2.1 移动App的安全风险评估现有的移动APP商城对APP的评分只对用户评分、流量等信息，而忽略了重要的安全风险问题，对用户的隐私安全造成很大的威胁。
移动App的潜在安全风险，基本来源于隐私数据访问的权限，鉴于此，直接确认App是否申请了危险的数据访问权限是最直观的风险评估方式。
但是，App与数据访问权限间的危险级别是很难定义的，就需要对移动App的风险进行学习、挖掘。
在许多移动App 应用中，数据访问权限其本身的安全风险是模糊性的，例如获取地理位置的权限在有些应用中带有隐私安全风险，而在地图导航类App中，它却是必要的权限。
所以我们引入和整合各种领域知识、专家知识和先验知识来设计的风险评估方法，并由此进行改进。
2.2移动App安全级别划分(1)挖掘潜在的安全风险值通过对移动App中权限的分析，将移动App的所有数据访问权限根据其潜在的安全风险归类到不同的等级。
可以将数据访问权限定义为三种不同的安全等级：正常权限、危险权限、签名/系统级权限虞娟（1983—），女，硕士，讲师，研究方向：数据挖掘，机器学习。
基金项目：安徽省高校自然科学重点项目（项目编号：KJ2016A695）。
·34··35·图1 移动App 权限二部图 [4]。
依照数据访问权限安全等级标准，通过获取移动App 访问权限列表，挖掘出潜在的安全风险。
(2)风险值的自学习过程在App 权限风险识别中，有些权限和App 是有关联性的，例如地图类软件，则必须要使用获取地理位置这样的安全权限，而获取地理位置权限对于一个音乐播放软件来说，则不是必须的。
正是由于这些关联性，使得风险评估具有一定的困难。
因此，App 的风险值分析需要结合应用领域的知识因素和相似应用的风险值因素。
考虑到以上问题，本研究设计采用基于二部图的随机调整方法来学习移动App 的安全风险值。
定义移动App 与使用权限的二部图来构建App 与使用权限之间的关联性，如图1所示。
定义二部图G ={V ，E ，W}，V =｛V a ，V p ｝表示节点集合，其中 V a = {a 1，a 2，…a x }表示App集合，V p = {p 1，p 2，…p y }表示数据访问权限的集合。
E 表示二部图边的边集合，如果a i 应用具有p j 权限，则e ij ∈E ，W ij 表示边的权值，及a i 应用使用p j 权限的概率。
通过二部图可以估计移动App 的安全风险值，首先为每个节点a x ∈V a ，p y ∈V p 分别定义风险值Risk (a i )和Risk (p j )。
其中Risk (a i )为需要计算的App 的风险值，Risk (p j )为数据访问权限的全局风险。
通过二部图的随机游走正则化两类风险值的平滑度。
建立基于Risk (a i )和Risk (p j )的成本函数（将Risk (a i )和Risk (p j )分别简化表示为和）。
其中和是响应因子，和表示从领域知识中得来的移动App 与权限间的先验风险值。
成本函数中，第一部分要求两类风险值与先验风险值要尽可能一致；第二部分要求两类风险值在图中尽量保证具有很高的潜在相似性；第三部分定义了移动App 和数据访问权限间的交错相似性，即如果一个App 对一个权限有很高的使用率，那么他们的风险值应该尽可能相似。
对两种不同风险赋予初值=1/M 、=1/N ，并对应的偏导结果为0，以进行迭代：在每轮迭代中，所有的和将被归一化，并且做后当迭代结果收敛时，就可以取得最终的App 安全风险值。
引入影响因子和领域专家的先验风险值对成本函数进行平滑，即将移动App 安全风险值的估计问题转化为学习最优的和取值来最小化成本函数Cs 的问题。
(3)风险等级划分通过对App 风险值的学习，依据风险值的大小来对移动App 进行由低到高的排序。
此时需要对依据风险值排序的App 进行等级划分，使App 以安全等级的方式向用户呈现。
由于App 种类较多，所以本研究采用机器学习方法，让App 依据其类型、安全风险值进行聚类，聚类过程描述为：首先对所有被测的App 进行风险值自学习，依据前面设计的算法得到App 的安全风险值，再依据风险值的大小对App 进行降序排序，生成序列。
之后系统通过依次检测相邻的两个App 特征属性（App 类型、访问权限信息）的差异度，如果这两个App 间的差异值超过了预定的安全阈值，则可以在此建立新的安全等级。
(4)集成隐私安全感知的移动APP 评分系统结合移动App 安全等级的划分和流行度评分，对移动App 进行安全和流行度的综合评分，设计两种评分原则，一种是基于安全的原则，一种是基于流行度的原则[4]。
