[发明专利]一种隐私资源保护的移动终端侧数据寻址与分析方法

说明书

一种隐私资源保护的移动终端侧数据寻址与分析技术，它涉及一种对分布式移动终端的隐私资源以统一的方式执行终端寻址与数据分析的技术。它包含终端系统、云端系统、应用编程接口系统的实际系统，所述的实际系统的运行，包含以下步骤：数据分析程序编写，云端权限检查，云端任务调度，终端任务执行，云端结果聚合与返回，本发明通过对数据分析人员编写的代码在云端执行静态检查与终端执行动态检查的方式，避免了数据分析人员越权获取用户信息，通过限制最少终端查询数量，并通过云端对多终端返回的数据分析结果强制聚合的方式来保护单个用户的隐私资源，提出了统计模型来执行增量的任务分发决策，来平衡数据分析任务的时延和端侧的资源消耗。

技术领域

本发明涉及数据分析、隐私保护和移动计算的交叉领域，具体涉及一种隐私资源保护的移动终端侧数据寻址与分析方法。

背景技术

数据是当代生活中不可缺少的一部分，当前，随着终端数量的不断增多和终端存储能力的不断增强，越来越多的数据产生在用户的手机或者穿戴设备上。依赖于用户产生的大量数据，数据科学家可以对数据进行分析以了解用户行为、可视化关键信息或者训练机器学习模型来增强商业智能。为了分析海量设备产生的数据，主流的解决方案是将设备产生的数据传送回云服务器，并让数据科学家对云端汇总的数据执行处理和分析。

然而，本发明人发现当前将数据传送回云端的数据分析方案存在如下缺陷：首先，部分地区发布的法律禁止公司收集并滥用用户数据，这让以云端为中心的数据分析技术丧失了数据来源；其次，越来越多的数据产生在终端，在大多数情况下，只有少部分的数据会在数据分析中被使用。将所有数据传输回云端会严重浪费广域网的带宽，并延长数据传输时间。

当前,开发者通常使用端侧的数据分析技术来克服上述缺陷：每有一个新的数据分析需求，端侧应用的开发者团队会执行整个软件工程的流程，并将数据分析逻辑硬编码到应用逻辑中，端侧执行完数据分析逻辑会将结果发送回云端。然而，由于软件工程的复杂性，整个流程需要大量的人力和时间消耗。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种隐私资源保护的移动终端侧数据寻址与分析方法，它为一种灵活的终端侧数据分析技术，绕过了应用开发者，允许数据分析人员直接编写数据分析程序，并直接将数据分析程序通过云端寻址，发送到分布式的各个终端上运行。每个终端的数据分析结果会发送回云端进行聚合，并将最终的数据分析结果发送给数据分析人员。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案是：一种隐私资源保护的移动终端侧数据寻址与分析方法,它包含终端系统、云端系统、应用编程接口系统的实际系统，所述的终端系统用于集成到现有的任意移动端安卓应用中，从而让该应用具有接受并执行数据分析任务的能力；所述的应用编程接口系统用于数据分析人员在终端运行的数据分析任务；所述的云端系统负责接收数据分析人员发送来的数据分析任务，将任务分发到分布式的终端执行，并将终端的返回结果聚合后发回给数据分析人员；

所述的实际系统的运行，包含以下步骤：

步骤1，数据分析程序编写；

步骤2，云端权限检查；

步骤3，云端任务调度；

步骤4，终端任务执行；

步骤5，云端结果聚合与返回。

进一步的，所述的步骤1中的数据分析程序编写，包含以下步骤：

步骤S1，数据分析人员使用应用编程接口编写将要在终端侧执行的数据分析程序；

步骤S2，数据分析人员使用应用编程接口编写与云端交互的逻辑；

步骤S3，数据分析人员编写完并本地执行程序后，数据分析任务会自动发送到云端系统。

进一步的，所述的步骤2中的云端权限检查，包含以下步骤：