本文關(guān)鍵詞：Android平臺下用戶隱私泄露研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在智能時代,Android系統(tǒng)智能設(shè)備逐漸被應(yīng)用到日常生活中。Android智能設(shè)備可進(jìn)行社交、娛樂、理財炒股、網(wǎng)上購物和移動支付等豐富活動。用戶在享受方便的同時,也把自己的信息有意無意的泄露到網(wǎng)絡(luò)中。人們在Android設(shè)備上存儲著大量與自己相關(guān)的隱私信息,一旦這些信息被泄露,將會對用戶造成巨大損失。論文首先對Android系統(tǒng)的隱私源和隱私數(shù)據(jù)泄露的方式進(jìn)行分析研究,分析了Android應(yīng)用間的隱私數(shù)據(jù)泄露、Android應(yīng)用中的隱私數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)在傳輸網(wǎng)絡(luò)中傳輸過程中隱私泄露、傳感器收集的數(shù)據(jù)造成的隱私泄露等內(nèi)在機(jī)理和安全影響。其次,本文使用了兩種分析方法對位置隱私和社交行為隱私進(jìn)行分析。一種可以用蟻群算法對社交行為隱私進(jìn)行聚類分析;另一種可以用位置加權(quán)的方法對位置隱私進(jìn)行分析。由于一個人通常上班的時間和休息時間位置不同,可以把兩類位置進(jìn)行分類,分別計算在這兩種情況下的位置停留時間,通過這種方法把重要位置算出來。人們之間的關(guān)系和人們在日常生活中的行為,都可以把這種關(guān)系看成一種個體關(guān)系的抽象模型,因此都可以用基于蟻群算法的聚類方法進(jìn)行聚類分析,計算出社交網(wǎng)絡(luò)。最后,基于實際數(shù)據(jù),文章通過對在河南工業(yè)大學(xué)同學(xué)們中收集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析驗證。根據(jù)實際采集數(shù)據(jù)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(zhǔn)確度。結(jié)果驗證隱私收集者可以使用用戶泄露的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和發(fā)掘,從某種程度上確定用戶的日常重要位置點、用戶行為習(xí)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】：Android 安全 隱私 隱私分析
【學(xué)位授予單位】：河南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP309
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-14
• 1.1.研究背景與意義9-10
• 1.1.1.Android系統(tǒng)介紹9
• 1.1.2.研究背景9-10
• 1.1.3.研究意義10
• 1.2.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3.研究內(nèi)容11-12
• 1.3.1.Android智能設(shè)備安全和隱私泄露分析11-12
• 1.3.2.Android隱私分析技術(shù)研究12
• 1.4.論文結(jié)構(gòu)12-14
• 2 Android系統(tǒng)及安全機(jī)制14-23
• 2.1.Android系統(tǒng)的發(fā)展14
• 2.2.Android系統(tǒng)架構(gòu)14-16
• 2.3.Android手機(jī)存儲數(shù)據(jù)的方式16-18
• 2.3.1.本地存儲16-17
• 2.3.2.網(wǎng)絡(luò)存儲17-18
• 2.4.Android系統(tǒng)安全機(jī)制18-23
• 2.4.1.進(jìn)程沙箱19-20
• 2.4.2.文件訪問控制20
• 2.4.3.權(quán)限控制20-21
• 2.4.4.應(yīng)用程序簽名21-23
• 3 Android手機(jī)隱私源及隱私泄露方式23-32
• 3.1.Android手機(jī)隱私源23
• 3.2. 應(yīng)用中的隱私泄露23-24
• 3.3. 應(yīng)用間的隱私泄露24-29
• 3.3.1.訪問日志文件、外部存儲（SD卡）24-26
• 3.3.2.訪問全局可讀/可寫文件26
• 3.3.3.訪問ContentProvider中的內(nèi)容26-27
• 3.3.4.通過共享簽名共享數(shù)據(jù)27
• 3.3.5.Intent對象傳遞數(shù)據(jù)27-28
• 3.3.6.通過AIDL服務(wù)獲取數(shù)據(jù)28-29
• 3.3.7.提升root權(quán)限29
• 3.4.網(wǎng)絡(luò)傳輸中的隱私泄露29-30
• 3.5.傳感器數(shù)據(jù)造成的隱私泄露30-32
• 4 Android移動用戶隱私分析技術(shù)研究32-48
• 4.1.基于位置加權(quán)Android移動用戶位置分析改進(jìn)算法32-38
• 4.1.1.位置隱私泄露情形32-34
• 4.1.2.A類位置隱私泄露的分析34-35
• 4.1.3.B類位置隱私泄露的分析35-36
• 4.1.4.C類（該客戶專門進(jìn)行加密的特定地點）的信息泄露分析36-38
• 4.2.基于蟻群算法的Android用戶行為分析和社交關(guān)系分析算法38-47
• 4.2.1.蟻群算法38-39
• 4.2.2.基于蟻群算法的用戶行為、社交網(wǎng)絡(luò)算法39-45
• 4.2.3.分析計算過程45-47
• 4.3.本章小結(jié)47-48
• 5 Android移動用戶隱私泄露分析與驗證48-60
• 5.1.用戶軌跡分析與驗證48-49
• 5.2.用戶瀏覽行為分析與驗證49-51
• 5.3.用戶社交圈子分析與驗證51-57
• 5.3.1.個體間親疏度算法驗證53-55
• 5.3.2.個體間親密度算法驗證55-57
• 5.4.Android移動用戶隱私泄露危害影響57-59
• 5.4.1.位置隱私泄露可能造成的影響57-58
• 5.4.2.瀏覽記錄泄露造成的影響58
• 5.4.3.通信錄、通話記錄隱私泄露可能造成的危害58-59
• 5.5.本章小結(jié)59-60
• 6 總結(jié)與展望60-61
• 參考文獻(xiàn)61-63
• 致謝63-64
• 個人簡歷64

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：465567