基于安全的原则：首先将候选App 进行风险值的升序排列，再对相近安全风险值的App 按流行度进行降序排列。
基于流行度的原则：首先对候选App 根据流行度进行降序排列，再对相近流行度的App 进行风险值的升序排列。
·36· 3 实验分析实验采用的数据集来自国内第三方应用市场，数据集包括了 30个类别中上万个移动App 应用程序,通过读取每个App 的AndroidManifest.xml 获取App 的相应权限。
考察了151多个非重复的数据访问权限。
实验基于前面设计的安全风险值自学习方法，设置公示中参数为0.5、1对数据集中的App 进行风险值计算，并结合聚类方法完成风险值的等级划分，最后获得了 6个不同的App 安全级别。
依据实验结果，我们对数据进行了分析。
从图2不同安全级别所包含的App 数量的分布图可见，大多数App 都具有较高的安全等级（安全级6为最高安全等级），而最低安全等级的应用占到总数的5%，可以看出，只有少部分的App 存在较高的安全风险。
图3和图4分别标识了最低和最高安全等级下App 类别的分布情况。
从图中可以看到，部分App 数据访问权限越多(例如：旅游出行App 和社交类别App )，越容易带来安全隐私风险。
在数据分析中还发现由于被测数据集中娱乐游戏类别的App 最多,因此它在各个安全级别中也总是占有很大的比率。
图2 不同安全级别App 数量 图3 等级1下各类App 数量分布 图4 等级6下各类App 数量分布4 结论论文设计了集成安全隐私感知的移动App 评分系统。
设计了一个扩展性良好的安全风险自学习机制。
通过基于二部图的随机游走正则化，将其他领域知识作为先验风险值整合到统一的优化框架中。
实现推荐结果在App 流行度和用户安全偏好上的折中。
考虑到移动App 应用的推荐评分对用户个性化偏好的需要，在未来的App 系统设计中，应更多的参考用户的个性化使用记录。
参考文献：[1] 黄达.金融学[M].北京:中国人民大学出版社,2012:126.[2] 李瑞雪.金融脱媒背景下互联网金融监管制度构建[J].现代经济探讨.2015,(2):48-52.[3] 王飞,孙超.金融脱媒形势下我国商业银行的战略选择[J].东方企业文化.2012,(10):184-185.[4] 唐黎军.后金融危机时代我国的金融脱媒与商业银行的应对措施[J].特区经济.2012,(4):80-82.[5] 刘梦异,蔡冬年.金融脱媒背景下中国商业银行发展策略研究[J].经济研究导刊.2009,(10):53-54.[6] 王修远.浅析金融脱媒对中国商业银行的影响及其对策[J].长春理工大学学报:社会科学版,2014,(1):135-137.[7] 韩莹.试析金融脱媒背景下我国商业银行的发展[J].新疆财经.2007,(1):56-59.[8] 樊永勤.金融脱媒在我国的表现及对商业银行的影响[J].时代金融.2007,(8):49-50.The Research on the Integrated Privacy Perception of the App ScoringSystem of Intelligent MobileYU Juan(Dept. of Software Engineering, Maanshan Teacher’s College, Ma’anshan 243041, Anhui )Abstract ：Since the existing mobile APP mall rating on APP only takes into account users’ ratings, their downloads and the other popular information, regardless of their potential security risks; so it is difficult to meet the mobile users’ securit y and privacy protection needs. We design a new mobile APP scoring system, come up with a good extensibility of mobile APP privacy safety evaluation method, with is free to integrate a priori information about the safety and privacy.Key words: Mobile App; scoring; privacy。