| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 Wi-Fi下用户隐私泄露风险验证分析 | 第13-27页 |
| 2.1 用户隐私泄露平台安卓操作系统介绍 | 第13-19页 |
| 2.1.1 安卓操作系统架构 | 第13-15页 |
| 2.1.2 安卓应用开发四大组件 | 第15-17页 |
| 2.1.3 安卓安装包apk | 第17-19页 |
| 2.2 Wi-Fi下用户隐私泄露风险分析 | 第19-25页 |
| 2.2.1 BT5系统获取安卓手机用户隐私信息 | 第19-21页 |
| 2.2.2 无线Wi-Fi密码破解 | 第21-25页 |
| 2.2.3 Wi-Fi下用户隐私泄露风险分析 | 第25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 Wi-Fi环境下用户隐私保护方法的研究 | 第27-31页 |
| 3.1 Wi-Fi环境下用户隐私泄露途径分析 | 第27-28页 |
| 3.2 静态隐私保护方法 | 第28-29页 |
| 3.3 动态隐私保护方法 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于Apriori算法的用户隐私信息保护方法的研究 | 第31-44页 |
| 4.1 Apriori算法分析 | 第31-33页 |
| 4.1.1 Apriori算法思想 | 第31-32页 |
| 4.1.2 Apriori算法定律 | 第32-33页 |
| 4.2 DApriori算法介绍 | 第33-39页 |
| 4.2.1 DApriori算法分析 | 第33-34页 |
| 4.2.2 DApriori算法描述 | 第34-38页 |
| 4.2.3 DApriori算法应用架构 | 第38-39页 |
| 4.3 DApriori算法实现及结果分析 | 第39-43页 |
| 4.3.1 实验平台介绍 | 第39页 |
| 4.3.2 实验数据准备 | 第39-41页 |
| 4.3.3 实验结果及分析 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于FlowDroid的用户隐私保护方法的研究 | 第44-62页 |
| 5.1 FlowDroid介绍 | 第44-47页 |
| 5.1.1 Soot架构 | 第44-46页 |
| 5.1.2 FlowDroid检测架构 | 第46-47页 |
| 5.2 FlowDroid污点分析算法 | 第47-54页 |
| 5.2.1 前向分析算法 | 第48-52页 |
| 5.2.2 后向分析算法 | 第52-54页 |
| 5.3 DFlowDroid分析 | 第54-57页 |
| 5.4 DFlowDroid测试 | 第57-60页 |
| 5.4.1 算法测试准备 | 第57-58页 |
| 5.4.2 测试结果分析 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 成果总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69-70页 |