本文關(guān)鍵詞：移動互聯(lián)網(wǎng)隱私泄露研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京郵電大學(xué)》 2013年

移動互聯(lián)網(wǎng)隱私泄露研究

張丞  

【摘要】：在信息化時代,用戶通過移動設(shè)備的對外溝通越來越多,移動通信技術(shù)高速發(fā)展讓生活更加便捷和豐富多彩。用戶們越來越依賴移動互聯(lián)網(wǎng),越來越多地將自己和移動互聯(lián)網(wǎng)緊緊結(jié)合在一起,同時也更多地將自己的信息參與到網(wǎng)絡(luò)之中,使個人信息的隱私度降低,安全風險也隨之大大增加。隨著隱私的安全問題的漸漸凸顯,用戶對自身隱私的關(guān)注度也逐漸提高。 本文基于這樣的背景,對移動互聯(lián)網(wǎng)接入環(huán)境安全、傳輸網(wǎng)安全、設(shè)備安全和服務(wù)安全四個層面做出了補充研究,特別對WIFI網(wǎng)絡(luò)接入環(huán)境做出攻擊實驗,證實在這樣的環(huán)境下,移動互聯(lián)網(wǎng)用戶將承受巨大的風險。在研究個層面隱私泄露的問題后,本文對可能泄露的隱私信息進行歸納總結(jié),將泄露的隱私分為直接泄露型隱私和間接泄露型隱私泄露,并分別分析推斷其可能造成的危害。在此后的分析計算中,對間接泄露型隱私泄露進行分析和數(shù)據(jù)驗證。 之后,本文針對間接泄露型隱私中的位置隱私、行為隱私和社交網(wǎng)絡(luò)隱私信息設(shè)計了兩類分析方式,一類是帶有權(quán)值的位置分析方法,通過對用戶工作日、休息日的分類,使用用戶位置在該位置停留時間,計算出用戶在不同時段的重要位置；另一類是基于蟻群算法的聚類算法,用以計算用戶的行為和用戶的社交網(wǎng)絡(luò)。由于用戶行為和社交網(wǎng)絡(luò)都能夠抽象成“個體”與“關(guān)系”的模型,所以都可以使用聚類方式對用戶模型進行區(qū)分,通過對不同關(guān)系的定義,將用戶進行聚類分析,或通過算法對用戶個體間距離進行運算。 最后,本文使用兩個典型數(shù)據(jù)集,對以上設(shè)計的兩類算法做出驗證。使用數(shù)據(jù)集做出位置計算、行為計算、用戶圈子計算、親疏度和親密度的計算,并驗證計算算法準確度。證實隱私收集者能夠使用得到的用戶數(shù)據(jù)進行分析和發(fā)掘,從一定程度上確定用戶的重要位置點、用戶行為習慣、用戶社交網(wǎng)絡(luò)及社交網(wǎng)絡(luò)中的親疏度和親密度。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TN915.08
【目錄】：

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