隨著移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來,安卓終端在人們的日常生活和工作中越來越流行。但是隨著功能的日益強(qiáng)大,手機(jī)常常會成為公司內(nèi)部隱私泄露的源頭。除此以外,手機(jī)的無節(jié)制使用也會影響核心工作人員的工作效率。為了解決上述問題,很多公司都需要一種可行的移動終端實時管控方案對員工的手機(jī)使用情況進(jìn)行管控。考慮到對員工手機(jī)的管控在辦公環(huán)境內(nèi)應(yīng)該更加嚴(yán)格,所以針對不同的室內(nèi)外場景應(yīng)該采取不同的管控策略。這需要一種準(zhǔn)確、高效的室內(nèi)外場景識別技術(shù)作為基礎(chǔ),使其成為上層管控應(yīng)用決策的重要依據(jù)�；谝陨峡紤],本文的研究目標(biāo)就是設(shè)計一種高準(zhǔn)確、高性能、低時延的室內(nèi)外場景識別方案以及能夠?qū)Π沧拷K端特定功能進(jìn)行細(xì)粒度限制的實時管控技術(shù)。其中,室內(nèi)外場景識別方案是對室內(nèi)和室外兩種狀態(tài)的識別。本文主要內(nèi)容和工作如下:(1)對室內(nèi)外場景識別技術(shù)進(jìn)行研究。本文綜合利用了安卓終端自帶的輕量級傳感器和無線信號在室內(nèi)外的不同特性進(jìn)行室內(nèi)外場景識別。在研究前人方案的基礎(chǔ)上,本文通過有監(jiān)督訓(xùn)練流程對多種常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分類效果進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)決策樹更適用于當(dāng)前問題。然后本文提出了一種基于半監(jiān)督的自學(xué)習(xí)決策樹SLDT(Self-Learning Decision Tree)改進(jìn)算法,該算法利用高置信度的無標(biāo)簽樣本通過一種半監(jiān)督的決策樹訓(xùn)練方式不斷循環(huán)更新分類模型,解決了前人方案的一些不足以及分類模型在新環(huán)境下準(zhǔn)確性下降的問題。(2)對安卓終端管控技術(shù)進(jìn)行研究。本文利用Inject和Hook技術(shù)向系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)程注入管控自定義代碼,通過劫持進(jìn)程間通信(IPC)關(guān)鍵函數(shù)ioctl的地址,對服務(wù)請求數(shù)據(jù)包攔截并進(jìn)行解析,得出當(dāng)前請求的服務(wù)信息,若請求的服務(wù)方法位于管控黑名單上,則對相應(yīng)的請求數(shù)據(jù)包進(jìn)行修改,從而實現(xiàn)實時管控的目的。(3)根據(jù)前面的研究設(shè)計并實現(xiàn)了基于室內(nèi)外場景識別的安卓終端管控原型系統(tǒng),該系統(tǒng)可以根據(jù)當(dāng)前終端所在的不同場景為安卓終端自動調(diào)整不同的管控策略。對原型系統(tǒng)的測試結(jié)果表明該系統(tǒng)具有良好的兼容性,而且具有高性能、低耗能和低時延等優(yōu)良特性。
【學(xué)位單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP311.56;TP181
【部分圖文】：

1.1 研究背景和價值在當(dāng)今的互聯(lián)網(wǎng)時代，移動技術(shù)日新月異，其對人們的生產(chǎn)、生活方式都產(chǎn)生了重大影響。而手機(jī)作為人們常用的通信工具，功能也日益強(qiáng)大，從最初的撥打電話、發(fā)送短信等基本功能，到現(xiàn)在的拍照、錄像、上網(wǎng)、娛樂等多方面功能，越來越豐富的功能正在不斷提高移動用戶的體驗。到目前為止，全世界已經(jīng)有多達(dá) 30 億的移動互聯(lián)網(wǎng)用戶，其中中國、美國、印度的移動網(wǎng)民數(shù)量依次占據(jù)前三名，分別為 10.23 億、3.19 億和 3.1 億。如圖 1-1 所示，根據(jù)中國移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫信息顯示，在 2017 年中國互聯(lián)網(wǎng)月度活躍設(shè)備數(shù)仍在不斷增加[1]。大量的移動網(wǎng)民帶來了廣闊的移動互聯(lián)網(wǎng)市場，移動用戶流量也成為互聯(lián)網(wǎng)各大廠商的必爭之地，為了增強(qiáng)老用戶的粘性和吸引新的用戶移動應(yīng)用廠商想方設(shè)法滿足用戶各種各樣的需求，應(yīng)用所提供的服務(wù)也趨于精細(xì)化。站在用戶的角度，根據(jù)用戶不同場景提供不同服務(wù)方案，將為用戶打造更加智能貼心的服務(wù)體驗。如何準(zhǔn)確、高效地感知當(dāng)前應(yīng)用的使用場景，為上層應(yīng)用提供可靠的決策依據(jù)，成為很多互聯(lián)網(wǎng)廠商感興趣的話題。

邏輯回歸（LogisticRegression）也被稱為對數(shù)幾率回歸，回歸一般指用一條線據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合的過程，邏輯回歸就是尋找一個回歸公式將不同類別的訓(xùn)練樣本1 2( , ,..., )nx x x x為特征值， w 為特征值的系數(shù)， b 為常量，那么邏輯回歸用向以表示為：( )Tf x x b其中訓(xùn)練邏輯回歸分類模型就是確定最佳回歸系數(shù)w和b 的過程，也即是尋找計函數(shù)最小的參數(shù)，錯誤估計函數(shù)可以表示為：211( ) ( ( ) )2ni iiJ x f x y 其中 ( )if x 為預(yù)測結(jié)果值，iy 為實際類別�？紤]到室內(nèi)外場景識別屬于二分問題，類別的表示應(yīng)該是兩個離散值，所以需用像單位階躍函數(shù)這樣的映射函數(shù)，但是單位階躍函數(shù)不能作用于廣義線性模調(diào)可微函數(shù)[30]，所以需要尋找一個替代函數(shù)。這里可以利用對數(shù)幾率函數(shù)將 f 0 和 1 兩個值上。

圖 2-3 支持向量機(jī)可以用如下方程表示：0T x b 為超平面的法向量，b 為超平面的位移距離。訓(xùn)練集樣本任以表示為：| ||| ||Tw x brw 平面能夠正確分類訓(xùn)練集樣本，令：1, 11, 1Ti iTi ix b yx b y (2.8)的等號成立的點(diǎn)就是支持向量，那么超平面到兩個不同類為：2
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本文編號：2886376