[发明专利]一种基于机器学习的安卓隐私泄露检测方法及系统在审
| 申请号： | 202210482782.1 | 申请日： | 2022-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN114996701A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 赵春蕾;步志亮;宫良一;王嬉;杨艺;李梅彤 | 申请（专利权）人： | 天津理工大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市君砚知识产权代理有限公司 12239 | 代理人： | 程昊 |
| 地址： | 300384 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于机器学习的安卓隐私泄露检测方法，通过对安卓应用软件进行静态和动态分析，提取敏感权限特征以及与隐私泄露高度相关的敏感API特征，对提取出的特征进行向量化处理后输入Stacking模型进行训练，最后优化Stacking模型两层架构，得到较优参数，能有效检测出具有隐私泄露风险的安卓应用软件，该方法的系统由数据集获取模块、关键特征选取模块、安卓应用软件特征提取以及预处理模块和Stacking集成学习训练模块构成；与传统手动检测方法相比提高了检测效率，解决了静态检测在安卓应用软件加壳后获取不到源码的问题，同时弥补了动态检测效率低的不足。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 隐私 泄露 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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