本文關(guān)鍵詞：Android設(shè)備指紋識(shí)別技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：目前,智能終端呈現(xiàn)普及化趨勢(shì),其中Android系統(tǒng)尤其占據(jù)了主導(dǎo)地位。在其發(fā)展過(guò)程中,如何從終端設(shè)備中提取設(shè)備指紋從而將不同的終端進(jìn)行區(qū)分,即智能終端識(shí)別技術(shù),被廣泛地應(yīng)用于移動(dòng)廣告精確投放、安全認(rèn)證和訪問(wèn)控制等領(lǐng)域,具有重要的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。然而,現(xiàn)有識(shí)別技術(shù)均基于顯性標(biāo)識(shí)符,這些顯性標(biāo)識(shí)符并不完全可靠,可以被清除、篡改、偽造,或者獲取時(shí)需要敏感權(quán)限,會(huì)導(dǎo)致權(quán)限濫用和用戶隱私泄露等問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題,本論文在零權(quán)限的前提下,分別面向應(yīng)用程序和瀏覽器提取隱性標(biāo)識(shí)符組合形成設(shè)備指紋,并設(shè)計(jì)相應(yīng)的設(shè)備指紋匹配和分類(lèi)算法,從而實(shí)現(xiàn)Android設(shè)備識(shí)別。具體來(lái)說(shuō),主要工作包含以下三個(gè)方面：1.研究基于隱性標(biāo)識(shí)符的Android設(shè)備指紋,分別從設(shè)備層、應(yīng)用層和用戶層三個(gè)層面,面向應(yīng)用程序提取38個(gè)隱性標(biāo)識(shí)符,面向?yàn)g覽器提取17個(gè)隱性標(biāo)識(shí)符。然后對(duì)隱性標(biāo)識(shí)符從理論上進(jìn)行數(shù)學(xué)分析,并采集真實(shí)用戶指紋數(shù)據(jù)形成指紋數(shù)據(jù)集,在數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上完成隱性標(biāo)識(shí)符特征選擇。2.將設(shè)備識(shí)別轉(zhuǎn)化為分類(lèi)問(wèn)題,并給出指紋識(shí)別算法的評(píng)價(jià)方法和指標(biāo)。然后設(shè)計(jì)了兩種不同類(lèi)型的指紋識(shí)別算法,其中一種包含精確匹配算法和關(guān)聯(lián)匹配算法,另一種基于樸素貝葉斯分類(lèi)器。通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),瀏覽器指紋識(shí)別適合使用精確匹配算法,關(guān)聯(lián)匹配算法會(huì)導(dǎo)致誤報(bào)率顯著升高。應(yīng)用程序設(shè)備指紋識(shí)別適合使用關(guān)聯(lián)匹配算法和基于樸素貝葉斯的指紋分類(lèi)算法,其中關(guān)聯(lián)匹配算法誤報(bào)率極低,漏報(bào)率較高；指紋分類(lèi)算法能進(jìn)一步降低漏報(bào)率,同時(shí)誤報(bào)率仍維持較低。3.整合Android設(shè)備識(shí)別技術(shù)研究成果,分別實(shí)現(xiàn)面向應(yīng)用程序和瀏覽器的設(shè)備識(shí)別模塊,其中設(shè)備識(shí)別函數(shù)庫(kù)和瀏覽器識(shí)別腳本庫(kù)負(fù)責(zé)指紋的生成和上傳,服務(wù)器端則負(fù)責(zé)設(shè)備識(shí)別過(guò)程。最終完成整個(gè)Android設(shè)備識(shí)別原型系統(tǒng),并進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證。綜上所述,本論文研究并實(shí)現(xiàn)了Android設(shè)備指紋識(shí)別方法,不同于傳統(tǒng)基于顯性標(biāo)識(shí)符的做法,該方法引入隱性標(biāo)識(shí)符組合作為設(shè)備指紋,并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的指紋識(shí)別算法,最終給出了一套完整的Android設(shè)備識(shí)別技術(shù)解決方案,可以有效識(shí)別Android智能終端。
【關(guān)鍵詞】：Android系統(tǒng) 智能終端識(shí)別 隱性標(biāo)識(shí)符 特征選擇 指紋攻擊
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP316
