[发明专利]基于深度学习的智能移动终端敏感数据授权验证缺陷检测方法在审
| 申请号： | 201810558413.X | 申请日： | 2018-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN108763958A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 倪琛;吴敬征;杨牧天;罗天悦 | 申请（专利权）人： | 中国科学院软件研究所 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汇泽知识产权代理有限公司 11228 | 代理人： | 张瑾 |
| 地址： | 100029 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习网络的智能移动终端敏感数据授权验证缺陷检测方法。所述方法包括：对安卓应用程序的组件的基本信息进行分析与筛选，获取敏感数据权限授权特征信息；针对所述敏感数据权限授权特征信息，对所述安卓应用程序进行描述，构建深度学习网络特征向量；结合所述深度学习网络特征向量，建立深度学习网络模型；使用所述深度学习网络模型，对所述安卓应用程序中敏感数据授权验证进行检测，识别敏感数据授权验证的缺陷。本发明为安卓应用程序使用者提供了对敏感数据使用权限的检测方法和授权依据。 | ||
| 搜索关键词： | 敏感数据 授权验证 应用程序 智能移动终端 权限授权 缺陷检测 特征信息 网络模型 网络特征 学习 向量 使用者提供 基本信息 使用权限 检测 构建 筛选 授权 网络 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习网络的智能移动终端敏感数据授权验证缺陷检测方法，其特征在于，包括：对安卓应用程序的组件的基本信息进行分析与筛选，获取敏感数据权限授权特征信息；针对所述敏感数据权限授权特征信息，对所述安卓应用程序进行描述，构建深度学习网络特征向量；结合所述深度学习网络特征向量，建立深度学习网络模型；使用所述深度学习网络模型，对所述安卓应用程序中敏感数据授权验证进行检测，识别敏感数据授权验证的缺陷。
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