摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第12-18页 |
1.1 论文研究背景与意义 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
1.2.1 静态分析 | 第13-15页 |
1.2.2 动态分析 | 第15-16页 |
1.3 主要研究内容 | 第16页 |
1.4 论文的创新点 | 第16-17页 |
1.5 论文组织结构 | 第17-18页 |
第二章 基于应用程序运行时行为的隐私保护系统 | 第18-24页 |
2.1 总体系统工作流程 | 第18-19页 |
2.2 隐私数据的分类与敏感API | 第19-21页 |
2.3 应用程序运行时行为捕获与操控系统 | 第21页 |
2.4 线下隐私策略训练 | 第21页 |
2.5 运行时隐私保护 | 第21-22页 |
2.6 隐私策略提供者 | 第22-23页 |
2.6.1 用户隐私设置 | 第22页 |
2.6.2 隐私策略库 | 第22页 |
2.6.3 虚假数据库 | 第22-23页 |
2.7 本章小节 | 第23-24页 |
第三章 基于进程注入的应用程序运行时行为提取与操控技术 | 第24-41页 |
3.1 行为提取与操控系统设计 | 第24-26页 |
3.1.1 总体工作流程 | 第24-25页 |
3.1.2 注入启动器 | 第25页 |
3.1.3 行为监控器 | 第25-26页 |
3.2 进程动态注入技术 | 第26-28页 |
3.2.1 动态链接库 | 第26-27页 |
3.2.2 进程动态注入的实现 | 第27-28页 |
3.3 Dalvik虚拟机的Java函数拦截与操控技术 | 第28-32页 |
3.3.1 Dalvik虚拟机的Java函数拦截技术 | 第28-30页 |
3.3.2 Dalvik虚拟机的Java函数操控技术 | 第30-32页 |
3.4 ART虚拟机的Java函数拦截与操控技术 | 第32-35页 |
3.4.1 ART虚拟机的Java函数拦截技术 | 第32-35页 |
3.4.2 ART虚拟机的Java函数操控技术 | 第35页 |
3.5 应用程序运行时行为环境参量提取技术 | 第35-40页 |
3.5.1 六维环境特征参量 | 第35-37页 |
3.5.2 环境特征参量的提取技术 | 第37-40页 |
3.6 本章小结 | 第40-41页 |
第四章 基于机器学习的隐私保护策略 | 第41-54页 |
4.1 基础策略的设计 | 第41-46页 |
4.1.1 总体流程设计 | 第41-42页 |
4.1.2 应用程序运行时场景分类 | 第42页 |
4.1.3 用户隐私意图收集与标记 | 第42-44页 |
4.1.4 训练数据集与机器学习算法 | 第44页 |
4.1.5 交叉验证方法 | 第44-46页 |
4.2 随机森林算法简介 | 第46-48页 |
4.2.1 决策树 | 第46-47页 |
4.2.2 随机森林算法 | 第47-48页 |
4.3 优化算法设计 | 第48-51页 |
4.3.1 传统随机森林算法的训练时间分析 | 第49页 |
4.3.2 随机森林算法的优化 | 第49-50页 |
4.3.3 优化算法的训练时间分析 | 第50-51页 |
4.4 修正策略的设计 | 第51-53页 |
4.4.1 增量学习算法简介 | 第52页 |
4.4.2 基于增量学习算法的修正策略设计 | 第52-53页 |
4.5 本章小结 | 第53-54页 |
第五章 Android用户隐私数据保护系统的测试与分析 | 第54-74页 |
5.1 应用程序运行时行为提取测试 | 第54-56页 |
5.1.1 测试方法 | 第54-55页 |
5.1.2 测试结果与分析 | 第55-56页 |
5.2 应用程序运行时行为操控测试 | 第56-58页 |
5.2.1 测试方法 | 第56页 |
5.2.2 测试结果与分析 | 第56-58页 |
5.3 系统性能消耗测试 | 第58-59页 |
5.3.1 测试方法 | 第58页 |
5.3.2 测试结果与分析 | 第58-59页 |
5.4 基础策略测试 | 第59-70页 |
5.4.1 应用程序数据集 | 第59-61页 |
5.4.2 用户意图数据集 | 第61-63页 |
5.4.3 机器学习算法的测试与分析 | 第63-66页 |
5.4.4 优化算法的测试与分析 | 第66-68页 |
5.4.5 基础策略的测试与分析 | 第68-70页 |
5.5 修正策略测试 | 第70-73页 |
5.5.1 测试方法 | 第70-71页 |
5.5.2 测试结果与分析 | 第71-73页 |
5.6 本章小结 | 第73-74页 |
第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
6.1 论文工作总结 | 第74-75页 |
6.2 未来工作展望 | 第75-76页 |
参考文献 | 第76-80页 |
致谢 | 第80-81页 |
作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第81页 |