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第1章 引言11-19
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 傳統(tǒng)終端設(shè)備識(shí)別技術(shù)12-13
• 1.2.2 智能終端設(shè)備識(shí)別技術(shù)13-17
• 1.3 研究目標(biāo)和內(nèi)容17-18
• 1.3.1 研究目標(biāo)17
• 1.3.2 研究?jī)?nèi)容17-18
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)18-19
• 第2章 Android設(shè)備指紋識(shí)別系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)19-25
• 2.1 需求分析19-21
• 2.2 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)21-23
• 2.2.1 面向應(yīng)用程序的設(shè)備識(shí)別模塊21-22
• 2.2.2 面向?yàn)g覽器的設(shè)備識(shí)別模塊22-23
• 2.3 本章小結(jié)23-25
• 第3章 Android設(shè)備層次化標(biāo)識(shí)體系的研究25-51
• 3.1 層次化標(biāo)識(shí)體系25
• 3.2 基于隱性標(biāo)識(shí)符組合的Android設(shè)備指紋25-37
• 3.2.1 應(yīng)用程序中的隱性標(biāo)識(shí)符組合25-31
• 3.2.2 瀏覽器中的隱性標(biāo)識(shí)符組合31-37
• 3.3 隱性標(biāo)識(shí)符數(shù)學(xué)分析37-38
• 3.4 應(yīng)用程序設(shè)備指紋數(shù)據(jù)采集與特征選擇38-47
• 3.4.1 指紋數(shù)據(jù)采集途徑38-39
• 3.4.2 指紋數(shù)據(jù)分析39-43
• 3.4.3 FCBF特征選擇算法43-47
• 3.4.4 特征選擇結(jié)果47
• 3.5 瀏覽器設(shè)備指紋數(shù)據(jù)采集與特征選擇47-50
• 3.5.1 指紋數(shù)據(jù)采集途徑47-48
• 3.5.2 指紋數(shù)據(jù)分析48-50
• 3.5.3 特征選擇結(jié)果50
• 3.6 本章小結(jié)50-51
• 第4章 Android設(shè)備指紋匹配和分類(lèi)算法51-63
• 4.1 設(shè)備識(shí)別問(wèn)題描述和評(píng)價(jià)方法51-53
• 4.2 指紋匹配算法53-56
• 4.2.1 精確匹配算法53
• 4.2.2 關(guān)聯(lián)匹配算法53-55
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果55-56
• 4.3 基于樸素貝葉斯分類(lèi)器的指紋分類(lèi)算法56-60
• 4.3.1 樸素貝葉斯分類(lèi)器算法描述56-58
• 4.3.2 分類(lèi)器閾值確定算法58-60
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果60
• 4.4 兩類(lèi)指紋識(shí)別算法比較與分析60-61
• 4.5 本章小結(jié)61-63
• 第5章 Android設(shè)備識(shí)別原型系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與測(cè)試63-73
• 5.1 原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)63-68
• 5.1.1 面向應(yīng)用程序的設(shè)備識(shí)別函數(shù)庫(kù)63-65
• 5.1.2 面向?yàn)g覽器的瀏覽器識(shí)別腳本庫(kù)65-66
• 5.1.3 Web服務(wù)器端程序66-68
• 5.2 原型系統(tǒng)測(cè)試68-72
• 5.2.1 測(cè)試環(huán)境69
• 5.2.2 功能測(cè)試69-72
• 5.3 本章小結(jié)72-73
• 第6章 總結(jié)與展望73-75
• 6.1 研究成果總結(jié)73
• 6.2 未來(lái)工作展望73-75
• 參考文獻(xiàn)75-79
• 致謝79-81
• 攻讀碩士學(xué)位期間論文發(fā)表情況81
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目81-83
• 作者簡(jiǎn)介83

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